機(jī)械計(jì)數(shù)讀票機(jī)（Mechanical）

原理：通過(guò)機(jī)械結(jié)構(gòu)（如齒輪、杠桿）統(tǒng)計(jì)選票數(shù)量，常見(jiàn)于早期手動(dòng)投票機(jī)。

特點(diǎn)：

無(wú)需電力，成本極低，但效率低、易出錯(cuò)，已逐漸被淘汰。

選票讀票機(jī)是現(xiàn)代選舉數(shù)字化的核心工具，其技術(shù)演進(jìn)始終圍繞 “效率、準(zhǔn)確、” 三大目標(biāo)。盡管存在技術(shù)爭(zhēng)議，但通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程、多重審計(jì)機(jī)制和技術(shù)迭代，讀票機(jī)正逐步成為保障選舉公正的重要支撐。在應(yīng)用中，需結(jié)合地區(qū)電子化水平、選民習(xí)慣及需求，選擇適配的技術(shù)方案，同時(shí)強(qiáng)化人工監(jiān)督與法律規(guī)范，確保技術(shù)為民主選舉賦能。

圖像預(yù)處理：優(yōu)化原始掃描數(shù)據(jù)

灰度化處理：將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，突出標(biāo)記與背景的亮度差異（如鉛筆填涂區(qū)域灰度值較低）。

二值化轉(zhuǎn)換：通過(guò)設(shè)定閾值（如灰度值低于 128 視為標(biāo)記），將圖像轉(zhuǎn)化為黑白二值圖，簡(jiǎn)化后續(xù)計(jì)算（例：填涂框內(nèi)黑色像素占比≥30% 視為有效標(biāo)記）。

噪聲過(guò)濾：利用中值濾波、高斯濾波等算法，消除紙張污漬、折疊陰影等干擾（如去除面積小于 10 像素的孤立黑點(diǎn)）。

幾何校正：通過(guò)檢測(cè)選票邊緣的定位標(biāo)記（如 registration marks），校正因傳送歪斜導(dǎo)致的圖像旋轉(zhuǎn)或縮放，確保標(biāo)記位置與預(yù)設(shè)模板對(duì)齊。

全流程質(zhì)量控制節(jié)點(diǎn)

階段 具體措施

選舉前 - 模擬測(cè)試：用至少 1000 張包含各類邊緣場(chǎng)景的模擬選票（如重度折疊票、墨水滲透票、輕微填涂票）進(jìn)行壓力測(cè)試，識(shí)別錯(cuò)誤率需＜0.01% 方可上線。

- 第三方認(rèn)證：通過(guò)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)（如美國(guó) FEC 的投票系統(tǒng)認(rèn)證、ISO 25010 軟件質(zhì)量模型）的合規(guī)性審計(jì)。

選舉中 - 實(shí)時(shí)異常報(bào)警：當(dāng)連續(xù) 5 張選票出現(xiàn) “多選” 或 “空白票” 比例超過(guò)歷史均值 2 倍時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)暫停并提示工作人員檢查（如巴西大選讀票機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控 dashboard）。

- 雙人員工值守：每臺(tái)讀票機(jī)需 2 名選舉工作人員同時(shí)在場(chǎng)，一人操作、一人復(fù)核，避免單人誤操作。

選舉后 - 人工抽樣審計(jì)：按選區(qū)隨機(jī)抽取 5%-10% 的紙質(zhì)選票與掃描數(shù)據(jù)比對(duì)，誤差率超過(guò) 0.5% 時(shí)啟動(dòng)全量重新計(jì)票（如 2020 年美國(guó)亞利桑那州審計(jì)中，人工復(fù)核 5000 張選票，機(jī)器計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率為 99.87%）。

- 審計(jì)日志留存：記錄每臺(tái)讀票機(jī)的開機(jī)時(shí)間、掃描張數(shù)、異常處理記錄等，保存至少 22 個(gè)月（符合美國(guó) HAVA 法案要求）。