在人工智能和计算机视觉领域，机器视觉系统（Machine Vision System）是指利用计算机处理图像数据以实现特定任务的技术。它可以帮助我们自动识别物体、检测异常、执行质量控制等，从而提高生产效率和产品质量。然而，为了使机器视觉系统能够在不同的应用场景中都能发挥作用，我们需要设计一个能够适应各种环境和条件下的模型。这就要求我们如何训练这样一个通用型的模型。

设计目标

首先，我们需要明确要达到的设计目标。在这里，“通用型”意味着该模型不仅仅只能识别某一类特定的物体或场景，而是能够广泛适用于多种不同的情况。例如，它可能需要识别不同尺寸、形状和颜色的对象，或是在光照条件变化时仍然准确工作。

数据集收集与预处理

为了训练出这样的模型，我们首先需要大量的数据作为其学习基础。这通常涉及到收集来自不同角度、光线条件以及背景复杂性的图像数据。如果只是使用单一类型或者单一环境下的数据进行训练，那么所生成的模型将无法很好地适应其他新情境，这显然是不符合我们的需求。

在此基础上，还需对这些数据进行预处理，以便于后续更有效地输入到算法中。这包括但不限于缩放图像大小以减少计算量，调整亮度以保持色彩的一致性，以及去除噪点等操作。

模型选择与架构设计

接下来，就是挑选合适的深度学习框架来搭建我们的神经网络结构。在考虑了当前最流行的人工智能工具箱之后，如TensorFlow或PyTorch，我会选择其中一种根据具体问题来决定哪个更为合适，因为它们提供了强大的工具来实现复杂且可扩展的卷积神经网络（CNN）。

CNN是一种常见且有效的手段，用以分析空间信息，在这方面尤其擅长于图像处理。而对于希望创建具有广泛应用范围的大型数据库来说，更高级别抽象层次如循环神经网络（RNN）也可能被考虑进来，以增强时间序列相关功能，对动态图像理解有助益，但这取决于具体任务需求。

训练策略与优化

随着硬件能力不断提升，可以采用更加复杂、高效并且深入层次上的模式，同时通过超参数调优找到最佳配置。同时，通过使用正则化方法如Dropout，可以防止过拟合现有数据，使得经过训练后的模型具有较好的泛化能力，即在未知的情况下也有良好的表现。此外，每次迭代后对权重更新速度进行调整也是至关重要的一步，以避免出现振荡现象导致收敛慢速甚至失败的情况发生。

验证与评估

最后一步是验证这一全新的“通用”式相似性判断算法是否真的能满足所有期望。在这个阶段，你会测试你的AI系统，并根据实际结果给予反馈，不断调整并改进它，使之更加精准无误，最终达到真正意义上的“通用”。

综上所述，要想成功地训练出一个既灵活又稳健又高效率的一个通用的基于深度学习技术的机器视觉系统，就必须从规划目标开始，然后逐步推进至完成整个项目过程中的每一步细节工作，并不断寻求最优解直至完全满足用户需求。如果你把握住了这些关键点，那么你的创造力将会得到充分释放，让世界看到前所未有的革命性创新成果。