機(jī)械計(jì)數(shù)讀票機(jī)（Mechanical）
原理：通過機(jī)械結(jié)構(gòu)（如齒輪、杠桿）統(tǒng)計(jì)選票數(shù)量，常見于早期手動投票機(jī)。
特點(diǎn)：
無需電力，成本極低，但效率低、易出錯(cuò)，已逐漸被淘汰。
特征提取與判斷：識別選民的選擇意圖
根據(jù)選票標(biāo)記類型（填涂、勾選、手寫符號等），算法采用不同的特征提取策略：
（1）填涂標(biāo)記識別（常見場景）
面積占比法：計(jì)算填涂框內(nèi)黑色像素占比，超過閾值（如 30%-50%）則判定為有效選擇。
例：選民使用 2B 鉛筆填涂候選人 A 的方框，掃描后該區(qū)域黑色像素占比達(dá) 45%，算法判定為有效投票。
邊緣檢測法：通過 Canny 或 Sobel 算子檢測填涂區(qū)域的邊緣輪廓，與標(biāo)準(zhǔn)填涂形狀（如矩形、圓形）比對，排除不規(guī)則標(biāo)記（如筆尖打滑形成的短線）。
濃度梯度分析：填涂越均勻的區(qū)域，灰度值分布越集中，算法可通過統(tǒng)計(jì)像素灰度方差來區(qū)分 “認(rèn)真填涂” 與 “輕微觸碰”。
（2）勾選或手寫符號識別
形態(tài)學(xué)分析：通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學(xué)運(yùn)算，將勾選符號（√）或手寫標(biāo)記（如 “○”）轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)形狀，再與預(yù)設(shè)模板匹配。
方向特征提取：對于斜線標(biāo)記（如 “/”），計(jì)算像素分布的梯度方向，判斷是否符合 “勾選” 的典型角度（如 45° 或 135°）。
（3）異常標(biāo)記檢測
多選判定：同一候選區(qū)域內(nèi)檢測到多個(gè)標(biāo)記（如同時(shí)填涂兩個(gè)候選人框），或單票標(biāo)記數(shù)超過規(guī)定（如總統(tǒng)選舉多選 1 人），則判定為無效票。
空白票識別：所有候選區(qū)域標(biāo)記面積均低于閾值，判定為未投票。
4. 結(jié)果驗(yàn)證與輸出：確保計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性
重復(fù)校驗(yàn)：對關(guān)鍵標(biāo)記區(qū)域進(jìn)行多次掃描（如兩次獨(dú)立圖像采集），結(jié)果一致才確認(rèn)有效。
人工復(fù)核接口：對算法判定存疑的選票（如填涂面積接近閾值、標(biāo)記形狀模糊），生成圖像供選舉工作人員人工審核（如美國部分州要求對 “爭議票” 進(jìn)行人工查驗(yàn)）。
數(shù)據(jù)輸出：將識別結(jié)果轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如候選人 ID、得票數(shù)），同步至中央數(shù)據(jù)庫或打印紙質(zhì)統(tǒng)計(jì)表。
選票預(yù)處理：通過紅外光源掃描選票，生成灰度圖像，同時(shí)檢測選票邊緣的定位孔（registration holes）以校準(zhǔn)位置。
區(qū)域劃分：根據(jù)選票模板，將圖像劃分為總統(tǒng)候選人區(qū)、參議員區(qū)、公投議題區(qū)等獨(dú)立 ROI。
填涂分析：對每個(gè)候選人對應(yīng)的橢圓填涂框，計(jì)算黑色像素占比，超過 35% 則判定為有效投票。
異常標(biāo)記處理：若同一總統(tǒng)候選人區(qū)檢測到 2 個(gè)及以上有效填涂，系統(tǒng)標(biāo)記為 “多選票”（overvote），該區(qū)域投票無效。
數(shù)據(jù)同步：每臺讀票機(jī)實(shí)時(shí)將計(jì)數(shù)結(jié)果通過加密網(wǎng)絡(luò)傳輸至選區(qū)服務(wù)器，同時(shí)保存原始圖像供事后審計(jì)（如 2020 年佐治亞州重新計(jì)票時(shí)，人工核對了掃描圖像與紙質(zhì)選票）。
系統(tǒng)構(gòu)成：
１、配接主機(jī)四核2G以上、筆記本或臺式機(jī)操作系統(tǒng) Windows xp、windos7、Windows 10等。
２、高速文檔掃描儀１臺
３、機(jī)讀選票：可以是紅、藍(lán)、綠、黃等底色或普通打印機(jī)紙。
4、現(xiàn)場選票激光打印機(jī)。
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