В останні роки тенденція до старіння сільськогосподарської робочої сили значно посилилася, а труднощі з наймом і дорога робоча сила стали вузьким місцем, що обмежує розвиток чайної промисловості.На споживання ручного збору відомого чаю припадає близько 60% управлінської робочої сили всього чайного саду, тоді як квіткові бруньки висококласного відомого чаю є делікатними, з різними положеннями росту, положеннями та щільністю, особливо в неструктуроване середовище, яке змінюється разом із вітром і світлом.Важко реалізувати машинний комплект.Тому дослідження інтелектуальної технології збору чаю та вибір підходящогомашини для збору чаюімашини для обробки чаюмають велике значення для сприяння розвитку чайної промисловості моєї країни.

На даний момент дослідження високоякісних фірмових машин для збору чаю в країні та за кордоном тільки почалися, і вони все ще знаходяться на стадії тестування концептуального прототипу.У практичному застосуванні все ще існують деякі проблеми, наприклад, у поточному сільськогосподарському виробництві є такі проблеми, як несумісність сільськогосподарської техніки та агрономії, на ідентифікацію паростків сильно впливає світло, і важко сегментувати зображення з подібним фоном і паростками.У порівнянні з традиційним машинним навчанням, появамашини для чайного садуі машини для обробки чаю засновані на методі глибокого навчання розпізнавання бруньок і листків, але потребують великої кількості маркованих зразків для навчання, а також ускладнюють мережу, а оновлення апаратної системи також є проблемою. Зі швидким розвитком Технологія машинного зору та штучного інтелекту забезпечує хорошу основу для дослідження та розробки інтелектуальних машин для збирання чаю.У майбутньому інтелектуальна машина для збирання чаю матиме наступні тенденції розвитку.Поточні труднощі в ідентифікації та локалізації чайних бруньок полягають у різноманітності видів чаю та середовища вирощування, стратегії ідентифікації чайних бруньок під оклюзіями, що перекриваються, динамічних перешкодах, а також поганій стабільності та універсальності алгоритму.У майбутньому збирання даних має здійснюватися на чайних зображеннях чайних садів різних сортів, різних сезонів чаю, різних сортів, різного походження та різних умов освітлення, щоб реалізувати розширення наборів даних зразків зображень чаю, збагатити різноманітність зразків, а також створення багатосортних і багатосортних чайних бутонів.Листові бази даних покращують загальність алгоритмів.Текстура чайних бруньок відносно м’яка, і традиційні машини для збору чаю легко пошкодити бруньки.

У той же час у хаотичному та провітрюваному середовищі чайних садів можуть виникати помилки позиціонування та випадкові помилки.Томумашина для обробки чайного садуне повинні пошкоджувати ніжні бруньки під час роботи та використовувати відповідний метод компенсації помилок.Тому необхідно вивчати гнучкість з відмовостійкістю.Кінець підхоплює ефектор.Відповідно до вимог легкого, гнучкого та високошвидкісного маніпулятора для збирання чаю, завдяки легкій конструкції конструкції та відповідному алгоритму керування рухом можна реалізувати привід кінцевого збирання чаю та його систему керування.У той же час ККД односторонніх датчиків надто низький.У майбутньому, з метою подальшого підвищення ефективності збирання чаю, слід розробити багатотермінальні приводи збирання та ефективні системи керування для реалізації планування розподілу завдань і координації руху багатотермінальних приводів збирання та підвищення ефективності збору чаю.