圖像預處理：優(yōu)化原始掃描數(shù)據(jù)

灰度化處理：將彩色圖像轉換為灰度圖，突出標記與背景的亮度差異（如鉛筆填涂區(qū)域灰度值較低）。

二值化轉換：通過設定閾值（如灰度值低于 128 視為標記），將圖像轉化為黑白二值圖，簡化后續(xù)計算（例：填涂框內黑色像素占比≥30% 視為有效標記）。

噪聲過濾：利用中值濾波、高斯濾波等算法，消除紙張污漬、折疊陰影等干擾（如去除面積小于 10 像素的孤立黑點）。

幾何校正：通過檢測選票邊緣的定位標記（如 registration marks），校正因傳送歪斜導致的圖像旋轉或縮放，確保標記位置與預設模板對齊。

典型技術挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)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(shù)據(jù)訓練分類器，區(qū)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(qū)域。

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

非標準填涂（如超框、輕描） - 彈性閾值設定：根據(jù)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(tài)模板配置：允許管理員導入新選票模板，自動更新 ROI 區(qū)域坐標與標記規(guī)則，無需修改底層算法。

系統(tǒng)介紹：

投票選舉系統(tǒng)（掃描儀版）與電子投票箱計票原理一致，具有更輕便、靈活的特點。適用于小型選舉會議、分團選舉或其他投票地點不集中的場景。

民主選舉，特別是無記名投票，一般要具有機密性、性、可靠性、準確性、實用性和易操作性。

在企事業(yè)單位中，民主選舉需要處理大量的數(shù)據(jù)。如果用人工去處理，不但費時費力，而且難以做好真實、公平，這些工作的成果也缺乏說服力。

如果采用高速掃描儀智能識別來讀卡，然后配合能對數(shù)據(jù)作分析處理的投票選舉統(tǒng)計軟件，組成民主投票選舉系統(tǒng)，不僅能大大降低統(tǒng)計得票數(shù)和有效票據(jù)的工作量，省時省力、快速準確，還能夠消除投票人的思想顧慮，和減少其它不必要的人為因素干擾，使選舉符合公平、公正、公開的標準。

采用高速掃描儀讀選票的方式?，F(xiàn)場聯(lián)機閱讀，多種選票混讀。使用方便、識別準確，準確率，無誤差。閱讀、統(tǒng)計速度快。 在軟件讀卡過程中，可以根據(jù)用戶的設定設置為多選無效、不選棄票等選項,自動統(tǒng)計總票數(shù)多少、有效票多少?？筛鶕?jù)用戶需求定義涂卡圖像的識別如“√”、“O”。

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(lián)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(qū)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。