接觸式讀票機（Contact-based）

原理：通過物理接觸（如金屬觸點）檢測選票上的導電標記（如特殊墨水填涂），形成電路導通來識別選擇。

特點：

識別速度快，但對選票材質和標記墨水要求高。

易受污漬、折疊影響，應用場景較窄。

為確保選舉公正，讀票機需具備以下技術與措施：

1. 防篡改與加密技術

數據傳輸加密（如 SSL/TLS 協議），防止中途篡改。

區塊鏈技術應用：部分試點項目通過區塊鏈記錄選票數據，確保不可篡改（如西弗吉尼亞州區塊鏈投票試驗）。

2. 冗余與審計機制

紙質選票備份：電子讀票機需配合紙質選票，供人工審計或系統故障時使用。

雙重計數驗證：部分系統采用兩臺讀票機獨立計數，結果一致才確認有效。

3. 抗干擾與穩定性設計

防電磁干擾：設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：支持斷電或網絡中斷時離線計數，恢復后同步數據。

4. 用戶驗證與權限控制

操作員身份認證：僅授權人員可訪問系統后臺，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，防止偽造選票。

圖像預處理：優化原始掃描數據

灰度化處理：將彩色圖像轉換為灰度圖，突出標記與背景的亮度差異（如鉛筆填涂區域灰度值較低）。

二值化轉換：通過設定閾值（如灰度值低于 128 視為標記），將圖像轉化為黑白二值圖，簡化后續計算（例：填涂框內黑色像素占比≥30% 視為有效標記）。

噪聲過濾：利用中值濾波、高斯濾波等算法，消除紙張污漬、折疊陰影等干擾（如去除面積小于 10 像素的孤立黑點）。

幾何校正：通過檢測選票邊緣的定位標記（如 registration marks），校正因傳送歪斜導致的圖像旋轉或縮放，確保標記位置與預設模板對齊。

典型技術挑戰與解決方案

挑戰場景 技術應對措施

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、藍黑墨水、熒光筆）調整檢測波長。

- 機器學習模型訓練：用歷史數據訓練分類器，區分不同墨水材質的標記。

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

- 污漬識別模型：用深度學習區分 “人為標記” 與 “自然污漬”（如咖啡漬形狀通常更不規則）。

非標準填涂（如超框、輕描） - 彈性閾值設定：根據填涂中心位置，允許標記超出框線一定范圍（如框線外 5 像素內仍算有效）。

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

選票格式變更（如新版選票） - 動態模板配置：允許管理員導入新選票模板，自動更新 ROI 區域坐標與標記規則，無需修改底層算法。