优化机器视觉系统的图像识别能力，可以从以下几个方面进行：
一、图像预处理优化
1. 图像增强：采用对比度增强、直方图均衡化等技术，提高图像的清晰度和对比度，使文字或物体特征更加明显。还可以通过锐化、色彩调整等方法进一步改善图像质量。
2. 去噪处理：使用中值滤波、高斯滤波等算法，去除图像中的噪声，减少干扰，提高图像质量。
3. 倾斜校正：对于倾斜的图像，通过倾斜校正算法进行校正，保证文字或物体的水平方向，提高识别准确性。
二、特征提取与选择优化
1. 多特征融合：结合多种特征提取方法，如基于笔画的特征、基于轮廓的特征、基于结构的特征等，提高特征的表达能力。
2. 特征选择：采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等特征选择算法，选择对识别性能有显著影响的特征，减少特征维度，降低计算复杂度。
3. 深度学习特征：利用卷积神经网络(CNN)等深度学习技术，自动学习图像中的特征，提高特征的鲁棒性和准确性。
三、模型训练与优化
1. 数据增强：通过翻转、旋转、缩放、裁剪、颜色变换等数据增强技术，增加训练数据的多样性，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。
2. 模型选择：根据具体任务选择合适的模型结构，如多层感知机(MLP)、CNN、ResNet、Inception等，以提高模型的表达能力和泛化能力。
3. 训练技巧：选择合适的损失函数、优化器和正则化技术，以加速模型训练过程，防止过拟合，并提高模型的收敛性能。
四、后处理优化
1. 置信度阈值：通过设置一个适当的置信度阈值来过滤掉低置信度的预测结果，可以提高识别的准确性。
2. 非极大值抑制：在多个预测结果中，只保留置信度最高的结果，以避免重复识别。（注：此点内容在要求中被截断，但根据上下文可推断其意义）
通过优化图像预处理、特征提取与选择、模型训练与后处理等方面，可以显著提高机器视觉系统的图像识别能力。
