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。

核心硬件架构：光学识别的物理基础

光学扫描式读票机的硬件系统主要由以下部分构成，共同实现选票标记的捕捉与转换：

硬件组件 功能描述

光源模块 - 通常采用 LED 光源（如红光、红外光），均匀照射选票表面，确保标记区域反光差异明显。

- 部分设备配备多波长光源，适应不同墨水（如荧光墨水）的识别需求。

图像传感器 - 多为 CCD（电荷耦合器件）或 CMOS 图像传感器，分辨率通常在 300-600dpi，确保捕捉填涂细节（如铅笔浓度、墨水边缘）。

- 扫描速度可达每秒 10-30 张选票，满足大规模选举效率需求。

光学透镜组 - 聚焦光线至传感器，校正图像畸变，确保标记位置映射到像素坐标。

传动机构 - 通过滚轮或传送带匀速输送选票，避免扫描时抖动导致图像模糊。

信号处理电路 - 将传感器捕捉的模拟信号转换为数字图像数据（如 RGB 或灰度值），为后续算法处理做准备。

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。

全流程质量控制节点

阶段 具体措施

选举前 - 模拟测试：用至少 1000 张包含各类边缘场景的模拟选票（如重度折叠票、墨水渗透票、轻微填涂票）进行压力测试，识别错误率需＜0.01% 方可上线。

- 第三方认证：通过国际标准（如美国 FEC 的投票系统认证、ISO 25010 软件质量模型）的合规性审计。

选举中 - 实时异常报警：当连续 5 张选票出现 “多选” 或 “空白票” 比例超过历史均值 2 倍时，系统自动暂停并提示工作人员检查（如巴西大选读票机的实时监控 dashboard）。

- 双人员工值守：每台读票机需 2 名选举工作人员同时在场，一人操作、一人复核，避免单人误操作。

选举后 - 人工抽样审计：按选区随机抽取 5%-10% 的纸质选票与扫描数据比对，误差率超过 0.5% 时启动全量重新计票（如 2020 年美国亚利桑那州审计中，人工复核 5000 张选票，机器计数准确率为 99.87%）。

- 审计日志留存：记录每台读票机的开机时间、扫描张数、异常处理记录等，保存至少 22 个月（符合美国 HAVA 法案要求）。