为确保选举公正，读票机需具备以下技术与措施：

1. 防篡改与加密技术

数据传输加密（如 SSL/TLS 协议），防止中途篡改。

区块链技术应用：部分试点项目通过区块链记录选票数据，确保不可篡改（如西弗吉尼亚州区块链投票试验）。

2. 冗余与审计机制

纸质选票备份：电子读票机需配合纸质选票，供人工审计或系统故障时使用。

双重计数验证：部分系统采用两台读票机独立计数，结果一致才确认有效。

3. 抗干扰与稳定性设计

防电磁干扰：设备硬件需通过电磁兼容性（EMC）测试，避免外界信号干扰。

离线模式：支持断电或网络中断时离线计数，恢复后同步数据。

4. 用户验证与权限控制

操作员身份认证：仅授权人员可访问系统后台，操作记录全程留痕。

选票防伪：通过水印、荧光油墨等物理防伪技术，防止伪造选票。

核心硬件架构：光学识别的物理基础

光学扫描式读票机的硬件系统主要由以下部分构成，共同实现选票标记的捕捉与转换：

硬件组件 功能描述

光源模块 - 通常采用 LED 光源（如红光、红外光），均匀照射选票表面，确保标记区域反光差异明显。

- 部分设备配备多波长光源，适应不同墨水（如荧光墨水）的识别需求。

图像传感器 - 多为 CCD（电荷耦合器件）或 CMOS 图像传感器，分辨率通常在 300-600dpi，确保捕捉填涂细节（如铅笔浓度、墨水边缘）。

- 扫描速度可达每秒 10-30 张选票，满足大规模选举效率需求。

光学透镜组 - 聚焦光线至传感器，校正图像畸变，确保标记位置映射到像素坐标。

传动机构 - 通过滚轮或传送带匀速输送选票，避免扫描时抖动导致图像模糊。

信号处理电路 - 将传感器捕捉的模拟信号转换为数字图像数据（如 RGB 或灰度值），为后续算法处理做准备。

典型技术挑战与解决方案

挑战场景 技术应对措施

不同墨水的反光差异 - 采用多光谱光源（如红光 + 红外光），针对不同墨水（铅笔、蓝黑墨水、荧光笔）调整检测波长。

- 机器学习模型训练：用历史数据训练分类器，区分不同墨水材质的标记。

选票折叠或污渍干扰 - 图像修复算法：通过插值法填充折叠造成的图像缺失区域。

- 污渍识别模型：用深度学习区分 “人为标记” 与 “自然污渍”（如咖啡渍形状通常更不规则）。

非标准填涂（如超框、轻描） - 弹性阈值设定：根据填涂中心位置，允许标记超出框线一定范围（如框线外 5 像素内仍算有效）。

- 概率化判定：结合填涂位置、面积、浓度等多维度特征，给出 “有效概率”（如 80% 概率为有效标记），而非非黑即白的判断。

选票格式变更（如新版选票） - 动态模板配置：允许管理员导入新选票模板，自动更新 ROI 区域坐标与标记规则，无需修改底层算法。

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