Posljednjih godina trend starenja poljoprivredne radne snage značajno se intenzivirao, a teškoća u zapošljavanju i skupa radna snaga postali su usko grlo koje ograničava razvoj industrije čaja. Potrošnja ručnog branja poznatog čaja čini oko 60% upravljačke radne snage cijele bašte čaja, dok su cvjetni pupoljci vrhunskog poznatog čaja nježni, s različitim položajima rasta, položajima i gustinom, posebno u nestrukturirano okruženje koje se mijenja s povjetarcem i svjetlošću. Mašinsko branje je teško realizirati. Stoga su istraživanja o inteligentnoj tehnologiji branja čaja i odabiru pogodnog čajamašine za čupanje čajaimašine za obradu čajasu od velikog značaja za promociju razvoja industrije čaja u mojoj zemlji.

Trenutno je tek počelo istraživanje vrhunskih brendiranih mašina za branje čaja u zemlji i inostranstvu, koje je još uvijek u fazi testiranja konceptualnog prototipa. Još uvijek postoje određeni izazovi u praktičnoj primjeni, kao što je trenutna poljoprivredna proizvodnja problema poput nekompatibilnosti poljoprivrednih mašina i agronomije, na identifikaciju klica uvelike utiče svjetlost, te je teško segmentirati slike sa sličnim pozadinama i klicama. U poređenju sa tradicionalnim mašinskim učenjem, pojavamašine za čaji mašine za obradu čaja zasnovane su na metodi dubokog učenja za prepoznavanje pupoljaka i listova, ali zahteva veliki broj obeleženih uzoraka za obuku, i ima povećanje složenosti mreže, a problem je i nadogradnja hardverskog sistema. mašinski vid i tehnologija veštačke inteligencije, ovo pruža dobru osnovu za istraživanje i razvoj inteligentnih mašina za čupanje čaja. U budućnosti, inteligentna mašina za branje čaja imat će sljedeće trendove razvoja. Trenutne poteškoće u identifikaciji i lokalizaciji čajnih pupoljaka leže u raznolikosti vrsta čaja i okruženja za uzgoj, strategiji identifikacije čajnih pupoljaka pod preklapajućim okluzijama, dinamičkim smetnjama i slaboj stabilnosti i svestranosti algoritma. U budućnosti bi se prikupljanje podataka trebalo vršiti na slikama čajnih vrtova različitih sorti, različitih sezona čaja, različitih kvaliteta, različitog porijekla i različitih uvjeta osvjetljenja, kako bi se ostvarilo proširenje skupova podataka uzoraka slike čaja, obogatilo raznolikost uzoraka i uspostavljanje višestrukih i višestrukih čajnih pupoljaka. Leaf baze podataka poboljšavaju općenitost algoritama. Tekstura pupoljaka je relativno meka, a tradicionalne mašine za branje lako mogu oštetiti pupoljke.

U isto vrijeme, u haotičnom i prozračnom okruženju čajnih vrtova, sklone su nastanku grešaka u pozicioniranju i slučajnih grešaka. Stoga, themašina za obradu čajane smiju oštetiti mekane pupoljke pri radu i koristiti odgovarajuću metodu kompenzacije greške. Stoga je potrebno proučavati fleksibilnost s tolerancijom grešaka. Kraj preuzima efektor. U skladu sa zahtjevima laganog, fleksibilnog i brzog manipulatora za branje čaja, kroz lagani dizajn strukture i odgovarajući algoritam kontrole kretanja, može se realizovati pokretač za krajno branje čaja i njegov upravljački sistem. Istovremeno, efikasnost jednostranih pokretača za podizanje je preniska. U budućnosti, u cilju daljeg poboljšanja efikasnosti berbe čaja, trebalo bi razviti višeterminalne aktuatore berbe i efikasne sisteme upravljanja kako bi se realizovala raspodjela zadataka i planiranje koordinacije kretanja višeterminalnih pokretača branja i poboljšala efikasnost branja čaja.