核心硬件架構：光學識別的物理基礎

光學掃描式讀票機的硬件系統主要由以下部分構成，共同實現選票標記的捕捉與轉換：

硬件組件 功能描述

光源模塊 - 通常采用 LED 光源（如紅光、紅外光），均勻照射選票表面，確保標記區域反光差異明顯。

- 部分設備配備多波長光源，適應不同墨水（如熒光墨水）的識別需求。

圖像傳感器 - 多為 CCD（電荷耦合器件）或 CMOS 圖像傳感器，分辨率通常在 300-600dpi，確保捕捉填涂細節（如鉛筆濃度、墨水邊緣）。

- 掃描速度可達每秒 10-30 張選票，滿足大規模選舉效率需求。

光學透鏡組 - 聚焦光線至傳感器，校正圖像畸變，確保標記位置映射到像素坐標。

傳動機構 - 通過滾輪或傳送帶勻速輸送選票，避免掃描時抖動導致圖像模糊。

信號處理電路 - 將傳感器捕捉的模擬信號轉換為數字圖像數據（如 RGB 或灰度值），為后續算法處理做準備。

典型技術挑戰與解決方案

挑戰場景 技術應對措施

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）調整檢測波長。

- 機器學習模型訓練：用歷史數據訓練分類器，區分不同墨水材質的標記。

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域。

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

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

- 概率化判定：結合填涂位置、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） - 動態模板配置：允許管理員導入新選票模板，自動更新 ROI 區域坐標與標記規則，無需修改底層算法。

選票預處理：通過紅外光源掃描選票，生成灰度圖像，同時檢測選票邊緣的定位孔（registration holes）以校準位置。

區域劃分：根據選票模板，將圖像劃分為總統候選人區、參議員區、公投議題區等獨立 ROI。

填涂分析：對每個候選人對應的橢圓填涂框，計算黑色像素占比，超過 35% 則判定為有效投票。

異常標記處理：若同一總統候選人區檢測到 2 個及以上有效填涂，系統標記為 “多選票”（overvote），該區域投票無效。

數據同步：每臺讀票機實時將計數結果通過加密網絡傳輸至選區服務器，同時保存原始圖像供事后審計（如 2020 年佐治亞州重新計票時，人工核對了掃描圖像與紙質選票）。

系統構成：

１、配接主機四核2G以上、筆記本或臺式機操作系統 Windows xp、windos7、Windows 10等。

２、高速文檔掃描儀１臺

３、機讀選票：可以是紅、藍、綠、黃等底色或普通打印機紙。

4、現場選票激光打印機。

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