条形码 / 二维码读票机

原理：选民通过填写或扫描条形码 / 二维码选票，机器读取编码后解析投票信息。

特点：

数据精度高，可存储更多信息（如选区、候选人编号）。

需提前印制带编码的选票，适合电子化程度较高的选举。

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）。

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