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。
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。
系统构成：
１、配接主机四核2G以上、笔记本或台式机操作系统 Windows xp、windos7、Windows 10等。
２、高速文档扫描仪１台
３、机读选票：可以是红、蓝、绿、黄等底色或普通打印机纸。
4、现场选票激光打印机。
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