机械计数读票机（Mechanical）

原理：通过机械结构（如齿轮、杠杆）统计选票数量，常见于早期手动投票机。

特点：

无需电力，成本极低，但效率低、易出错，已逐渐被淘汰。

选票读票机是现代选举数字化的核心工具，其技术演进始终围绕 “效率、准确、” 三大目标。尽管存在技术争议，但通过标准化流程、多重审计机制和技术迭代，读票机正逐步成为保障选举公正的重要支撑。在应用中，需结合地区电子化水平、选民习惯及需求，选择适配的技术方案，同时强化人工监督与法律规范，确保技术为民主选举赋能。

系统介绍：

投票选举系统（扫描仪版）与电子投票箱计票原理一致，具有更轻便、灵活的特点。适用于小型选举会议、分团选举或其他投票地点不集中的场景。

民主选举，特别是无记名投票，一般要具有机密性、性、可靠性、准确性、实用性和易操作性。

在企事业单位中，民主选举需要处理大量的数据。如果用人工去处理，不但费时费力，而且难以做好真实、公平，这些工作的成果也缺乏说服力。

如果采用高速扫描仪智能识别来读卡，然后配合能对数据作分析处理的投票选举统计软件，组成民主投票选举系统，不仅能大大降低统计得票数和有效票据的工作量，省时省力、快速准确，还能够消除投票人的思想顾虑，和减少其它不必要的人为因素干扰，使选举符合公平、公正、公开的标准。

采用高速扫描仪读选票的方式。现场联机阅读，多种选票混读。使用方便、识别准确，准确率，无误差。阅读、统计速度快。 在软件读卡过程中，可以根据用户的设定设置为多选无效、不选弃票等选项,自动统计总票数多少、有效票多少。可根据用户需求定义涂卡图像的识别如“√”、“O”。

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）。