機械計數(shù)讀票機（Mechanical）

原理：通過機械結(jié)構(gòu)（如齒輪、杠桿）統(tǒng)計選票數(shù)量，常見于早期手動投票機。

特點：

無需電力，成本極低，但效率低、易出錯，已逐漸被淘汰。

為確保選舉公正，讀票機需具備以下技術(shù)與措施：

1. 防篡改與加密技術(shù)

數(shù)據(jù)傳輸加密（如 SSL/TLS 協(xié)議），防止中途篡改。

區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用：部分試點項目通過區(qū)塊鏈記錄選票數(shù)據(jù)，確保不可篡改（如西弗吉尼亞州區(qū)塊鏈投票試驗）。

2. 冗余與審計機制

紙質(zhì)選票備份：電子讀票機需配合紙質(zhì)選票，供人工審計或系統(tǒng)故障時使用。

雙重計數(shù)驗證：部分系統(tǒng)采用兩臺讀票機獨立計數(shù)，結(jié)果一致才確認(rèn)有效。

3. 抗干擾與穩(wěn)定性設(shè)計

防電磁干擾：設(shè)備硬件需通過電磁兼容性（EMC）測試，避免外界信號干擾。

離線模式：支持?jǐn)嚯娀蚓W(wǎng)絡(luò)中斷時離線計數(shù)，恢復(fù)后同步數(shù)據(jù)。

4. 用戶驗證與權(quán)限控制

操作員身份認(rèn)證：僅授權(quán)人員可訪問系統(tǒng)后臺，操作記錄全程留痕。

選票防偽：通過水印、熒光油墨等物理防偽技術(shù)，防止偽造選票。

典型技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)場景 技術(shù)應(yīng)對措施

不同墨水的反光差異 - 采用多光譜光源（如紅光 + 紅外光），針對不同墨水（鉛筆、藍(lán)黑墨水、熒光筆）調(diào)整檢測波長。

- 機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練：用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器，區(qū)分不同墨水材質(zhì)的標(biāo)記。

選票折疊或污漬干擾 - 圖像修復(fù)算法：通過插值法填充折疊造成的圖像缺失區(qū)域。

- 污漬識別模型：用深度學(xué)習(xí)區(qū)分 “人為標(biāo)記” 與 “自然污漬”（如咖啡漬形狀通常更不規(guī)則）。

非標(biāo)準(zhǔn)填涂（如超框、輕描） - 彈性閾值設(shè)定：根據(jù)填涂中心位置，允許標(biāo)記超出框線一定范圍（如框線外 5 像素內(nèi)仍算有效）。

- 概率化判定：結(jié)合填涂位置、面積、濃度等多維度特征，給出 “有效概率”（如 80% 概率為有效標(biāo)記），而非非黑即白的判斷。

選票格式變更（如新版選票） - 動態(tài)模板配置：允許管理員導(dǎo)入新選票模板，自動更新 ROI 區(qū)域坐標(biāo)與標(biāo)記規(guī)則，無需修改底層算法。

軟件算法：從識別精度到防篡改機制

1. 多重校驗算法架構(gòu)

重復(fù)掃描比對：對每張選票進(jìn)行至少 2 次獨立掃描（間隔 50ms），比對兩次圖像的像素差異，若標(biāo)記區(qū)域灰度值偏差超過 15%，則觸發(fā)第三次掃描并人工介入（如日本選舉法要求對爭議票進(jìn)行三次掃描）。

多特征融合判斷：結(jié)合填涂面積、邊緣輪廓、灰度梯度等多維度特征，采用加權(quán)投票機制（如面積占比權(quán)重 40%+ 邊緣匹配度權(quán)重 30%+ 濃度均勻性權(quán)重 30%），避免單一特征誤判（例：某區(qū)域面積達(dá)標(biāo)但邊緣鋸齒狀，可能被判為 “無意涂抹”）。

機器學(xué)習(xí)模型迭代：利用歷史選舉的有效 / 無效票數(shù)據(jù)（如美國 EAC 公開的選票數(shù)據(jù)集）訓(xùn)練 CNN 模型，對非標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記（如超框填涂、輕描標(biāo)記）的識別準(zhǔn)確率提升至 99.2% 以上。

2. 防篡改與數(shù)據(jù)完整性保護(hù)

哈希值校驗：對每張選票的掃描圖像生成哈希值（如 SHA-256），存儲于區(qū)塊鏈節(jié)點或加密數(shù)據(jù)庫，任何圖像修改都會導(dǎo)致哈希值變更，可實時檢測數(shù)據(jù)篡改（如德國部分州采用區(qū)塊鏈存證選票圖像）。

軟件版本控制：讀票機操作系統(tǒng)與識別算法采用簽名固件更新機制，僅允許通過官方渠道推送的版本（附帶數(shù)字證書）安裝，防止惡意程序植入（如 2018 年美國佛羅里達(dá)州選舉前，對所有讀票機進(jìn)行固件哈希值比對，攔截 3 臺異常設(shè)備）。