I de senere år er den aldrende tendens for arbejdsstyrken i landbruget blevet markant intensiveret, og vanskeligheden med at rekruttere og dyr arbejdskraft er blevet en flaskehals, der begrænser udviklingen af ​​teindustrien. Forbruget af manuel plukning af berømt te tegner sig for omkring 60 % af ledelsens arbejdsstyrke i hele tehaven, mens blomsterknopperne i avanceret berømt te er sarte med forskellige vækstpositioner, arbejdsstillinger og tætheder, især i ustruktureret miljø, der ændrer sig med brisen og lyset. Maskinplukning svært at realisere. Derfor er forskningen i intelligent te plukke teknologi og udvælgelse af passendete-plukkemaskinerogtebearbejdningsmaskinerer af stor betydning for at fremme udviklingen af ​​mit lands teindustri.

På nuværende tidspunkt er forskningen i avancerede mærke-te-plukkemaskiner i ind- og udland lige startet, og den er stadig på stadiet med konceptuel prototypetestning. Der er stadig nogle udfordringer i den praktiske anvendelse, såsom at den nuværende landbrugsproduktion har problemer såsom uforenelighed af landbrugsmaskiner og agronomi, identifikation af spirer påvirkes i høj grad af lys, og det er svært at segmentere billeder med lignende baggrunde og spirer. Sammenlignet med traditionel maskinlæring, fremkomsten aftehavemaskinerog tebearbejdningsmaskiner er baseret på knop- og bladgenkendelsesmetoden til dyb læring, men kræver et stort antal mærkede prøver til træning og har en stigning i netværkskompleksitet, og hardwaresystemopgraderinger er også et problem.Med den hurtige udvikling af maskinsyn og kunstig intelligens-teknologi giver dette et godt grundlag for forskning og udvikling af intelligente te-plukkemaskiner. I fremtiden vil den intelligente teplukkemaskine have følgende udviklingstendenser. De nuværende vanskeligheder med identifikation og lokalisering af teknopper ligger i mangfoldigheden af ​​tearter og vækstmiljø, strategien til identifikation af teknopper under overlappende okklusioner, dynamisk interferens og den dårlige stabilitet og alsidighed af algoritmen. I fremtiden bør dataindsamling udføres på tebilleder af tehaver af forskellige sorter, forskellige tesæsoner, forskellige kvaliteter, forskellige oprindelser og forskellige lysforhold, for at realisere udvidelsen af ​​te-billedprøvedatasæt, berige mangfoldighed af prøver og etablere multi-variety og multi-grade teknopper. Bladdatabaser forbedrer algoritmernes almindelighed. Konsistensen af ​​teknopper er forholdsvis blød, og traditionelle plukkemaskiner er nemme at forårsage skade på knopperne.

På samme tid, i det kaotiske og luftige miljø i tehaver, er positioneringsfejl og tilfældige fejl tilbøjelige til at forekomme. Derfor ertehavebearbejdningsmaskinemå ikke beskadige ømme knopper under arbejdet, og brug en passende fejlkompensationsmetode. Derfor er det nødvendigt at studere fleksibilitet med fejltolerance. Enden samler effektoren op. I henhold til kravene til let, fleksibel og højhastigheds te-plukningsmanipulator, gennem det lette design af strukturen og den tilsvarende bevægelseskontrolalgoritme, kan te-plukning-endeplukningsaktuatoren og dens kontrolsystem realiseres. Samtidig er effektiviteten af ​​enkelt-endede pickup-aktuatorer for lav. I fremtiden, for yderligere at forbedre effektiviteten af ​​teplukning, bør der udvikles multiterminalplukkeaktuatorer og effektive kontrolsystemer for at realisere opgavefordeling og bevægelseskoordineringsplanlægning af multiterminalplukkeaktuatorer og forbedre effektiviteten af ​​teplukning.