光學掃描式讀票機（Optical Scan）

原理：通過光學傳感器掃描選票上的標記（如鉛筆填涂、墨水筆勾選），利用圖像識別技術(shù)判斷選民選擇。

特點：

成本較低，兼容紙質(zhì)選票，適合大規(guī)模選舉。

需選票格式標準化（如固定位置的填涂框）。

應(yīng)用場景：美國大選、印度議會選舉等大規(guī)模紙質(zhì)選票選舉。

機械計數(shù)讀票機（Mechanical）

原理：通過機械結(jié)構(gòu)（如齒輪、杠桿）統(tǒng)計選票數(shù)量，常見于早期手動投票機。

特點：

無需電力，成本極低，但效率低、易出錯，已逐漸被淘汰。

典型技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)場景 技術(shù)應(yīng)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(fù)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(dǎo)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。

系統(tǒng)介紹：

投票選舉系統(tǒng)（掃描儀版）與電子投票箱計票原理一致，具有更輕便、靈活的特點。適用于小型選舉會議、分團選舉或其他投票地點不集中的場景。

民主選舉，特別是無記名投票，一般要具有機密性、性、可靠性、準確性、實用性和易操作性。

在企事業(yè)單位中，民主選舉需要處理大量的數(shù)據(jù)。如果用人工去處理，不但費時費力，而且難以做好真實、公平，這些工作的成果也缺乏說服力。

如果采用高速掃描儀智能識別來讀卡，然后配合能對數(shù)據(jù)作分析處理的投票選舉統(tǒng)計軟件，組成民主投票選舉系統(tǒng)，不僅能大大降低統(tǒng)計得票數(shù)和有效票據(jù)的工作量，省時省力、快速準確，還能夠消除投票人的思想顧慮，和減少其它不必要的人為因素干擾，使選舉符合公平、公正、公開的標準。

采用高速掃描儀讀選票的方式。現(xiàn)場聯(lián)機閱讀，多種選票混讀。使用方便、識別準確，準確率，無誤差。閱讀、統(tǒng)計速度快。 在軟件讀卡過程中，可以根據(jù)用戶的設(shè)定設(shè)置為多選無效、不選棄票等選項,自動統(tǒng)計總票數(shù)多少、有效票多少?？筛鶕?jù)用戶需求定義涂卡圖像的識別如“√”、“O”。