準確性與規范性突出

低誤差率：通過光學圖像識別技術（如 OCR 字符識別），可匹配選票標記與預設候選人選項，誤差率通常低于 0.01%，大幅減少人工漏數、錯數問題。

自動過濾無效票：系統可預先設定規則（如 “多選”“跨頁標記”），自動識別無效選票并單獨歸類，避免人工誤判。

保留物理憑證，增強可審計性

紙質選票可追溯：掃描完成后，紙質選票仍需存檔保存（通常保存 1-3 年），若對計票結果有爭議，可通過人工復核原始選票驗證電子數據的準確性，符合 “可審計性” 法律要求（如美國《幫助美國投票法案》規定）。

成本效益優于純人工模式

規模化應用降低成本：在選民基數龐大的選舉中（如千萬級選民），單臺設備的單次使用成本（含耗材）遠低于雇傭數千名人工計票員的人力成本。

先進圖像識別算法

機器學習訓練模型：基于歷史選票數據（含規范與不規范標記）訓練 AI 算法，識別 “未填滿方框”“跨邊界填涂”“鉛筆顏色不均” 等場景。例如，通過卷積神經網絡（CNN）判斷填涂區域的像素密度，區分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。

動態閾值調整：根據選票印刷對比度自動調節識別閾值。例如，對深色背景選票提高亮度檢測閾值，避免因印刷色差導致的誤識別（如藍色印章在淺色紙張上的陰影干擾）。

無效票智能標記：預設規則庫（如 “單題選擇＞1 個選項”“標記超出指定區域”），系統自動將可疑選票標記為 “待審核” 并生成日志，人工僅需復核標記項，提升效率。