Dalam beberapa tahun terakhir, tren penuaan angkatan kerja pertanian semakin meningkat secara signifikan, dan kesulitan dalam perekrutan serta mahalnya tenaga kerja telah menjadi hambatan yang membatasi perkembangan industri teh. Konsumsi teh terkenal yang dipetik secara manual menyumbang sekitar 60% dari tenaga kerja pengelolaan seluruh kebun teh, sedangkan kuncup bunga teh terkenal kelas atas sangat halus, dengan posisi pertumbuhan, postur, dan kepadatan yang berbeda, terutama di wilayah tersebut. lingkungan tidak terstruktur yang berubah seiring dengan angin dan cahaya. Pemetikan mesin sulit untuk diwujudkan. Oleh karena itu, dilakukan penelitian tentang teknologi pemetikan teh yang cerdas dan pemilihan yang sesuaimesin pemetik tehDanmesin pengolah tehsangat penting untuk mendorong perkembangan industri teh di negara saya.

Saat ini, penelitian mesin pemetik teh bermerek kelas atas di dalam dan luar negeri baru saja dimulai, dan masih dalam tahap pengujian prototipe konseptual. Masih terdapat beberapa tantangan dalam penerapan praktisnya, seperti produksi pertanian saat ini mempunyai permasalahan seperti ketidaksesuaian mesin pertanian dan agronomi, identifikasi kecambah sangat dipengaruhi oleh cahaya, dan sulitnya melakukan segmentasi gambar dengan latar belakang dan kecambah yang serupa. Dibandingkan dengan pembelajaran mesin tradisional, kemunculanmesin kebun tehdan mesin pengolah teh didasarkan pada metode pembelajaran mendalam pengenalan tunas dan daun, tetapi memerlukan sejumlah besar sampel berlabel untuk pelatihan, dan memiliki peningkatan kompleksitas jaringan, dan peningkatan sistem perangkat keras juga menjadi masalah.Dengan pesatnya perkembangan visi mesin dan teknologi kecerdasan buatan, ini memberikan landasan yang baik untuk penelitian dan pengembangan mesin pemetik teh yang cerdas. Di masa depan, mesin pemetik teh cerdas akan memiliki tren perkembangan sebagai berikut. Kesulitan saat ini dalam identifikasi dan lokalisasi tunas teh terletak pada keanekaragaman spesies teh dan lingkungan tumbuh, strategi identifikasi tunas teh dalam oklusi yang tumpang tindih, interferensi dinamis, dan stabilitas serta fleksibilitas algoritma yang buruk. Di masa depan, pengumpulan data harus dilakukan pada gambar teh dari kebun teh dengan varietas yang berbeda, musim teh yang berbeda, nilai yang berbeda, asal yang berbeda, dan kondisi pencahayaan yang berbeda, sehingga dapat mewujudkan perluasan kumpulan data sampel gambar teh, memperkaya kumpulan data. keragaman sampel, dan membentuk tunas teh multivariat dan multigrade. Basis data daun meningkatkan keumuman algoritma. Tekstur kuncup teh relatif lembut, dan mesin pemetik tradisional mudah merusak kuncup teh.

Pada saat yang sama, dalam lingkungan kebun teh yang semrawut dan berangin, kesalahan penempatan dan kesalahan acak rentan terjadi. Oleh karena itu,mesin pengolah kebun tehtidak boleh merusak tunas tender saat bekerja, dan menggunakan metode kompensasi kesalahan yang sesuai. Oleh karena itu, perlu dipelajari fleksibilitas dengan toleransi kesalahan. Ujungnya mengambil efektor. Sesuai dengan persyaratan manipulator pemetik teh yang ringan, fleksibel, dan berkecepatan tinggi, melalui desain struktur yang ringan dan algoritme kontrol gerak yang sesuai, aktuator pemetikan akhir pemetik teh dan sistem kontrolnya dapat diwujudkan. Pada saat yang sama, efisiensi aktuator pikap ujung tunggal terlalu rendah. Di masa depan, untuk lebih meningkatkan efisiensi pemetikan teh, aktuator pemetikan multi-terminal dan sistem kontrol yang efisien harus dikembangkan untuk mewujudkan alokasi tugas dan perencanaan koordinasi gerak aktuator pemetikan multi-terminal dan meningkatkan efisiensi pemetikan teh.