准确性与规范性突出
低误差率：通过光学图像识别技术（如 OCR 字符识别），可匹配选票标记与预设候选人选项，误差率通常低于 0.01%，大幅减少人工漏数、错数问题。
自动过滤无效票：系统可预先设定规则（如 “多选”“跨页标记”），自动识别无效选票并单独归类，避免人工误判。
保留物理凭证，增强可审计性
纸质选票可追溯：扫描完成后，纸质选票仍需存档保存（通常保存 1-3 年），若对计票结果有争议，可通过人工复核原始选票验证电子数据的准确性，符合 “可审计性” 法律要求（如美国《帮助美国投票法案》规定）。
成本效益优于纯人工模式
规模化应用降低成本：在选民基数庞大的选举中（如千万级选民），单台设备的单次使用成本（含耗材）远低于雇佣数千名人工计票员的人力成本。
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。