選票讀票機（Vote Counting Machine）是用于自動化處理選舉選票、快速統(tǒng)計投票結(jié)果的電子設(shè)備，核心功能包括：

選票識別：讀取選票上的標記（如填涂、手寫符號、條形碼等），判斷選民選擇的候選人或選項。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計：實時匯總選票數(shù)據(jù)，生成各候選人得票率、有效票 / 無效票數(shù)量等統(tǒng)計結(jié)果。

數(shù)據(jù)存儲與導出：保存原始選票數(shù)據(jù)和統(tǒng)計結(jié)果，支持導出至選舉管理系統(tǒng)或打印紙質(zhì)報告。

異常檢測：識別重復投票、空白票、多選票等異常情況，并標記或報錯。

標記區(qū)域定位：鎖定選票上的有效選擇區(qū)

模板匹配：讀票機內(nèi)置選票格式模板，通過檢測預設(shè)的定位點（如角點、條形碼）確定候選人選項框、政黨符號等區(qū)域的坐標范圍。

興趣區(qū)域（ROI）劃分：將選票圖像分割為多個獨立 ROI（如每個候選人對應一個矩形區(qū)域），減少全局分析的計算量。

示例：美國大選使用的 “蝶形選票”（Butterfly Ballot）中，讀票機通過模板定位左右兩列候選人姓名旁的填涂框，避免因選民誤填相鄰區(qū)域?qū)е抡`判。

典型技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)場景 技術(shù)應對措施

不同墨水的反光差異 - 采用多光譜光源（如紅光 + 紅外光），針對不同墨水（鉛筆、藍黑墨水、熒光筆）調(diào)整檢測波長。

- 機器學習模型訓練：用歷史數(shù)據(jù)訓練分類器，區(qū)分不同墨水材質(zhì)的標記。

選票折疊或污漬干擾 - 圖像修復算法：通過插值法填充折疊造成的圖像缺失區(qū)域。

- 污漬識別模型：用深度學習區(qū)分 “人為標記” 與 “自然污漬”（如咖啡漬形狀通常更不規(guī)則）。

非標準填涂（如超框、輕描） - 彈性閾值設(shè)定：根據(jù)填涂中心位置，允許標記超出框線一定范圍（如框線外 5 像素內(nèi)仍算有效）。

- 概率化判定：結(jié)合填涂位置、面積、濃度等多維度特征，給出 “有效概率”（如 80% 概率為有效標記），而非非黑即白的判斷。

選票格式變更（如新版選票） - 動態(tài)模板配置：允許管理員導入新選票模板，自動更新 ROI 區(qū)域坐標與標記規(guī)則，無需修改底層算法。

爭議票處理機制

可視化復核界面：讀票機軟件提供選票圖像放大、灰度值可視化工具（如用熱力圖顯示填涂濃度），工作人員可手動標記 “有效”“無效” 或 “待確認”（如加拿大聯(lián)邦選舉中，人工復核團隊通過專用軟件處理爭議票）。

多輪仲裁流程：對人工復核仍存爭議的選票（如填涂面積剛好卡在閾值邊緣），由選區(qū)選舉委員會 3 名成員投票決定，需至少 2 票同意方可判定有效性。