要提高OCR文字识别精度，可以考虑以下几个方法：

优化预处理步骤：预处理对于OCR识别至关重要。优化图像的去噪、平滑、二值化等预处理操作，使得文字与背景的对比度更高，可以减少后续识别的难度。

增强训练数据：OCR的识别精度很大程度上依赖于训练数据的数量和质量。增加多样化的训练数据，覆盖各种字体、大小、书写风格等，可以帮助模型更好地泛化并提高识别率。

使用深度学习模型：深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在OCR识别任务上取得了显著的成功。采用这些模型进行训练和预测可以进一步提高OCR的精度。

上下文后处理：利用语言模型和上下文信息对OCR识别结果进行后处理，可以纠正一些识别错误。例如，通过考虑相邻字符、单词或句子的概率分布，可以对识别结果进行优化和调整。

集成多个模型：使用不同的OCR模型进行集成，可以结合它们的优势，减少单一模型的错误。集成方法可以采用投票、加权平均等方式来确定最终的识别结果。

持续调优和迭代：OCR技术是一个持续发展的领域，不断有新的算法和技术涌现。保持对最新研究的关注，并持续调优和迭代OCR系统，可以适应不断变化的应用场景和需求，进一步提高识别精度。

需要注意的是，OCR文字识别精度受到多种因素的影响，包括图像质量、字体样式、书写规范等。因此，在实际应用中，要根据具体情况综合考虑上述方法，并进行实验和调整，以找到最适合自己场景的OCR优化方案。