In den letzten Jahren hat sich der alternde Trend der landwirtschaftlichen Erwerbsbevölkerung erheblich verschärft, und die Schwierigkeit bei der Rekrutierung und teuren Arbeitskräfte ist zu einem Engpass, der die Entwicklung der Teebranche einschränkt. Der Konsum der manuellen Auswahl berühmter Tee macht etwa 60% der Management-Erwerbsbevölkerung des gesamten Teegartens aus, während die Blütenknospen des hochwertigen berühmten Tees mit unterschiedlichen Wachstumspositionen, Haltungen und Dichten, insbesondere in der unstrukturierten Umgebung, die sich mit Brise und Licht verändert, empfindlich sind. Maschinenauswahl schwer zu realisieren. Daher die Forschung zur intelligenten Tee -Picking -Technologie und die Auswahl der geeigneten AuswahlmöglichkeitenTeezuzuständeUndTeeverarbeitungsmaschinensind von großer Bedeutung für die Förderung der Entwicklung der Teeindustrie meines Landes.

Gegenwärtig hat die Forschung zu High-End-Marken-Tee-Picking-Maschinen im In- und Ausland gerade erst begonnen und befindet sich noch in der Phase des konzeptionellen Prototyp-Tests. Es gibt immer noch einige Herausforderungen in der praktischen Anwendung, wie beispielsweise die derzeitige landwirtschaftliche Produktion Probleme wie die Inkompatibilität von landwirtschaftlichen Maschinen und Agronomie. Die Identifizierung von Sprossen ist stark von Licht betroffen, und es ist schwierig, Bilder mit ähnlichen Hintergründen und Sprossen zu segmentieren. Im Vergleich zu traditionellem maschinellem Lernen die Entstehung vonTeegartenmaschinenund Tee -Verarbeitungsmaschinen basieren auf der Knospen- und Blatterkennungsmethode des Deep -Lernens, erfordert jedoch eine große Anzahl von beschrifteten Proben für das Training und weist eine Zunahme der Netzwerkkomplexität auf, und Hardwaresystem -Upgrades sind ebenfalls ein Problem. Mit der schnellen Entwicklung von maschinellen Visionen und künstlichen Intelligenztechnologien bietet dies eine gute Grundlage für die Forschung und Entwicklung von intelligenten Tee -Putting -Maschinen. In Zukunft wird die intelligente Tee -Picking -Maschine die folgenden Entwicklungstrends haben. Die gegenwärtigen Schwierigkeiten bei der Identifizierung und Lokalisierung von Teeknospen liegen in der Vielfalt der Teearten und der wachsenden Umgebung, der Strategie zur Identifizierung von Tee unter überschneidenden Okklusionen, dynamischen Interferenzen sowie der schlechten Stabilität und Vielseitigkeit des Algorithmus. In Zukunft sollte die Datenerfassung an Teebildern von Teegärten unterschiedlicher Sorten, unterschiedlicher Teezeiten, unterschiedlichen Noten, unterschiedlichen Ursprünge und unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen durchgeführt werden, um die Ausdehnung von Tee-Bild-Proben-Datensätzen zu verwirklichen, die Vielfalt der Proben zu bereichern und Multivariten und Multi-Grad-Tee-Kumpel zu etablieren. Blattdatenbanken verbessern die Allgemeinheit von Algorithmen. Die Textur von Teeknospen ist relativ weich, und traditionelle Picking -Maschinen sind leicht zu schädigen der Knospen.

Gleichzeitig sind in der chaotischen und luftigen Umgebung von Teegärten Positionierungsfehler und zufällige Fehler auftreten. Daher dieTee -GartenverarbeitungsmaschineDarf die Tender -Knospen beim Arbeiten nicht beschädigen und eine geeignete Fehlerkompensationsmethode anwenden. Daher ist es notwendig, Flexibilität mit Fehlertoleranz zu untersuchen. Das Ende nimmt den Effektor auf. Gemäß den Anforderungen an leichten, flexiblen und Hochgeschwindigkeits-Tee-Picking-Manipulators können durch das leichte Design der Struktur und der entsprechende Bewegungssteuerungsalgorithmus der Tee-Picking-Bemessungsaktuator und sein Steuerungssystem realisiert werden. Gleichzeitig ist die Effizienz von Einstiegsantriebsanträgen zu niedrig. Um die Effizienz der Tee-Picking weiter zu verbessern, sollten in Zukunft eine multi-terminale Auswahl von Aktuatoren und effizienten Kontrollsystemen entwickelt werden, um die Planung von Aufgabenzuweisungen und Bewegungskoordinationsplanung von Aktuatoren mit Multi-Terminal Picking zu realisieren und die Effizienz der Tee zu verbessern.