光学扫描式读票机（Optical Scan）
原理：通过光学传感器扫描选票上的标记（如铅笔填涂、墨水笔勾选），利用图像识别技术判断选民选择。
特点：
成本较低，兼容纸质选票，适合大规模选举。
需选票格式标准化（如固定位置的填涂框）。
应用场景：美国大选、印度议会选举等大规模纸质选票选举。
核心硬件架构：光学识别的物理基础
光学扫描式读票机的硬件系统主要由以下部分构成，共同实现选票标记的捕捉与转换：
硬件组件 功能描述
光源模块 - 通常采用 LED 光源（如红光、红外光），均匀照射选票表面，确保标记区域反光差异明显。
- 部分设备配备多波长光源，适应不同墨水（如荧光墨水）的识别需求。
图像传感器 - 多为 CCD（电荷耦合器件）或 CMOS 图像传感器，分辨率通常在 300-600dpi，确保捕捉填涂细节（如铅笔浓度、墨水边缘）。
- 扫描速度可达每秒 10-30 张选票，满足大规模选举效率需求。
光学透镜组 - 聚焦光线至传感器，校正图像畸变，确保标记位置映射到像素坐标。
传动机构 - 通过滚轮或传送带匀速输送选票，避免扫描时抖动导致图像模糊。
信号处理电路 - 将传感器捕捉的模拟信号转换为数字图像数据（如 RGB 或灰度值），为后续算法处理做准备。
选票预处理：通过红外光源扫描选票，生成灰度图像，同时检测选票边缘的定位孔（registration holes）以校准位置。
区域划分：根据选票模板，将图像划分为总统候选人区、参议员区、公投议题区等独立 ROI。
填涂分析：对每个候选人对应的椭圆填涂框，计算黑色像素占比，超过 35% 则判定为有效投票。
异常标记处理：若同一总统候选人区检测到 2 个及以上有效填涂，系统标记为 “多选票”（overvote），该区域投票无效。
数据同步：每台读票机实时将计数结果通过加密网络传输至选区服务器，同时保存原始图像供事后审计（如 2020 年佐治亚州重新计票时，人工核对了扫描图像与纸质选票）。
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。