主要类型
类型 工作原理 适用场景
光学扫描式 通过摄像头扫描选票上的标记（如填涂、印章），与预设模板对比后计数 纸质选票为主的大型选举（如议会、总统选举）
电子按键式 选民通过按键选择候选人，设备实时累加票数 小型选举、企业投票或特定电子投票场景
区块链式 利用区块链技术加密存储选票数据，确保不可篡改且可追溯 对透明度和性要求的选举（如试点项目）
混合式 结合纸质选票与电子计票，例如先人工检票再通过设备扫描计数 过渡阶段或需要双重验证的选举
使用门槛与公平性
老年选民或教育程度较低群体可能对电子设备操作不熟悉，导致误投。
偏远地区可能因网络或电力基础设施不足，难以部署高端计票设备。
法律与制度适配
部分国家法律尚未明确电子计票结果的法律效力，或对设备认证标准不统一。
先进图像识别算法
机器学习训练模型：基于历史选票数据（含规范与不规范标记）训练 AI 算法，识别 “未填满方框”“跨边界填涂”“铅笔颜色不均” 等场景。例如，通过卷积神经网络（CNN）判断填涂区域的像素密度，区分 “有效填涂” 与 “无意划痕”。
动态阈值调整：根据选票印刷对比度自动调节识别阈值。例如，对深色背景选票提高亮度检测阈值，避免因印刷色差导致的误识别（如蓝色印章在浅色纸张上的阴影干扰）。
无效票智能标记：预设规则库（如 “单题选择＞1 个选项”“标记超出指定区域”），系统自动将可疑选票标记为 “待审核” 并生成日志，人工仅需复核标记项，提升效率。
印刷质量控制
专用纸张与油墨：使用抗皱、防静电纸张（如 80g/m² 铜版纸），避免运输中产生褶皱；印刷油墨需与扫描光谱匹配（如黑色油墨吸收 400-700nm 全可见光），防止彩色墨水（如蓝色）被误识别为 “未填涂”。
定位标记与二维码：在选票边缘添加微米级定位标记（如 “十字星” 图案），帮助扫描设备对齐图像；印刷加密二维码，包含选票类型、选区等信息，扫描时自动校验是否匹配预设模板。
