选票读票机（Vote Counting Machine）是用于自动化处理选举选票、快速统计投票结果的电子设备，核心功能包括：
选票识别：读取选票上的标记（如填涂、手写符号、条形码等），判断选民选择的候选人或选项。
数据统计：实时汇总选票数据，生成各候选人得票率、有效票 / 无效票数量等统计结果。
数据存储与导出：保存原始选票数据和统计结果，支持导出至选举管理系统或打印纸质报告。
异常检测：识别重复投票、空白票、多选票等异常情况，并标记或报错。
标记区域定位：锁定选票上的有效选择区
模板匹配：读票机内置选票格式模板，通过检测预设的定位点（如角点、条形码）确定候选人选项框、政党符号等区域的坐标范围。
兴趣区域（ROI）划分：将选票图像分割为多个独立 ROI（如每个候选人对应一个矩形区域），减少全局分析的计算量。
示例：美国大选使用的 “蝶形选票”（Butterfly Ballot）中，读票机通过模板定位左右两列候选人姓名旁的填涂框，避免因选民误填相邻区域导致误判。
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。
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。