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。

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）。

全流程質量控制節點

階段 具體措施

選舉前 - 模擬測試：用至少 1000 張包含各類邊緣場景的模擬選票（如重度折疊票、墨水滲透票、輕微填涂票）進行壓力測試，識別錯誤率需＜0.01% 方可上線。

- 第三方認證：通過國際標準（如美國 FEC 的投票系統認證、ISO 25010 軟件質量模型）的合規性審計。

選舉中 - 實時異常報警：當連續 5 張選票出現 “多選” 或 “空白票” 比例超過歷史均值 2 倍時，系統自動暫停并提示工作人員檢查（如巴西大選讀票機的實時監控 dashboard）。

- 雙人員工值守：每臺讀票機需 2 名選舉工作人員同時在場，一人操作、一人復核，避免單人誤操作。

選舉后 - 人工抽樣審計：按選區隨機抽取 5%-10% 的紙質選票與掃描數據比對，誤差率超過 0.5% 時啟動全量重新計票（如 2020 年美國亞利桑那州審計中，人工復核 5000 張選票，機器計數準確率為 99.87%）。

- 審計日志留存：記錄每臺讀票機的開機時間、掃描張數、異常處理記錄等，保存至少 22 個月（符合美國 HAVA 法案要求）。

爭議票處理機制

可視化復核界面：讀票機軟件提供選票圖像放大、灰度值可視化工具（如用熱力圖顯示填涂濃度），工作人員可手動標記 “有效”“無效” 或 “待確認”（如加拿大聯邦選舉中，人工復核團隊通過專用軟件處理爭議票）。

多輪仲裁流程：對人工復核仍存爭議的選票（如填涂面積剛好卡在閾值邊緣），由選區選舉委員會 3 名成員投票決定，需至少 2 票同意方可判定有效性。