图像预处理：优化原始扫描数据

灰度化处理：将彩色图像转换为灰度图，突出标记与背景的亮度差异（如铅笔填涂区域灰度值较低）。

二值化转换：通过设定阈值（如灰度值低于 128 视为标记），将图像转化为黑白二值图，简化后续计算（例：填涂框内黑色像素占比≥30% 视为有效标记）。

噪声过滤：利用中值滤波、高斯滤波等算法，消除纸张污渍、折叠阴影等干扰（如去除面积小于 10 像素的孤立黑点）。

几何校正：通过检测选票边缘的定位标记（如 registration marks），校正因传送歪斜导致的图像旋转或缩放，确保标记位置与预设模板对齐。

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。

系统介绍：

投票选举系统（扫描仪版）与电子投票箱计票原理一致，具有更轻便、灵活的特点。适用于小型选举会议、分团选举或其他投票地点不集中的场景。

民主选举，特别是无记名投票，一般要具有机密性、性、可靠性、准确性、实用性和易操作性。

在企事业单位中，民主选举需要处理大量的数据。如果用人工去处理，不但费时费力，而且难以做好真实、公平，这些工作的成果也缺乏说服力。

如果采用高速扫描仪智能识别来读卡，然后配合能对数据作分析处理的投票选举统计软件，组成民主投票选举系统，不仅能大大降低统计得票数和有效票据的工作量，省时省力、快速准确，还能够消除投票人的思想顾虑，和减少其它不必要的人为因素干扰，使选举符合公平、公正、公开的标准。

采用高速扫描仪读选票的方式。现场联机阅读，多种选票混读。使用方便、识别准确，准确率，无误差。阅读、统计速度快。 在软件读卡过程中，可以根据用户的设定设置为多选无效、不选弃票等选项,自动统计总票数多少、有效票多少。可根据用户需求定义涂卡图像的识别如“√”、“O”。

争议票处理机制

可视化复核界面：读票机软件提供选票图像放大、灰度值可视化工具（如用热力图显示填涂浓度），工作人员可手动标记 “有效”“无效” 或 “待确认”（如加拿大联邦选举中，人工复核团队通过专用软件处理争议票）。

多轮仲裁流程：对人工复核仍存争议的选票（如填涂面积刚好卡在阈值边缘），由选区选举委员会 3 名成员投票决定，需至少 2 票同意方可判定有效性。