તાજેતરના વર્ષોમાં, કૃષિ મજૂર દળના વૃદ્ધત્વનું વલણ નોંધપાત્ર રીતે તીવ્ર બન્યું છે, અને ભરતીમાં મુશ્કેલી અને ખર્ચાળ મજૂર ચા ઉદ્યોગના વિકાસને પ્રતિબંધિત કરતી અડચણ બની છે. પ્રસિદ્ધ ચાના જાતે ચૂંટવાનો વપરાશ સમગ્ર ચાના બગીચાના મેનેજમેન્ટ શ્રમ બળનો લગભગ 60% જેટલો હિસ્સો ધરાવે છે, જ્યારે ઉચ્ચ સ્તરની પ્રખ્યાત ચાના ફૂલની કળીઓ નાજુક હોય છે, જેમાં વિવિધ વૃદ્ધિની સ્થિતિ, મુદ્રાઓ અને ઘનતા હોય છે, ખાસ કરીને અસંગઠિત વાતાવરણ કે જે પવન અને પ્રકાશ સાથે બદલાય છે. મશીન પસંદ કરવું મુશ્કેલ છે. તેથી, બુદ્ધિશાળી ચા ચૂંટવાની તકનીક પર સંશોધન અને યોગ્ય પસંદગીચા કાપવાના મશીનોઅનેચા પ્રોસેસિંગ મશીનોમારા દેશના ચા ઉદ્યોગના વિકાસને પ્રોત્સાહન આપવા માટે ખૂબ મહત્વ ધરાવે છે.

હાલમાં, દેશ-વિદેશમાં હાઇ-એન્ડ બ્રાન્ડ-નેમ ચા પીકિંગ મશીનો પર સંશોધન હમણાં જ શરૂ થયું છે, અને તે હજી પણ કલ્પનાત્મક પ્રોટોટાઇપ પરીક્ષણના તબક્કામાં છે. વ્યવહારિક એપ્લિકેશનમાં હજુ પણ કેટલાક પડકારો છે, જેમ કે વર્તમાન કૃષિ ઉત્પાદનમાં કૃષિ મશીનરી અને કૃષિ વિજ્ઞાનની અસંગતતા જેવી સમસ્યાઓ છે, સ્પ્રાઉટ્સની ઓળખ પ્રકાશથી ખૂબ પ્રભાવિત થાય છે, અને સમાન પૃષ્ઠભૂમિ અને સ્પ્રાઉટ્સ સાથેની છબીઓને વિભાજિત કરવી મુશ્કેલ છે. પરંપરાગત મશીન લર્નિંગ સાથે સરખામણી, ઉદભવચાના બગીચાના મશીનોઅને ટી પ્રોસેસિંગ મશીનો ઊંડા શિક્ષણની કળી અને પાંદડાની ઓળખ પદ્ધતિ પર આધારિત છે, પરંતુ તાલીમ માટે મોટી સંખ્યામાં લેબલવાળા નમૂનાઓની જરૂર છે, અને નેટવર્ક જટિલતામાં વધારો કરે છે, અને હાર્ડવેર સિસ્ટમ અપગ્રેડ પણ એક સમસ્યા છે. ઝડપી વિકાસ સાથે મશીન વિઝન અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટેક્નોલોજી, આ બુદ્ધિશાળી ચા પ્લકિંગ મશીનોના સંશોધન અને વિકાસ માટે સારો પાયો પૂરો પાડે છે. ભવિષ્યમાં, બુદ્ધિશાળી ચા પીકિંગ મશીનમાં નીચેના વિકાસ વલણો હશે. ચાની કળીઓની ઓળખ અને સ્થાનિકીકરણમાં વર્તમાન મુશ્કેલીઓ ચાની પ્રજાતિઓ અને વધતા પર્યાવરણની વિવિધતા, ઓવરલેપિંગ અવરોધો હેઠળ ચાની કળી ઓળખવાની વ્યૂહરચના, ગતિશીલ દખલ અને અલ્ગોરિધમની નબળી સ્થિરતા અને વર્સેટિલિટીમાં રહેલી છે. ભવિષ્યમાં, ચાના બગીચાઓની વિવિધ જાતો, વિવિધ ચાની સીઝન, વિવિધ ગ્રેડ, વિવિધ ઉત્પત્તિ અને વિવિધ લાઇટિંગ પરિસ્થિતિઓની ચાની છબીઓ પર ડેટા સંગ્રહ હાથ ધરવામાં આવવો જોઈએ, જેથી ચાની છબીના નમૂનાના ડેટા સેટના વિસ્તરણને સમજવા માટે, સમૃદ્ધ બનાવી શકાય. નમૂનાઓની વિવિધતા, અને બહુ-વિવિધતા અને બહુ-ગ્રેડ ચાની કળીઓ સ્થાપિત કરે છે. લીફ ડેટાબેઝ એલ્ગોરિધમ્સની સામાન્યતાને સુધારે છે. ચાની કળીઓની રચના પ્રમાણમાં નરમ હોય છે, અને પરંપરાગત ચૂંટવાની મશીનો કળીઓને નુકસાન પહોંચાડવા માટે સરળ હોય છે.

તે જ સમયે, ચાના બગીચાઓના અસ્તવ્યસ્ત અને આનંદી વાતાવરણમાં, સ્થિતિની ભૂલો અને રેન્ડમ ભૂલો થવાની સંભાવના છે. તેથી, ધચાના બગીચાના પ્રોસેસિંગ મશીનકામ કરતી વખતે ટેન્ડર બડ્સને નુકસાન ન કરવું જોઈએ અને યોગ્ય ભૂલ વળતર પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ. તેથી, દોષ સહિષ્ણુતા સાથે લવચીકતાનો અભ્યાસ કરવો જરૂરી છે. અંત અસરકર્તાને પસંદ કરે છે. હળવા, લવચીક અને હાઇ-સ્પીડ ટી-પીકિંગ મેનિપ્યુલેટરની જરૂરિયાતો અનુસાર, સ્ટ્રક્ચરની લાઇટવેઇટ ડિઝાઇન અને અનુરૂપ ગતિ નિયંત્રણ અલ્ગોરિધમ દ્વારા, ચા-પિકિંગ એન્ડ-પિકિંગ એક્ટ્યુએટર અને તેની નિયંત્રણ સિસ્ટમને સાકાર કરી શકાય છે. તે જ સમયે, સિંગલ-એન્ડેડ પિકઅપ એક્ટ્યુએટર્સની કાર્યક્ષમતા ખૂબ ઓછી છે. ભવિષ્યમાં, ચાના ચૂંટવાની કાર્યક્ષમતામાં વધુ સુધારો કરવા માટે, મલ્ટિ-ટર્મિનલ પિકિંગ એક્ટ્યુએટર અને કાર્યક્ષમ નિયંત્રણ પ્રણાલી વિકસાવવી જોઈએ જેથી મલ્ટિ-ટર્મિનલ પિકિંગ એક્ટ્યુએટરના કાર્યની ફાળવણી અને ગતિ સંકલન આયોજન અને ચા ચૂંટવાની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો થાય.