準確性與規(guī)范性突出

低誤差率：通過光學圖像識別技術（如 OCR 字符識別），可匹配選票標記與預設候選人選項，誤差率通常低于 0.01%，大幅減少人工漏數(shù)、錯數(shù)問題。

自動過濾無效票：系統(tǒng)可預先設定規(guī)則（如 “多選”“跨頁標記”），自動識別無效選票并單獨歸類，避免人工誤判。

先進圖像識別算法

機器學習訓練模型：基于歷史選票數(shù)據(jù)（含規(guī)范與不規(guī)范標記）訓練 AI 算法，識別 “未填滿方框”“跨邊界填涂”“鉛筆顏色不均” 等場景。例如，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）判斷填涂區(qū)域的像素密度，區(qū)分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。

動態(tài)閾值調(diào)整：根據(jù)選票印刷對比度自動調(diào)節(jié)識別閾值。例如，對深色背景選票提高亮度檢測閾值，避免因印刷色差導致的誤識別（如藍色印章在淺色紙張上的陰影干擾）。

無效票智能標記：預設規(guī)則庫（如 “單題選擇＞1 個選項”“標記超出指定區(qū)域”），系統(tǒng)自動將可疑選票標記為 “待審核” 并生成日志，人工僅需復核標記項，提升效率。

印刷質(zhì)量控制

專用紙張與油墨：使用抗皺、防靜電紙張（如 80g/m2 銅版紙），避免運輸中產(chǎn)生褶皺；印刷油墨需與掃描光譜匹配（如黑色油墨吸收 400-700nm 全可見光），防止彩色墨水（如藍色）被誤識別為 “未填涂”。

定位標記與二維碼：在選票邊緣添加微米級定位標記（如 “十字星” 圖案），幫助掃描設備對齊圖像；印刷加密二維碼，包含選票類型、選區(qū)等信息，掃描時自動校驗是否匹配預設模板。

預選舉測試流程

模擬選票測試：使用包含 1000 + 種典型填涂情況的測試票（如 “輕描淡寫”“鉛筆顏色過淺”“橡皮擦痕”），要求設備識別準確率≥99.9% 方可投入使用。

壓力測試：連續(xù)掃描 10000 張選票，監(jiān)測設備故障率（如卡紙率＜0.1%）、溫度變化（機身溫度≤45℃），確保長時間運行穩(wěn)定性。