核心硬件架构：光学识别的物理基础

光学扫描式读票机的硬件系统主要由以下部分构成，共同实现选票标记的捕捉与转换：

硬件组件 功能描述

光源模块 - 通常采用 LED 光源（如红光、红外光），均匀照射选票表面，确保标记区域反光差异明显。

- 部分设备配备多波长光源，适应不同墨水（如荧光墨水）的识别需求。

图像传感器 - 多为 CCD（电荷耦合器件）或 CMOS 图像传感器，分辨率通常在 300-600dpi，确保捕捉填涂细节（如铅笔浓度、墨水边缘）。

- 扫描速度可达每秒 10-30 张选票，满足大规模选举效率需求。

光学透镜组 - 聚焦光线至传感器，校正图像畸变，确保标记位置映射到像素坐标。

传动机构 - 通过滚轮或传送带匀速输送选票，避免扫描时抖动导致图像模糊。

信号处理电路 - 将传感器捕捉的模拟信号转换为数字图像数据（如 RGB 或灰度值），为后续算法处理做准备。

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。

选票预处理：通过红外光源扫描选票，生成灰度图像，同时检测选票边缘的定位孔（registration holes）以校准位置。

区域划分：根据选票模板，将图像划分为总统候选人区、参议员区、公投议题区等独立 ROI。

填涂分析：对每个候选人对应的椭圆填涂框，计算黑色像素占比，超过 35% 则判定为有效投票。

异常标记处理：若同一总统候选人区检测到 2 个及以上有效填涂，系统标记为 “多选票”（overvote），该区域投票无效。

数据同步：每台读票机实时将计数结果通过加密网络传输至选区服务器，同时保存原始图像供事后审计（如 2020 年佐治亚州重新计票时，人工核对了扫描图像与纸质选票）。

系统构成：

１、配接主机四核2G以上、笔记本或台式机操作系统 Windows xp、windos7、Windows 10等。

２、高速文档扫描仪１台

３、机读选票：可以是红、蓝、绿、黄等底色或普通打印机纸。

4、现场选票激光打印机。

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