选票读票机（Vote Counting Machine）是用于自动化处理选举选票、快速统计投票结果的电子设备，核心功能包括：

选票识别：读取选票上的标记（如填涂、手写符号、条形码等），判断选民选择的候选人或选项。

数据统计：实时汇总选票数据，生成各候选人得票率、有效票 / 无效票数量等统计结果。

数据存储与导出：保存原始选票数据和统计结果，支持导出至选举管理系统或打印纸质报告。

异常检测：识别重复投票、空白票、多选票等异常情况，并标记或报错。

接触式读票机（Contact-based）

原理：通过物理接触（如金属触点）检测选票上的导电标记（如特殊墨水填涂），形成电路导通来识别选择。

特点：

识别速度快，但对选票材质和标记墨水要求高。

易受污渍、折叠影响，应用场景较窄。

机械计数读票机（Mechanical）

原理：通过机械结构（如齿轮、杠杆）统计选票数量，常见于早期手动投票机。

特点：

无需电力，成本极低，但效率低、易出错，已逐渐被淘汰。

典型技术挑战与解决方案

挑战场景 技术应对措施

不同墨水的反光差异 - 采用多光谱光源（如红光 + 红外光），针对不同墨水（铅笔、蓝黑墨水、荧光笔）调整检测波长。

- 机器学习模型训练：用历史数据训练分类器，区分不同墨水材质的标记。

选票折叠或污渍干扰 - 图像修复算法：通过插值法填充折叠造成的图像缺失区域。

- 污渍识别模型：用深度学习区分 “人为标记” 与 “自然污渍”（如咖啡渍形状通常更不规则）。

非标准填涂（如超框、轻描） - 弹性阈值设定：根据填涂中心位置，允许标记超出框线一定范围（如框线外 5 像素内仍算有效）。

- 概率化判定：结合填涂位置、面积、浓度等多维度特征，给出 “有效概率”（如 80% 概率为有效标记），而非非黑即白的判断。

选票格式变更（如新版选票） - 动态模板配置：允许管理员导入新选票模板，自动更新 ROI 区域坐标与标记规则，无需修改底层算法。