技术可靠性

设备故障风险：如断电、程序漏洞可能导致计票中断或数据丢失（需配备备用电源和数据备份机制）。

兼容性问题：不同型号选票可能因尺寸、印刷差异导致识别错误。

性争议

电子设备可能遭受网络攻击（如 2016 年美国大选中部分州计票系统被指控存在漏洞）。

缺乏物理选票留存时，难以进行结果复核（部分国家要求 “可审计性”，即必须保留纸质选票供查验）。

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。

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。

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）。