In den letzten Jahren hat sich der Alterungstrend der landwirtschaftlichen Arbeitskräfte erheblich verstärkt, und die Schwierigkeit bei der Rekrutierung und die teuren Arbeitskräfte haben sich zu einem Engpass entwickelt, der die Entwicklung der Teeindustrie behindert. Der Verbrauch der manuellen Ernte berühmter Tees macht etwa 60 % der Verwaltungsarbeitskräfte des gesamten Teegartens aus, während die Blütenknospen berühmter High-End-Tees empfindlich sind und unterschiedliche Wachstumspositionen, Haltungen und Dichten aufweisen, insbesondere in der unstrukturierte Umgebung, die sich mit der Brise und dem Licht verändert. Maschinelle Kommissionierung schwierig zu realisieren. Daher die Forschung zur intelligenten Teepflücktechnologie und der Auswahl geeigneterTeezupfmaschinenUndTeeverarbeitungsmaschinensind von großer Bedeutung für die Förderung der Entwicklung der Teeindustrie meines Landes.

Derzeit hat die Forschung an hochwertigen Marken-Teepflückmaschinen im In- und Ausland gerade erst begonnen und befindet sich noch im Stadium der konzeptionellen Prototypenprüfung. In der praktischen Anwendung gibt es noch einige Herausforderungen, beispielsweise gibt es in der aktuellen landwirtschaftlichen Produktion Probleme wie die Inkompatibilität von Landmaschinen und Agronomie, die Identifizierung von Sprossen wird stark durch Licht beeinflusst und es ist schwierig, Bilder mit ähnlichen Hintergründen und Sprossen zu segmentieren. Im Vergleich zum traditionellen maschinellen Lernen ist das Aufkommen vonTeegartenmaschinenund Teeverarbeitungsmaschinen basieren auf der Knospen- und Blatterkennungsmethode des Deep Learning, erfordern jedoch eine große Anzahl markierter Proben für das Training und haben eine zunehmende Netzwerkkomplexität zur Folge, und Hardwaresystem-Upgrades sind ebenfalls ein Problem. Mit der schnellen Entwicklung von Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz bilden eine gute Grundlage für die Forschung und Entwicklung intelligenter Teezupfmaschinen. Die intelligente Teepflückmaschine wird in Zukunft folgende Entwicklungstrends aufweisen. Die aktuellen Schwierigkeiten bei der Identifizierung und Lokalisierung von Teeknospen liegen in der Vielfalt der Teearten und der Wachstumsumgebung, der Strategie zur Identifizierung von Teeknospen unter überlappenden Verschlüssen, dynamischen Interferenzen und der geringen Stabilität und Vielseitigkeit des Algorithmus. Zukünftig sollte die Datenerfassung an Teebildern von Teegärten verschiedener Sorten, unterschiedlicher Teesaison, unterschiedlicher Qualität, unterschiedlicher Herkunft und unterschiedlicher Lichtverhältnisse durchgeführt werden, um die Erweiterung von Teebild-Beispieldatensätzen zu realisieren und zu bereichern Vielfalt der Proben und Etablierung von Teeknospen verschiedener Sorten und Qualitäten. Blattdatenbanken verbessern die Allgemeingültigkeit von Algorithmen. Die Textur der Teeknospen ist relativ weich und herkömmliche Pflückmaschinen können die Knospen leicht beschädigen.

Gleichzeitig kommt es in der chaotischen und windigen Umgebung von Teegärten häufig zu Positionierungsfehlern und zufälligen Fehlern. Daher ist dieTeegarten-VerarbeitungsmaschineDie zarten Knospen dürfen bei der Arbeit nicht beschädigt werden und es muss eine geeignete Fehlerkompensationsmethode angewendet werden. Daher ist es notwendig, Flexibilität mit Fehlertoleranz zu untersuchen. Das Ende nimmt den Effektor auf. Entsprechend den Anforderungen eines leichten, flexiblen und schnellen Teepflück-Manipulators können durch das leichte Design der Struktur und den entsprechenden Bewegungssteuerungsalgorithmus der Teepflück-Endpflück-Aktuator und sein Steuerungssystem realisiert werden. Gleichzeitig ist der Wirkungsgrad von Single-Ended-Pickup-Aktuatoren zu gering. Um die Effizienz der Teepflückung weiter zu verbessern, sollten in Zukunft Multi-Terminal-Pflückaktoren und effiziente Steuerungssysteme entwickelt werden, um die Aufgabenzuweisung und Bewegungskoordinationsplanung von Multi-Terminal-Pflückaktoren zu realisieren und die Effizienz der Teepflückung zu verbessern.