De siste årene har aldringstrenden for landbruksarbeidsstyrken blitt betydelig intensivert, og vanskelighetene med å rekruttere og dyr arbeidskraft har blitt en flaskehals som begrenser utviklingen av teindustrien.Forbruket av manuell plukking av berømt te utgjør omtrent 60 % av ledelsesarbeidsstyrken i hele tehagen, mens blomsterknoppene til avanserte kjente te er delikate, med forskjellige vekstposisjoner, stillinger og tettheter, spesielt i ustrukturert miljø som endres med bris og lys.Maskinplukking vanskelig å realisere.Derfor forskning på intelligent te plukke teknologi og valg av passendete-plukkemaskinerogtebehandlingsmaskinerer av stor betydning for å fremme utviklingen av mitt lands teindustri.

For tiden har forskningen på high-end merkevare-teplukkemaskiner i inn- og utland nettopp startet, og den er fortsatt i stadiet med konseptuell prototypetesting.Det er fortsatt noen utfordringer i praktisk anvendelse, slik som at dagens landbruksproduksjon har problemer som inkompatibilitet mellom landbruksmaskiner og agronomi, identifisering av spirer er sterkt påvirket av lys, og det er vanskelig å segmentere bilder med lignende bakgrunn og spirer.Sammenlignet med tradisjonell maskinlæring, fremveksten avtehagemaskinerog te-behandlingsmaskiner er basert på knopp- og bladgjenkjenningsmetoden for dyp læring, men krever et stort antall merkede prøver for opplæring, og har en økning i nettverkskompleksitet, og maskinvaresystemoppgraderinger er også et problem.Med den raske utviklingen av maskinsyn og kunstig intelligens-teknologi gir dette et godt grunnlag for forskning og utvikling av intelligente teplukkemaskiner.I fremtiden vil den intelligente teplukkemaskinen ha følgende utviklingstrender.De nåværende vanskelighetene med identifisering og lokalisering av teknopper ligger i mangfoldet av tearter og vekstmiljø, strategien for identifisering av teknopper under overlappende okklusjoner, dynamisk interferens og den dårlige stabiliteten og allsidigheten til algoritmen.I fremtiden bør datainnsamling utføres på tebilder av tehager av forskjellige varianter, forskjellige tesesonger, forskjellige kvaliteter, forskjellige opprinnelser og forskjellige lysforhold, for å realisere utvidelsen av tebildeprøvedatasett, berike mangfold av prøver, og etablere multi-variety og multi-grade te knopper.Bladdatabaser forbedrer generaliteten til algoritmer.Teksturen på teknopper er relativt myk, og tradisjonelle plukkemaskiner har lett for å skade knoppene.

Samtidig, i det kaotiske og luftige miljøet i tehager, er det tilbøyelige til å oppstå posisjonsfeil og tilfeldige feil.derfortehagebehandlingsmaskinmå ikke skade ømme knopper under arbeid, og bruke en hensiktsmessig feilkompensasjonsmetode.Derfor er det nødvendig å studere fleksibilitet med feiltoleranse.Slutten plukker opp effektoren.I henhold til kravene til lett, fleksibel og høyhastighets te-plukking-manipulator, gjennom den lette utformingen av strukturen og den tilsvarende bevegelseskontrollalgoritmen, kan te-plukking-endeplukking-aktuatoren og dens kontrollsystem realiseres.Samtidig er effektiviteten til enkeltendede pickupaktuatorer for lav.I fremtiden, for ytterligere å forbedre effektiviteten til teplukking, bør det utvikles multiterminalplukkeaktuatorer og effektive kontrollsystemer for å realisere oppgavefordeling og bevegelseskoordineringsplanlegging av multiterminalplukkingaktuatorer og forbedre effektiviteten av teplukking.