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。
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。
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。
南昊（北京）科技有限公司面向各地、各级党委、政府、人大、政协、工会、共青团、妇联、各类型协会；面向村镇、街道、社区及有选举、评选先进、民主测评需要的单位，向他们提供专业的选举电子计票系统、选举电子计票技术咨询、选举电子计票解决方案、选举现场电子计票服务等。欢迎新老客户朋友咨询。
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）。