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(dòng)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。
選票讀票機(jī)是現(xiàn)代選舉數(shù)字化的核心工具，其技術(shù)演進(jìn)始終圍繞 “效率、準(zhǔn)確、” 三大目標(biāo)。盡管存在技術(shù)爭議，但通過標(biāo)準(zhǔn)化流程、多重審計(jì)機(jī)制和技術(shù)迭代，讀票機(jī)正逐步成為保障選舉公正的重要支撐。在應(yīng)用中，需結(jié)合地區(qū)電子化水平、選民習(xí)慣及需求，選擇適配的技術(shù)方案，同時(shí)強(qiáng)化人工監(jiān)督與法律規(guī)范，確保技術(shù)為民主選舉賦能。
特征提取與判斷：識(shí)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(hào)等），算法采用不同的特征提取策略：
（1）填涂標(biāo)記識(shí)別（常見場(chǎng)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(cè)法：通過 Canny 或 Sobel 算子檢測(cè)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(duì)，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(hào)識(shí)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(hào)（√）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(duì)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(cè)
多選判定：同一候選區(qū)域內(nèi)檢測(cè)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(shí)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(duì)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(duì)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(duì) “爭議票” 進(jìn)行人工查驗(yàn)）。
數(shù)據(jù)輸出：將識(shí)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。
系統(tǒng)構(gòu)成：
１、配接主機(jī)四核2G以上、筆記本或臺(tái)式機(jī)操作系統(tǒng) Windows xp、windos7、Windows 10等。
２、高速文檔掃描儀１臺(tái)
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(chǎng)選票激光打印機(jī)。
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