Maatalouden työvoiman ikääntyminen on viime vuosina voimistunut merkittävästi ja rekrytointivaikeudesta ja kalliista työvoimasta on muodostunut teeteollisuuden kehitystä rajoittava pullonkaula. Kuuluisan teen manuaalisen poiminnan osuus koko teepuutarhan työvoimasta on noin 60 %, kun taas huippuluokan kuuluisan teen kukannuput ovat herkkiä, ja niillä on erilaiset kasvuasennot, asennot ja tiheydet, erityisesti rakenteeton ympäristö, joka muuttuu tuulen ja valon mukana. Koneen poiminta vaikea toteuttaa. Siksi älykkään teenpoimintateknologian tutkimus ja sopivan valintateenpoistokoneetjateenkäsittelykoneetovat erittäin tärkeitä kotimaani teeteollisuuden kehittämisen edistämisessä.

Tällä hetkellä huippuluokan merkkisten teenpoimintakoneiden tutkimus kotimaassa ja ulkomailla on juuri alkanut, ja se on edelleen käsitteellisen prototyyppitestauksen vaiheessa. Käytännön soveltamisessa on vielä haasteita, kuten nykyisessä maataloustuotannossa on ongelmia, kuten maatalouskoneiden ja agronomian yhteensopimattomuus, itujen tunnistamiseen vaikuttaa suuresti valo, ja samantaustaisia ​​kuvia ja versoja on vaikea segmentoida. Verrattuna perinteiseen koneoppimiseen, syntyminenteepuutarhakoneetja teenkäsittelykoneet perustuvat syväoppimisen silmujen ja lehtien tunnistusmenetelmään, mutta vaatii suuren määrän merkittyjä näytteitä koulutukseen, ja verkon monimutkaisuus on lisääntynyt, ja myös laitteiston päivitykset ovat ongelma. konenäön ja tekoälyteknologian ansiosta tämä tarjoaa hyvän pohjan älykkäiden teenpoimimiskoneiden tutkimukselle ja kehitykselle. Tulevaisuudessa älykkäällä teenpoimintakoneella on seuraavat kehitystrendit. Nykyiset vaikeudet teesilmujen tunnistamisessa ja lokalisoinnissa johtuvat teelajien ja kasvuympäristön monimuotoisuudesta, teesilmujen tunnistusstrategiasta päällekkäisten okkluusioiden alla, dynaamisista häiriöistä sekä algoritmin huonosta stabiilisuudesta ja monipuolisuudesta. Tulevaisuudessa tiedonkeruuta tulisi tehdä teekuvista eri lajikkeiden, eri teekausien, eri laatujen, eri alkuperän ja eri valaistusolosuhteiden teepuutarhoista, jotta teekuvanäyteaineistojen laajeneminen toteutuisi, näytteiden monimuotoisuus ja useiden lajikkeiden ja monilaatuisten teesilppujen perustaminen. Lehtitietokannat parantavat algoritmien yleisyyttä. Teesilmujen rakenne on suhteellisen pehmeää, ja perinteisillä poimintakoneilla on helppo vaurioittaa silmuja.

Samaan aikaan teepuutarhojen kaoottisessa ja tuulisessa ympäristössä paikannusvirheet ja satunnaiset virheet ovat alttiita esiintymään. Siksiteepuutarhan käsittelykoneei saa vahingoittaa herkkusilmuja työskennellessään ja käyttää asianmukaista virheenkorvausmenetelmää. Siksi on tarpeen tutkia joustavuutta vikasietoisuudella. Loppu poimii efektorin. Kevyen, joustavan ja nopean teenpoimintamanipulaattorin vaatimusten mukaisesti rakenteen kevyen suunnittelun ja vastaavan liikkeenohjausalgoritmin kautta voidaan toteuttaa teenpoiminnan päätetoimilaite ja sen ohjausjärjestelmä. Samaan aikaan yksipäisten pickup-toimilaitteiden tehokkuus on liian alhainen. Jatkossa teenkeräyksen tehokkuuden edelleen parantamiseksi tulisi kehittää monipäätetoimilaitteita ja tehokkaita ohjausjärjestelmiä, jotka toteuttavat monipäätetoimilaitteiden tehtäväjako- ja liikekoordinaatiosuunnittelua ja parantavat teen poimintatehoa.