Ing taun-taun pungkasan, gaya tuwa tenaga kerja pertanian saya tambah akeh, lan angel kanggo rekrut lan tenaga kerja sing larang wis dadi kendala sing mbatesi pangembangan industri teh. Konsumsi njupuk manual tèh sing misuwur kira-kira 60% saka tenaga kerja manajemen kabeh kebon teh, dene kuncup kembang tèh sing misuwur kanthi dhuwur iku alus, kanthi posisi pertumbuhan, postur, lan kepadatan sing beda-beda, utamane ing tèh. lingkungan unstructured sing diganti karo angin lan cahya. Mesin milih angel diwujudake. Mulane, riset ing teknologi njupuk tèh cerdas lan pilihan cocokmesin petik tehlanmesin pangolahan tehpenting banget kanggo promosi pangembangan industri teh negaraku.

Ing saiki, riset ing dhuwur-mburi account-jeneng teh mesin njupuk ing ngarep lan luar negeri wis mung diwiwiti, lan isih ing tataran testing prototipe konseptual. Isih ana sawetara tantangan ing aplikasi praktis, kayata produksi tetanèn saiki duwe masalah kayata incompatibility saka mesin tetanèn lan agronomi, identifikasi sprouts banget kena pengaruh cahya, lan angel kanggo bagean gambar karo latar mburi padha lan sprouts. Dibandhingake karo learning machine tradisional, emergence sakamesin kebon tehlan mesin Processing teh adhedhasar Bud lan cara pangenalan rwaning saka learning jero, nanging mbutuhake nomer akeh conto labeled kanggo latihan, lan wis Tambah ing kerumitan jaringan, lan nginggilaken sistem hardware uga problem.With pembangunan cepet saka visi mesin lan teknologi intelijen buatan, iki nyedhiyakake dhasar sing apik kanggo riset lan pangembangan mesin plucking teh sing cerdas. Ing mangsa ngarep, mesin pemetik teh sing cerdas bakal duwe tren pangembangan ing ngisor iki. Kesulitan identifikasi lan lokalisasi pucuk teh saiki ana ing macem-macem spesies teh lan lingkungan sing tuwuh, strategi identifikasi pucuk teh ing oklusi sing tumpang tindih, gangguan dinamis, lan stabilitas lan fleksibilitas algoritma sing kurang. Ing mangsa ngarep, koleksi data kudu digawa metu ing gambar teh saka Kebon teh saka varieties beda, musim teh beda, gelar beda, asal beda, lan kahanan cahya beda, supaya minangka kanggo mujudaken expansion saka set data sampel gambar teh, enrich macem-macem conto, lan nggawe tunas teh multi-macem lan multi-bahan. Basis data godhong nambah umume algoritma. Tekstur tunas teh relatif alus, lan mesin pemetik tradisional gampang nyebabake karusakan ing tunas.

Ing wektu sing padha, ing lingkungan kebon teh sing semrawut lan semrawut, kesalahan posisi lan kesalahan acak bisa kedadeyan. Mulane, ingmesin pangolahan kebon tehora kudu ngrusak tunas tender nalika nggarap, lan nggunakake cara ganti rugi kesalahan sing cocog. Mulane, perlu sinau keluwesan kanthi toleransi fault. Pungkasan njupuk efektor. Miturut syarat manipulator pemetik teh sing entheng, fleksibel lan dhuwur, liwat desain struktur sing entheng lan algoritma kontrol gerakan sing cocog, aktuator pemetik akhir pemilih teh lan sistem kontrol bisa diwujudake. Ing wektu sing padha, efisiensi aktuator pickup siji-rampung sithik banget. Ing mangsa ngarep, supaya luwih ningkatake efisiensi pemilihan teh, aktuator pemilihan multi-terminal lan sistem kontrol sing efisien kudu dikembangake kanggo mujudake alokasi tugas lan perencanaan koordinasi gerakan aktuator pemilihan multi-terminal lan ningkatake efisiensi pemilihan teh.