机器视觉已经在很多领域得到了广泛的应用，比如生产线上的质量检测、医疗诊断、人脸识别等。深度学习是人工智能领域的有力工具，其在机器视觉中的应用也显著提高了检测精度。

深度学习在机器视觉中的应用主要体现在以下几个方面：

特征提取：传统的机器视觉技术通常需要特征提取器，这不仅需要大量的专业知识，而且结果往往不尽人意。深度学习可以自动学习数据中的特征，从而避免了设计特征提取的繁琐过程，提高了特征提取的效率。

目标检测和分类：深度学习可以帮助机器准确检测图像中的目标对象，并对其进行分类。例如，在生产线上的质量检测中，深度学习可以通过对大量图片的训练，使机器准确检测出产品的缺陷，从而提高产品的质量。

图像分割：图像分割是将图像分割成区域或对象的过程。深度学习可以通过自动学习图像中的区域和对象来实现图像的精确分割。在医学图像处理、人脸识别等领域有着广泛的应用。

姿态估计：姿态估计是指确定人体骨骼关节点的位置和方向的过程。深度学习可以训练大量的人体姿态数据，使机器能够准确估计人体的姿态，在安防监控、运动训练等领域有着广泛的应用。

深度学习在机器视觉中的应用可以提高检测精度，原因如下：

强大的表示能力：深度学习可以通过多层神经网络对数据进行深度表示学习，更好地捕捉数据中的特征和模式。

自动学习特征：深度学习可以自动学习数据中的特征，避免了手工设计特征提取器的繁琐过程，提高了特征提取的效率和准确率。

强大的泛化能力：深度学习可以训练大量数据，获得通用模型，可以适应各种场景和任务。

高度并行化：深度学习模型具有高度并行化，可以在GPU等高性能计算设备上快速执行计算任务，从而提高检测效率。

深度学习在机器视觉中的应用已经成为提高检测精度的重要手段。随着技术的不断发展，相信深度学习将在更多领域得到应用，为社会生产生活带来更多的便利和价值。