У апошнія гады тэндэнцыя старэння сельскагаспадарчай рабочай сілы значна ўзмацнілася, а цяжкасці з наймам і дарагая рабочая сіла сталі вузкім месцам, якое стрымлівае развіццё чайнай прамысловасці. На спажыванне ручнога збору знакамітай гарбаты прыпадае каля 60% працоўнай сілы кіраўніцтва ўсяго чайнага саду, у той час як кветкавыя ныркі знакамітай гарбаты высокага класа далікатныя, з рознымі пазіцыямі росту, паставамі і шчыльнасцю, асабліва ў неструктураванае асяроддзе, якое змяняецца з ветрам і святлом. Машынны збор цяжка рэалізаваць. Такім чынам, даследаванне інтэлектуальнай тэхналогіі збору гарбаты і выбар падыходнагамашыны для збору гарбатыімашыны для апрацоўкі гарбатымаюць вялікае значэнне для садзейнічання развіццю чайнай прамысловасці маёй краіны.

У цяперашні час даследаванні высакакласных брэндавых машын для збору гарбаты ў краіне і за мяжой толькі пачаліся, і яны ўсё яшчэ знаходзяцца на стадыі тэставання канцэптуальнага прататыпа. Ёсць яшчэ некаторыя праблемы ў практычным прымяненні, напрыклад, цяперашняя сельскагаспадарчая вытворчасць мае такія праблемы, як несумяшчальнасць сельскагаспадарчай тэхнікі і аграноміі, на ідэнтыфікацыю парасткаў моцна ўплывае святло, і цяжка сегментаваць выявы з падобным фонам і парасткамі. У параўнанні з традыцыйным машынным навучаннем, з'яўленнемашыны для чайнага садуМашыны для апрацоўкі гарбаты і гарбаты заснаваны на метадзе глыбокага навучання распазнавання нырак і лісця, але для навучання патрабуецца вялікая колькасць маркіраваных узораў, а таксама павялічваецца складанасць сеткі, і мадэрнізацыя апаратнай сістэмы таксама з'яўляецца праблемай. З хуткім развіццём Тэхналогія машыннага зроку і штучнага інтэлекту стварае добрую аснову для даследаванняў і распрацовак інтэлектуальных машын для збору гарбаты. У будучыні інтэлектуальная машына для збору гарбаты будзе мець наступныя тэндэнцыі развіцця. Цяперашнія цяжкасці ў ідэнтыфікацыі і лакалізацыі чайных нырак заключаюцца ў разнастайнасці відаў гарбаты і асяроддзі вырошчвання, стратэгіі ідэнтыфікацыі чайных нырак пры перакрываючыхся аклюзіях, дынамічных перашкодах і нізкай стабільнасці і ўніверсальнасці алгарытму. У будучыні збор даных павінен ажыццяўляцца на выявах чайных садкоў розных гатункаў, розных сезонаў гарбаты, розных гатункаў, рознага паходжання і розных умоў асвятлення, каб рэалізаваць пашырэнне набораў узораў малюнкаў гарбаты, узбагаціць разнастайнасць узораў, а таксама стварэнне шматгатунковых і разнастайных чайных нырак. Ліставыя базы даных паляпшаюць агульнасць алгарытмаў. Тэкстура чайных нырак адносна мяккая, і традыцыйныя машыны для збору гарбаты лёгка пашкоджваюць ныркі.

У той жа час у хаатычнай і ветранай абстаноўцы чайных садоў часта ўзнікаюць памылкі пазіцыянавання і выпадковыя памылкі. Такім чынам, стмашына для апрацоўкі чайнага садуне павінны пашкоджваць далікатныя ныркі пры працы і выкарыстоўваць адпаведны метад кампенсацыі памылак. Такім чынам, неабходна вывучаць гнуткасць з адмоваўстойлівасцю. Канец падхоплівае эфектар. У адпаведнасці з патрабаваннямі да лёгкага, гнуткага і высакахуткаснага маніпулятара для збору гарбаты, дзякуючы лёгкай канструкцыі канструкцыі і адпаведнаму алгарытму кіравання рухам можна рэалізаваць прывад для збору гарбаты і сістэму кіравання ім. У той жа час ККД аднабаковых прывадаў здымкі занадта нізкі. У будучыні для далейшага павышэння эфектыўнасці збору гарбаты трэба распрацаваць шматканечныя актуатары і эфектыўныя сістэмы кіравання для рэалізацыі размеркавання задач і планавання каардынацыі руху шматканальных актуатараў для збору і павышэння эфектыўнасці збору гарбаты.