核心硬件架構(gòu)：光學(xué)識別的物理基礎(chǔ)

光學(xué)掃描式讀票機的硬件系統(tǒng)主要由以下部分構(gòu)成，共同實現(xiàn)選票標記的捕捉與轉(zhuǎn)換：

硬件組件 功能描述

光源模塊 - 通常采用 LED 光源（如紅光、紅外光），均勻照射選票表面，確保標記區(qū)域反光差異明顯。

- 部分設(shè)備配備多波長光源，適應(yīng)不同墨水（如熒光墨水）的識別需求。

圖像傳感器 - 多為 CCD（電荷耦合器件）或 CMOS 圖像傳感器，分辨率通常在 300-600dpi，確保捕捉填涂細節(jié)（如鉛筆濃度、墨水邊緣）。

- 掃描速度可達每秒 10-30 張選票，滿足大規(guī)模選舉效率需求。

光學(xué)透鏡組 - 聚焦光線至傳感器，校正圖像畸變，確保標記位置映射到像素坐標。

傳動機構(gòu) - 通過滾輪或傳送帶勻速輸送選票，避免掃描時抖動導(dǎo)致圖像模糊。

信號處理電路 - 將傳感器捕捉的模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像數(shù)據(jù)（如 RGB 或灰度值），為后續(xù)算法處理做準備。

典型技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)場景 技術(shù)應(yīng)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(diào)整檢測波長。

- 機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練：用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器，區(qū)分不同墨水材質(zhì)的標記。

選票折疊或污漬干擾 - 圖像修復(fù)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(xué)習(xí)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(shè)定：根據(jù)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(nèi)仍算有效）。

- 概率化判定：結(jié)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(dǎo)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(yù)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(yīng)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(jié)果通過加密網(wǎng)絡(luò)傳輸至選區(qū)服務(wù)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）。

系統(tǒng)構(gòu)成：

１、配接主機四核2G以上、筆記本或臺式機操作系統(tǒng) Windows xp、windos7、Windows 10等。

２、高速文檔掃描儀１臺

３、機讀選票：可以是紅、藍、綠、黃等底色或普通打印機紙。

4、現(xiàn)場選票激光打印機。

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