准确性与规范性突出

低误差率：通过光学图像识别技术（如 OCR 字符识别），可匹配选票标记与预设候选人选项，误差率通常低于 0.01%，大幅减少人工漏数、错数问题。

自动过滤无效票：系统可预先设定规则（如 “多选”“跨页标记”），自动识别无效选票并单独归类，避免人工误判。

高精度硬件配置

高分辨率光学传感器：采用≥600dpi 分辨率的 CCD/CMOS 摄像头，确保选票填涂细节（如铅笔灰度、印章边缘）清晰捕捉，减少因像素不足导致的误判（如浅填涂漏检）。

双镜头冗余设计：配置主副摄像头同步扫描，对图像进行交叉验证，当两组数据差异超过阈值时自动触发人工复核，降低单一硬件故障风险。

智能传送带校准：通过激光定位装置实时监测选票传输位置，自动修正歪斜或偏移的选票，避免因机械误差导致的图像切割错误（如候选人选项被截断）。

先进图像识别算法

机器学习训练模型：基于历史选票数据（含规范与不规范标记）训练 AI 算法，识别 “未填满方框”“跨边界填涂”“铅笔颜色不均” 等场景。例如，通过卷积神经网络（CNN）判断填涂区域的像素密度，区分 “有效填涂” 与 “无意划痕”。

动态阈值调整：根据选票印刷对比度自动调节识别阈值。例如，对深色背景选票提高亮度检测阈值，避免因印刷色差导致的误识别（如蓝色印章在浅色纸张上的阴影干扰）。

无效票智能标记：预设规则库（如 “单题选择＞1 个选项”“标记超出指定区域”），系统自动将可疑选票标记为 “待审核” 并生成日志，人工仅需复核标记项，提升效率。

预选举测试流程

模拟选票测试：使用包含 1000 + 种典型填涂情况的测试票（如 “轻描淡写”“铅笔颜色过浅”“橡皮擦痕”），要求设备识别准确率≥99.9% 方可投入使用。

压力测试：连续扫描 10000 张选票，监测设备故障率（如卡纸率＜0.1%）、温度变化（机身温度≤45℃），确保长时间运行稳定性。