機(jī)械計(jì)數(shù)讀票機(jī)（Mechanical）

原理：通過(guò)機(jī)械結(jié)構(gòu)（如齒輪、杠桿）統(tǒng)計(jì)選票數(shù)量，常見(jiàn)于早期手動(dòng)投票機(jī)。

特點(diǎn)：

無(wú)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(zhēng)議，但通過(guò)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(lèi)型（填涂、勾選、手寫(xiě)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(jiàn)場(chǎng)景）

面積占比法：計(jì)算填涂框內(nèi)黑色像素占比，超過(guò)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(guò) 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(guò)統(tǒng)計(jì)像素灰度方差來(lái)區(qū)分 “認(rèn)真填涂” 與 “輕微觸碰”。

（2）勾選或手寫(xiě)符號(hào)識(shí)別

形態(tài)學(xué)分析：通過(guò)膨脹、腐蝕等形態(tài)學(xué)運(yùn)算，將勾選符號(hào)（√）或手寫(xiě)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?。簩?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?jī)蓚€(gè)候選人框），或單票標(biāo)記數(shù)超過(guò)規(guī)定（如總統(tǒng)選舉多選 1 人），則判定為無(wú)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(guó)部分州要求對(duì) “爭(zhēng)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(kù)或打印紙質(zhì)統(tǒng)計(jì)表。

本產(chǎn)品適用于黨的組織部門(mén)、政府人事部門(mén)、較大型機(jī)關(guān)企事業(yè)單位、大專(zhuān)院校，開(kāi)展對(duì)在職干部的推薦選拔、量化測(cè)評(píng)、對(duì)單位或部門(mén)的工作評(píng)議用。另外,本產(chǎn)品還可作為省級(jí)組織部門(mén)年度評(píng)議表和考核表的專(zhuān)用干部考評(píng)機(jī)用。