Ces dernières années, la tendance vieillissante de la main-d'œuvre agricole s'est considérablement intensifiée, et la difficulté de recrutement et de la main-d'œuvre coûteuse est devenue un goulot d'étranglement restreignant le développement de l'industrie du thé. La consommation de cueillette manuelle de thé célèbre représente environ 60% de la main-d'œuvre de gestion de tout le jardin de thé, tandis que les boutons floraux du thé célèbre haut de gamme sont délicats, avec différentes positions de croissance, postures et densités, en particulier dans l'environnement non structuré qui change avec la brise et la lumière. Picking machine difficile à réaliser. Par conséquent, la recherche sur la technologie de cueillette de thé intelligente et la sélection deMachines de pâte à théetMachines de traitement du thésont d'une grande importance pour promouvoir le développement de l'industrie du thé de mon pays.

À l'heure actuelle, la recherche sur les machines de cueillette de thé de marque haut de gamme au pays et à l'étranger vient de commencer, et elle est toujours au stade des tests de prototypes conceptuels. Il y a encore des défis dans l'application pratique, comme la production agricole actuelle a des problèmes tels que l'incompatibilité des machines agricoles et l'agronomie, l'identification des germes est grandement affectée par la lumière et il est difficile de segmenter des images avec des arrière-plans et des germes similaires. Par rapport à l'apprentissage automatique traditionnel, l'émergence degardiens de théEt les machines de traitement du thé sont basées sur la méthode de reconnaissance des bourgeons et des feuilles, mais nécessitent un grand nombre d'échantillons étiquetés pour la formation, et a une augmentation de la complexité du réseau, et les mises à niveau du système matériel sont également un problème. Avec le développement rapide des technologies de la vision machine et de l'intelligence artificielle, cela fournit une bonne base pour la recherche et le développement de machines de pêche intelligentes. À l'avenir, la machine de cueillette de thé intelligente aura les tendances de développement suivantes. Les difficultés actuelles de l'identification et de la localisation des bourgeons de thé résident dans la diversité des espèces de thé et de l'environnement de croissance, la stratégie d'identification de thé dans les occlusions qui se chevauchent, les interférences dynamiques et la mauvaise stabilité et la polyvalence de l'algorithme. À l'avenir, la collecte de données doit être effectuée sur des images de thé de jardins de thé de différentes variétés, différentes saisons de thé, différentes grades, différentes origines et différentes conditions d'éclairage, afin de réaliser l'expansion des ensembles de données d'échantillons d'image de thé, enrichissent la diversité des échantillons et établissent des voiles multiples et multiples-yons à thé. Les bases de données des feuilles améliorent la généralité des algorithmes. La texture des bourgeons de thé est relativement douce et les machines de cueillette traditionnelles sont faciles à endommager les bourgeons.

Dans le même temps, dans l'environnement chaotique et venteux des jardins de thé, les erreurs de positionnement et les erreurs aléatoires sont sujettes à se produire. Par conséquent, leMachine de transformation du jardin à théne doit pas endommager les bourgeons tendres lorsque vous travaillez et utiliser une méthode de compensation d'erreur appropriée. Par conséquent, il est nécessaire d'étudier la flexibilité avec une tolérance aux défauts. La fin prend l'effecteur. Selon les exigences du manipulateur léger, flexible et à haut débit de thé, grâce à la conception légère de la structure et de l'algorithme de contrôle de mouvement correspondant, de l'actionneur de sélection de sélection de thé et de son système de contrôle peut être réalisé. Dans le même temps, l'efficacité des actionneurs de ramassage unique est trop faible. À l'avenir, afin d'améliorer encore l'efficacité de la cueillette de thé, des actionneurs de cueillette multi-terminaux et des systèmes de contrôle efficaces devraient être développés pour réaliser l'allocation des tâches et la planification de la coordination de mouvement des actionneurs de sélection multi-terminaux et améliorer l'efficacité de la cueillette de thé.