接觸式讀票機（Contact-based）

原理：通過物理接觸（如金屬觸點）檢測選票上的導電標記（如特殊墨水填涂），形成電路導通來識別選擇。

特點：

識別速度快，但對選票材質和標記墨水要求高。

易受污漬、折疊影響，應用場景較窄。

圖像預處理：優(yōu)化原始掃描數據

灰度化處理：將彩色圖像轉換為灰度圖，突出標記與背景的亮度差異（如鉛筆填涂區(qū)域灰度值較低）。

二值化轉換：通過設定閾值（如灰度值低于 128 視為標記），將圖像轉化為黑白二值圖，簡化后續(xù)計算（例：填涂框內黑色像素占比≥30% 視為有效標記）。

噪聲過濾：利用中值濾波、高斯濾波等算法，消除紙張污漬、折疊陰影等干擾（如去除面積小于 10 像素的孤立黑點）。

幾何校正：通過檢測選票邊緣的定位標記（如 registration marks），校正因傳送歪斜導致的圖像旋轉或縮放，確保標記位置與預設模板對齊。

典型技術挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)場景 技術應對措施

不同墨水的反光差異 - 采用多光譜光源（如紅光 + 紅外光），針對不同墨水（鉛筆、藍黑墨水、熒光筆）調整檢測波長。

- 機器學習模型訓練：用歷史數據訓練分類器，區(qū)分不同墨水材質的標記。

選票折疊或污漬干擾 - 圖像修復算法：通過插值法填充折疊造成的圖像缺失區(qū)域。

- 污漬識別模型：用深度學習區(qū)分 “人為標記” 與 “自然污漬”（如咖啡漬形狀通常更不規(guī)則）。

非標準填涂（如超框、輕描） - 彈性閾值設定：根據填涂中心位置，允許標記超出框線一定范圍（如框線外 5 像素內仍算有效）。

- 概率化判定：結合填涂位置、面積、濃度等多維度特征，給出 “有效概率”（如 80% 概率為有效標記），而非非黑即白的判斷。

選票格式變更（如新版選票） - 動態(tài)模板配置：允許管理員導入新選票模板，自動更新 ROI 區(qū)域坐標與標記規(guī)則，無需修改底層算法。

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。

數據同步：每臺讀票機實時將計數結果通過加密網絡傳輸至選區(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選票）。