機械計數(shù)讀票機（Mechanical）

原理：通過機械結(jié)構（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與措施：

1. 防篡改與加密技術

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

區(qū)塊鏈技術應用：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)果一致才確認有效。

3. 抗干擾與穩(wěn)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(wǎng)絡中斷時離線計數(shù)，恢復后同步數(shù)據(jù)。

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(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，防止偽造選票。

典型技術挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)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(diào)整檢測波長。

- 機器學習模型訓練：用歷史數(shù)據(jù)訓練分類器，區(qū)分不同墨水材質(zhì)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(qū)域。

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

非標準填涂（如超框、輕描） - 彈性閾值設定：根據(jù)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(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：允許管理員導入新選票模板，自動更新 ROI 區(qū)域坐標與標記規(guī)則，無需修改底層算法。

爭議票處理機制

可視化復核界面：讀票機軟件提供選票圖像放大、灰度值可視化工具（如用熱力圖顯示填涂濃度），工作人員可手動標記 “有效”“無效” 或 “待確認”（如加拿大聯(lián)邦選舉中，人工復核團隊通過專用軟件處理爭議票）。

多輪仲裁流程：對人工復核仍存爭議的選票（如填涂面積剛好卡在閾值邊緣），由選區(qū)選舉委員會 3 名成員投票決定，需至少 2 票同意方可判定有效性。