光学扫描式读票机（Optical Scan）
原理：通过光学传感器扫描选票上的标记（如铅笔填涂、墨水笔勾选），利用图像识别技术判断选民选择。
特点：
成本较低，兼容纸质选票，适合大规模选举。
需选票格式标准化（如固定位置的填涂框）。
应用场景：美国大选、印度议会选举等大规模纸质选票选举。
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。
读票机的准确性与可靠性依赖 “技术 + 制度 + 人工” 的三维防护：硬件通过冗余与校准确保物理信号采集稳定，软件借助算法校验与防篡改设计提升逻辑判断精度，制度流程则通过标准化操作与人工监督弥补技术局限性。这种多层级保障体系在全球主要民主国家的选举中已被验证 —— 根据美国 EAC（选举援助委员会）2022 年报告，符合认证标准的光学扫描读票机平均错误率＜0.003%，远低于人工计票的 1.5% 错误率。未来，随着量子加密技术与联邦学习在选举系统中的应用，读票机的可靠性还将进一步提升，同时保持对选民操作习惯的包容性。