機器視覺系統(tǒng)利用深度學習提高圖像識別精度的方法主要包括以下幾點：

1. 利用深度學習模型自動學習圖像特征：

深度學習是一種機器學習方法，通過構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的學習和理解。在圖像識別中，深度學習可以自動學習表示圖像的特征，進而實現(xiàn)對不同類別目標的準確分類。這種方法相比傳統(tǒng)的手工設計特征提取算子，能夠更準確地捕捉到不同類別之間的微妙差異，從而提高識別精度。

2. 應用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）：

CNN是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，它通過局部感受野、權值共享等機制來模擬人類視覺系統(tǒng)的處理過程。CNN在圖像識別領域取得了顯著的成果，可以自動學習圖像中的特征，并用于分類和識別任務，從而提高圖像識別的精度。

3. 結合圖像增強技術：

深度學習還可以與圖像增強技術結合，通過提高圖像的清晰度和對比度等特性，進一步提升圖像識別的準確性。例如，在某些應用場景中，通過對輸入圖像進行處理，可以提高計算機視覺系統(tǒng)的識別和檢測性能。

4. 數(shù)據(jù)預處理與模型選擇：

為了提高深度學習模型的泛化能力和識別精度，數(shù)據(jù)預處理（如數(shù)據(jù)增強、歸一化）和選擇合適的模型架構也是關鍵步驟。數(shù)據(jù)增強可以增加數(shù)據(jù)的多樣性，歸一化有助于加快模型訓練速度并提高收斂性能。根據(jù)任務的復雜性選擇合適的網(wǎng)絡架構，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，可以進一步提升圖像識別的精度。

5. 持續(xù)優(yōu)化與后處理：

在深度學習模型的訓練過程中，選擇合適的損失函數(shù)、優(yōu)化器和正則化技術也是提高圖像識別精度的重要因素。后處理技術如置信度閾值設置和非極大值抑制等也可以用于提高識別的準確性。

機器視覺系統(tǒng)通過利用深度學習模型自動學習圖像特征、應用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、結合圖像增強技術、進行數(shù)據(jù)預處理與模型選擇以及持續(xù)優(yōu)化與后處理等方法，可以顯著提高圖像識別的精度。