選票讀票機是現代選舉數字化的核心工具，其技術演進始終圍繞 “效率、準確、” 三大目標。盡管存在技術爭議，但通過標準化流程、多重審計機制和技術迭代，讀票機正逐步成為保障選舉公正的重要支撐。在應用中，需結合地區電子化水平、選民習慣及需求，選擇適配的技術方案，同時強化人工監督與法律規范，確保技術為民主選舉賦能。

特征提取與判斷：識別選民的選擇意圖

根據選票標記類型（填涂、勾選、手寫符號等），算法采用不同的特征提取策略：

（1）填涂標記識別（常見場景）

面積占比法：計算填涂框內黑色像素占比，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，掃描后該區域黑色像素占比達 45%，算法判定為有效投票。

邊緣檢測法：通過 Canny 或 Sobel 算子檢測填涂區域的邊緣輪廓，與標準填涂形狀（如矩形、圓形）比對，排除不規則標記（如筆尖打滑形成的短線）。

濃度梯度分析：填涂越均勻的區域，灰度值分布越集中，算法可通過統計像素灰度方差來區分 “認真填涂” 與 “輕微觸碰”。

（2）勾選或手寫符號識別

形態學分析：通過膨脹、腐蝕等形態學運算，將勾選符號（√）或手寫標記（如 “○”）轉換為標準形狀，再與預設模板匹配。

方向特征提取：對于斜線標記（如 “/”），計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）異常標記檢測

多選判定：同一候選區域內檢測到多個標記（如同時填涂兩個候選人框），或單票標記數超過規定（如總統選舉多選 1 人），則判定為無效票。

空白票識別：所有候選區域標記面積均低于閾值，判定為未投票。

4. 結果驗證與輸出：確保計數準確性

重復校驗：對關鍵標記區域進行多次掃描（如兩次獨立圖像采集），結果一致才確認有效。

人工復核接口：對算法判定存疑的選票（如填涂面積接近閾值、標記形狀模糊），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” 進行人工查驗）。

數據輸出：將識別結果轉換為結構化數據（如候選人 ID、得票數），同步至中央數據庫或打印紙質統計表。

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）。

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