在提高籼稻检测的准确性方面，可以运用多种现代科技手段以实现此目标。

1. 利用当前科技手段提高籼稻检测的准确性：在籼稻检测中主要运用的是近红外光谱技术（NIR）、成像技术、电子鼻等科技手段。特别地，近红外光谱技术因为其光谱信息丰富，对物质的分析精准度高，使用广泛。通过利用适当的化学计量学方法(NIR和统计分析软件)，可以有效提高对籼稻成分和特性的检测准确性。

2. 在进行籼稻检测的过程中，可能影响检测结果的准确性的因素：首先，设备条件与算法优劣不同会影响检测结果。其次，样本的取样方式、取样部位、取样时机，包括样品的处理方法如干燥、研磨等也影响检测结果。此外，环境条件如温度、湿度等都会影响到检测结果。

3. 籼稻检测中，主要采用的检测技术：目前，主要采用的检测技术有近红外光谱技术、电子鼻、电子舌、农产品质量检测仪、噪声分析仪等。

4. 通过机器学习算法或人工智能技术提高籼稻检测的精确度：绝对有可能，并且已经有相关案例。例如，通过机器学习算法，可以通过籼稻的近红外光谱数据进行特征提取和分类。另外，人工智能的多层神经网络模型也可以用来建立更准确的预测模型，提高籼稻检测的准确性。

5. 在籼稻的品质检测过程中，如何减少误差，使得检测结果更具有参考价值：首先，确保设备的科学性和先进性，进行定期的维护和校准；其次，建立科学的样本采集和处理流程；再者，选用适当的检测模型和算法，比如引入人工智能和机器学习技术。最后，建立有效的检验和验证机制，对检测结果进行反馈和修正。

实际案例：2017年，广东农业科学院研发出一种基于机器视觉的籼稻品质在线检测系统，利用图像处理技术与模式识别算法，可以实时快速判断籼稻的品质等级，有效提高了检测的准确性。