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。

数据加密与校验

区块链存证：将扫描后的选票图像哈希值上链存储，确保数据不可篡改。任何对原始图像的修改都会导致哈希值变更，可通过区块链浏览器实时验证。

双重校验机制：

设备内检：扫描时同步进行 “图像 - 模板” 校验（如检测选票编号是否重复、页码是否正确），发现异常立即暂停并报警。

第三方校验：引入独立软件（如开源计票工具 OpenOCD）对扫描数据进行二次计算，对比设备输出结果，防止单一系统漏洞。

定期维护与校准

每日开机校准：使用标准色卡（如 IT8.7/2）校准摄像头白平衡，用直尺模板检测图像畸变率（要求＜0.5%）。

耗材更换周期：传送带皮带每 50000 张选票更换一次，镜头每季度用无水酒精清洁，避免灰尘积累影响成像质量。