हाल के वर्षों में, कृषि श्रम बल की उम्र बढ़ने की प्रवृत्ति काफी तेज हो गई है, और भर्ती में कठिनाई और महंगा श्रम चाय उद्योग के विकास को रोकने वाली बाधा बन गया है। प्रसिद्ध चाय की मैन्युअल तुड़ाई की खपत पूरे चाय बागान के प्रबंधन श्रम बल का लगभग 60% है, जबकि उच्च अंत वाली प्रसिद्ध चाय की फूल कलियाँ नाजुक होती हैं, विशेष रूप से विभिन्न विकास स्थितियों, मुद्राओं और घनत्वों के साथ। असंरचित वातावरण जो हवा और प्रकाश के साथ बदलता है। मशीन चुनने का एहसास करना मुश्किल है। इसलिए, बुद्धिमान चाय चुनने की तकनीक पर शोध और उपयुक्त का चयनचाय तोड़ने वाली मशीनेंऔरचाय प्रसंस्करण मशीनेंमेरे देश के चाय उद्योग के विकास को बढ़ावा देने के लिए ये बहुत महत्वपूर्ण हैं।

वर्तमान में, देश और विदेश में उच्च-स्तरीय ब्रांड नाम वाली चाय चुनने वाली मशीनों पर शोध अभी शुरू हुआ है, और यह अभी भी वैचारिक प्रोटोटाइप परीक्षण के चरण में है। व्यावहारिक अनुप्रयोग में अभी भी कुछ चुनौतियाँ हैं, जैसे कि वर्तमान कृषि उत्पादन में कृषि मशीनरी और कृषि विज्ञान की असंगति जैसी समस्याएं हैं, अंकुरों की पहचान प्रकाश से बहुत प्रभावित होती है, और समान पृष्ठभूमि और अंकुरों वाली छवियों को विभाजित करना मुश्किल है। पारंपरिक मशीन लर्निंग की तुलना में, का उद्भवचाय बागान की मशीनेंऔर चाय प्रसंस्करण मशीनें गहन शिक्षण की कली और पत्ती पहचान पद्धति पर आधारित हैं, लेकिन प्रशिक्षण के लिए बड़ी संख्या में लेबल किए गए नमूनों की आवश्यकता होती है, और नेटवर्क जटिलता में वृद्धि हुई है, और हार्डवेयर सिस्टम अपग्रेड भी एक समस्या है। तेजी से विकास के साथ मशीन विज़न और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी, यह बुद्धिमान चाय तोड़ने वाली मशीनों के अनुसंधान और विकास के लिए एक अच्छा आधार प्रदान करती है। भविष्य में, बुद्धिमान चाय चुनने वाली मशीन में निम्नलिखित विकास रुझान होंगे। चाय की कली की पहचान और स्थानीयकरण में वर्तमान कठिनाइयाँ चाय की प्रजातियों और बढ़ते पर्यावरण की विविधता, अतिव्यापी अवरोधों के तहत चाय की कली की पहचान की रणनीति, गतिशील हस्तक्षेप और एल्गोरिदम की खराब स्थिरता और बहुमुखी प्रतिभा में निहित हैं। भविष्य में, विभिन्न किस्मों, अलग-अलग चाय के मौसमों, अलग-अलग ग्रेड, अलग-अलग उत्पत्ति और अलग-अलग प्रकाश स्थितियों के चाय बागानों की चाय छवियों पर डेटा संग्रह किया जाना चाहिए, ताकि चाय छवि नमूना डेटा सेट के विस्तार का एहसास किया जा सके, और समृद्ध किया जा सके। नमूनों की विविधता, और बहु-विविधता और बहु-ग्रेड चाय की कलियाँ स्थापित करना। लीफ डेटाबेस एल्गोरिदम की व्यापकता में सुधार करते हैं। चाय की कलियों की बनावट अपेक्षाकृत नरम होती है, और पारंपरिक तुड़ाई मशीनों से कलियों को नुकसान पहुंचाना आसान होता है।

साथ ही, चाय बागानों के अव्यवस्थित और हवादार वातावरण में, स्थिति संबंधी त्रुटियां और यादृच्छिक त्रुटियां होने की संभावना रहती है। इसलिए,चाय बागान प्रसंस्करण मशीनकाम करते समय कोमल कलियों को नुकसान नहीं पहुंचाना चाहिए और उचित त्रुटि क्षतिपूर्ति पद्धति का उपयोग करना चाहिए। इसलिए, दोष सहनशीलता के साथ लचीलेपन का अध्ययन करना आवश्यक है। अंत प्रभावकारक को चुनता है। हल्के, लचीले और उच्च गति वाले चाय-पिकिंग मैनिपुलेटर की आवश्यकताओं के अनुसार, संरचना के हल्के डिजाइन और संबंधित गति नियंत्रण एल्गोरिदम के माध्यम से, चाय-पिकिंग एंड-पिकिंग एक्ट्यूएटर और इसकी नियंत्रण प्रणाली को महसूस किया जा सकता है। वहीं, सिंगल-एंडेड पिकअप एक्चुएटर्स की दक्षता बहुत कम है। भविष्य में, चाय चुनने की दक्षता में और सुधार करने के लिए, मल्टी-टर्मिनल पिकिंग एक्चुएटर्स और मल्टी-टर्मिनल पिकिंग एक्चुएटर्स के कार्य आवंटन और गति समन्वय योजना को साकार करने और चाय चुनने की दक्षता में सुधार करने के लिए कुशल नियंत्रण प्रणाली विकसित की जानी चाहिए।