選票讀票機（Vote Counting Machine）是用于自動化處理選舉選票、快速統(tǒng)計投票結果的電子設備，核心功能包括：

選票識別：讀取選票上的標記（如填涂、手寫符號、條形碼等），判斷選民選擇的候選人或選項。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計：實時匯總選票數(shù)據(jù)，生成各候選人得票率、有效票 / 無效票數(shù)量等統(tǒng)計結果。

數(shù)據(jù)存儲與導出：保存原始選票數(shù)據(jù)和統(tǒng)計結果，支持導出至選舉管理系統(tǒng)或打印紙質(zhì)報告。

異常檢測：識別重復投票、空白票、多選票等異常情況，并標記或報錯。

特征提取與判斷：識別選民的選擇意圖

根據(jù)選票標記類型（填涂、勾選、手寫符號等），算法采用不同的特征提取策略：

（1）填涂標記識別（常見場景）

面積占比法：計算填涂框內(nèi)黑色像素占比，超過閾值（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 45%，算法判定為有效投票。

邊緣檢測法：通過 Canny 或 Sobel 算子檢測填涂區(qū)域的邊緣輪廓，與標準填涂形狀（如矩形、圓形）比對，排除不規(guī)則標記（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，算法可通過統(tǒng)計像素灰度方差來區(qū)分 “認真填涂” 與 “輕微觸碰”。

（2）勾選或手寫符號識別

形態(tài)學分析：通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學運算，將勾選符號（√）或手寫標記（如 “○”）轉換為標準形狀，再與預設模板匹配。

方向特征提?。簩τ谛本€標記（如 “/”），計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）異常標記檢測

多選判定：同一候選區(qū)域內(nèi)檢測到多個標記（如同時填涂兩個候選人框），或單票標記數(shù)超過規(guī)定（如總統(tǒng)選舉多選 1 人），則判定為無效票。

空白票識別：所有候選區(qū)域標記面積均低于閾值，判定為未投票。

4. 結果驗證與輸出：確保計數(shù)準確性

重復校驗：對關鍵標記區(qū)域進行多次掃描（如兩次獨立圖像采集），結果一致才確認有效。

人工復核接口：對算法判定存疑的選票（如填涂面積接近閾值、標記形狀模糊），生成圖像供選舉工作人員人工審核（如美國部分州要求對 “爭議票” 進行人工查驗）。

數(shù)據(jù)輸出：將識別結果轉換為結構化數(shù)據(jù)（如候選人 ID、得票數(shù)），同步至中央數(shù)據(jù)庫或打印紙質(zhì)統(tǒng)計表。

選票預處理：通過紅外光源掃描選票，生成灰度圖像，同時檢測選票邊緣的定位孔（registration holes）以校準位置。

區(qū)域劃分：根據(jù)選票模板，將圖像劃分為總統(tǒng)候選人區(qū)、參議員區(qū)、公投議題區(qū)等獨立 ROI。

填涂分析：對每個候選人對應的橢圓填涂框，計算黑色像素占比，超過 35% 則判定為有效投票。

異常標記處理：若同一總統(tǒng)候選人區(qū)檢測到 2 個及以上有效填涂，系統(tǒng)標記為 “多選票”（overvote），該區(qū)域投票無效。

數(shù)據(jù)同步：每臺讀票機實時將計數(shù)結果通過加密網(wǎng)絡傳輸至選區(qū)服務器，同時保存原始圖像供事后審計（如 2020 年佐治亞州重新計票時，人工核對了掃描圖像與紙質(zhì)選票）。

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。