计票效率显著提升
快速处理海量选票：单台设备每分钟可扫描数十至数百张选票，远高于人工逐张计数的效率（人工计票每小时约处理 200-300 张）。
实时数据反馈：扫描同时即可生成计票结果，投票结束后短时间内（如 30 分钟）可输出初步统计报告，缩短选民等待时间。
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。
预选举测试流程
模拟选票测试：使用包含 1000 + 种典型填涂情况的测试票（如 “轻描淡写”“铅笔颜色过浅”“橡皮擦痕”），要求设备识别准确率≥99.9% 方可投入使用。
压力测试：连续扫描 10000 张选票，监测设备故障率（如卡纸率＜0.1%）、温度变化（机身温度≤45℃），确保长时间运行稳定性。
分级培训体系
初级操作培训：掌握设备开关机、选票装载、基础故障排除（如卡纸处理），考核合格后方可上岗。
高级管理培训：针对技术人员开展模板设置、算法参数调整等培训，要求能根据实际选票特性优化识别规则（如针对 “少数民族文字选票” 调整字符库）。