选票读票机（Vote Counting Machine）是用于自动化处理选举选票、快速统计投票结果的电子设备，核心功能包括：

选票识别：读取选票上的标记（如填涂、手写符号、条形码等），判断选民选择的候选人或选项。

数据统计：实时汇总选票数据，生成各候选人得票率、有效票 / 无效票数量等统计结果。

数据存储与导出：保存原始选票数据和统计结果，支持导出至选举管理系统或打印纸质报告。

异常检测：识别重复投票、空白票、多选票等异常情况，并标记或报错。

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。

特征提取与判断：识别选民的选择意图

根据选票标记类型（填涂、勾选、手写符号等），算法采用不同的特征提取策略：

（1）填涂标记识别（常见场景）

面积占比法：计算填涂框内黑色像素占比，超过阈值（如 30%-50%）则判定为有效选择。

例：选民使用 2B 铅笔填涂候选人 A 的方框，扫描后该区域黑色像素占比达 45%，算法判定为有效投票。

边缘检测法：通过 Canny 或 Sobel 算子检测填涂区域的边缘轮廓，与标准填涂形状（如矩形、圆形）比对，排除不规则标记（如笔尖打滑形成的短线）。

浓度梯度分析：填涂越均匀的区域，灰度值分布越集中，算法可通过统计像素灰度方差来区分 “认真填涂” 与 “轻微触碰”。

（2）勾选或手写符号识别

形态学分析：通过膨胀、腐蚀等形态学运算，将勾选符号（√）或手写标记（如 “○”）转换为标准形状，再与预设模板匹配。

方向特征提取：对于斜线标记（如 “/”），计算像素分布的梯度方向，判断是否符合 “勾选” 的典型角度（如 45° 或 135°）。

（3）异常标记检测

多选判定：同一候选区域内检测到多个标记（如同时填涂两个候选人框），或单票标记数超过规定（如总统选举多选 1 人），则判定为无效票。

空白票识别：所有候选区域标记面积均低于阈值，判定为未投票。

4. 结果验证与输出：确保计数准确性

重复校验：对关键标记区域进行多次扫描（如两次独立图像采集），结果一致才确认有效。

人工复核接口：对算法判定存疑的选票（如填涂面积接近阈值、标记形状模糊），生成图像供选举工作人员人工审核（如美国部分州要求对 “争议票” 进行人工查验）。

数据输出：将识别结果转换为结构化数据（如候选人 ID、得票数），同步至中央数据库或打印纸质统计表。

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）。