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。
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。
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。
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”。