接触式读票机（Contact-based）

原理：通过物理接触（如金属触点）检测选票上的导电标记（如特殊墨水填涂），形成电路导通来识别选择。

特点：

识别速度快，但对选票材质和标记墨水要求高。

易受污渍、折叠影响，应用场景较窄。

图像预处理：优化原始扫描数据

灰度化处理：将彩色图像转换为灰度图，突出标记与背景的亮度差异（如铅笔填涂区域灰度值较低）。

二值化转换：通过设定阈值（如灰度值低于 128 视为标记），将图像转化为黑白二值图，简化后续计算（例：填涂框内黑色像素占比≥30% 视为有效标记）。

噪声过滤：利用中值滤波、高斯滤波等算法，消除纸张污渍、折叠阴影等干扰（如去除面积小于 10 像素的孤立黑点）。

几何校正：通过检测选票边缘的定位标记（如 registration marks），校正因传送歪斜导致的图像旋转或缩放，确保标记位置与预设模板对齐。

本产品适用于党的组织部门、政府人事部门、较大型机关企事业单位、大专院校，开展对在职干部的推荐选拔、量化测评、对单位或部门的工作评议用。另外,本产品还可作为省级组织部门年度评议表和考核表的专用干部考评机用。

软件算法：从识别精度到防篡改机制

1. 多重校验算法架构

重复扫描比对：对每张选票进行至少 2 次独立扫描（间隔 50ms），比对两次图像的像素差异，若标记区域灰度值偏差超过 15%，则触发第三次扫描并人工介入（如日本选举法要求对争议票进行三次扫描）。

多特征融合判断：结合填涂面积、边缘轮廓、灰度梯度等多维度特征，采用加权投票机制（如面积占比权重 40%+ 边缘匹配度权重 30%+ 浓度均匀性权重 30%），避免单一特征误判（例：某区域面积达标但边缘锯齿状，可能被判为 “无意涂抹”）。

机器学习模型迭代：利用历史选举的有效 / 无效票数据（如美国 EAC 公开的选票数据集）训练 CNN 模型，对非标准标记（如超框填涂、轻描标记）的识别准确率提升至 99.2% 以上。

2. 防篡改与数据完整性保护

哈希值校验：对每张选票的扫描图像生成哈希值（如 SHA-256），存储于区块链节点或加密数据库，任何图像修改都会导致哈希值变更，可实时检测数据篡改（如德国部分州采用区块链存证选票图像）。

软件版本控制：读票机操作系统与识别算法采用签名固件更新机制，仅允许通过官方渠道推送的版本（附带数字证书）安装，防止恶意程序植入（如 2018 年美国佛罗里达州选举前，对所有读票机进行固件哈希值比对，拦截 3 台异常设备）。