در سال های اخیر، روند پیری نیروی کار کشاورزی به طور قابل توجهی تشدید شده است و دشواری جذب و گرانی نیروی کار به گلوگاهی تبدیل شده است که توسعه صنعت چای را محدود می کند. مصرف دستی چیدن چای معروف حدود 60 درصد از نیروی کار مدیریت کل باغ چای را تشکیل می دهد، در حالی که جوانه های گل چای معروف مرغوب، ظریف و با موقعیت ها، وضعیت ها و تراکم های مختلف رشد، به ویژه در باغ چای هستند. محیطی بدون ساختار که با نسیم و نور تغییر می کند. درک ماشین چیدن سخت است. از این رو، تحقیق در مورد تکنولوژی چیدن هوشمند چای و انتخاب چای مناسبدستگاه های چیدن چایوماشین آلات فرآوری چایبرای ارتقای توسعه صنعت چای کشورم اهمیت زیادی دارند.

در حال حاضر، تحقیقات بر روی دستگاه‌های چیدن چای با نام تجاری بالا در داخل و خارج از کشور به تازگی آغاز شده است و هنوز در مرحله آزمایش نمونه اولیه مفهومی است. هنوز در کاربرد عملی چالش‌هایی وجود دارد، مانند تولیدات کشاورزی فعلی مشکلاتی مانند ناسازگاری ماشین‌های کشاورزی و زراعت، شناسایی جوانه‌ها به شدت تحت تأثیر نور قرار می‌گیرد و قطعه‌بندی تصاویر با پس‌زمینه و جوانه‌های مشابه مشکل است. در مقایسه با یادگیری ماشین سنتی، ظهورماشین آلات باغ چایو ماشین‌های پردازش چای مبتنی بر روش شناسایی جوانه و برگ یادگیری عمیق است، اما برای آموزش به تعداد زیادی نمونه برچسب‌دار نیاز دارد و پیچیدگی شبکه را افزایش می‌دهد و ارتقای سیستم سخت‌افزاری نیز یک مشکل است. با توسعه سریع بینایی ماشین و فناوری هوش مصنوعی، این یک پایه خوب برای تحقیق و توسعه ماشین‌های چیدن چای هوشمند است. در آینده، دستگاه چای چیدن هوشمند روند توسعه زیر را خواهد داشت. مشکلات کنونی در شناسایی و بومی سازی جوانه چای در تنوع گونه های چای و محیط رشد، استراتژی شناسایی جوانه چای تحت انسدادهای همپوشانی، تداخل دینامیکی، و پایداری و تطبیق پذیری ضعیف الگوریتم نهفته است. در آینده، جمع‌آوری داده‌ها باید بر روی تصاویر چای باغ‌های چای از انواع مختلف، فصول مختلف چای، درجه‌های مختلف، منشأهای مختلف و شرایط نوری مختلف انجام شود تا به گسترش مجموعه داده‌های نمونه تصویر چای، غنی‌سازی شود. تنوع نمونه‌ها و ایجاد جوانه‌های چای چند گونه و چند درجه. پایگاه داده های برگ، کلیت الگوریتم ها را بهبود می بخشد. بافت جوانه های چای نسبتاً نرم است و دستگاه های چیدن سنتی به راحتی به جوانه ها آسیب می رسانند.

در عین حال، در محیط آشفته و نسیم باغ های چای، خطاهای موقعیت یابی و خطاهای تصادفی مستعد رخ دادن است. بنابراین،دستگاه پردازش باغ چایهنگام کار نباید به جوانه های حساس آسیب برساند و از روش جبران خطای مناسب استفاده کنید. بنابراین بررسی انعطاف پذیری با تحمل خطا ضروری است. انتها عامل را می گیرد. با توجه به نیازهای دستگاه دستچین کننده چای سبک، انعطاف پذیر و با سرعت بالا، از طریق طراحی سبک سازه و الگوریتم کنترل حرکت مربوطه، می توان محرک پایان چیدن چای و سیستم کنترل آن را محقق کرد. در عین حال، راندمان محرک های پیکاپ تک سر بسیار پایین است. در آینده، به منظور بهبود بیشتر راندمان چیدن چای، محرک‌های چیدن چند ترمینالی و سیستم‌های کنترل کارآمد باید برای تحقق تخصیص وظایف و برنامه‌ریزی هماهنگی حرکت محرک‌های چیدن چند ترمینالی و بهبود راندمان چیدن چای توسعه یابند.