Pastaraisiais metais žemės ūkio darbo jėgos senėjimo tendencija labai sustiprėjo, o sunkumai įdarbinant ir brangi darbo jėga tapo kliūtimi, ribojančia arbatos pramonės plėtrą. Garsiosios arbatos skynimas rankomis sudaro apie 60 % viso arbatos sodo valdymo darbo jėgos, o aukščiausios klasės garsiosios arbatos žiedpumpuriai yra gležni, jų augimo padėtis, padėtis ir tankis skiriasi, ypač nestruktūrizuota aplinka, kuri keičiasi vėjeliu ir šviesa. Mašinų rinkimą sunku realizuoti. Todėl išmaniosios arbatos skynimo technologijos tyrimai ir tinkamos pasirinkimasarbatos skynimo mašinosirarbatos perdirbimo mašinosyra labai svarbūs skatinant mano šalies arbatos pramonės plėtrą.

Šiuo metu tik prasidėjo aukščiausios klasės arbatos rinkimo aparatų su firminiais vardais tyrimai namuose ir užsienyje, ir jie vis dar tebevykdomi konceptualaus prototipo bandymo stadijoje. Vis dar yra tam tikrų praktinio taikymo iššūkių, pavyzdžiui, dabartinė žemės ūkio produkcija turi problemų, tokių kaip žemės ūkio technikos ir agronomijos nesuderinamumas, daigų atpažinimui didelę įtaką daro šviesa, sunku segmentuoti vaizdus su panašiu fonu ir daigais. Palyginti su tradiciniu mašininiu mokymusi, atsiradoarbatos sodo mašinosarbatos apdorojimo mašinos yra pagrįstos gilaus mokymosi pumpurų ir lapų atpažinimo metodu, tačiau mokymui reikia daug paženklintų mėginių, todėl tinklas tampa sudėtingesnis, o aparatinės įrangos sistemos atnaujinimas taip pat yra problema. mašininio matymo ir dirbtinio intelekto technologija, tai yra geras pagrindas intelektualių arbatos plėšymo mašinų tyrimams ir plėtrai. Ateityje išmanusis arbatos rinkimo aparatas turės šias plėtros tendencijas. Dabartiniai arbatos pumpurų atpažinimo ir lokalizavimo sunkumai kyla dėl arbatos rūšių ir auginimo aplinkos įvairovės, arbatos pumpurų identifikavimo strategijos esant persidengiančioms okliuzijomis, dinaminiais trukdžiais ir prastu algoritmo stabilumu bei universalumu. Ateityje turėtų būti renkami duomenys apie arbatos sodų vaizdus iš skirtingų veislių, skirtingų arbatos sezonų, skirtingų rūšių, skirtingos kilmės ir skirtingų apšvietimo sąlygų, kad būtų galima išplėsti arbatos vaizdų pavyzdžių duomenų rinkinius, praturtinti arbatos vaizdų rinkinius. mėginių įvairovę ir sukurti įvairių rūšių ir įvairių rūšių arbatos pumpurus. Lapų duomenų bazės pagerina algoritmų bendrumą. Arbatos pumpurų tekstūra yra gana minkšta, o tradicinėmis skynimo mašinomis galima lengvai pažeisti pumpurus.

Tuo pačiu metu chaotiškoje ir vėjavaikiškoje arbatos sodų aplinkoje dažnai pasitaiko padėties nustatymo klaidų ir atsitiktinių klaidų. Todėl,arbatos sodo perdirbimo mašinadarbo metu neturi pažeisti jautrių pumpurų ir naudoti tinkamą klaidų kompensavimo būdą. Todėl būtina ištirti lankstumą su atsparumu gedimams. Galas paima efektorių. Atsižvelgiant į lengvo, lankstaus ir greito arbatos rinkimo manipuliatoriaus reikalavimus, naudojant lengvą konstrukcijos konstrukciją ir atitinkamą judesio valdymo algoritmą, galima realizuoti arbatos rinkimo galinio rinkimo pavarą ir jos valdymo sistemą. Tuo pačiu metu vienpusių pikapo pavarų efektyvumas yra per mažas. Ateityje, siekiant toliau gerinti arbatos rinkimo efektyvumą, turėtų būti sukurtos kelių terminalų rinkimo pavaros ir efektyvios valdymo sistemos, kurios įgyvendintų kelių terminalų rinkimo pavarų užduočių paskirstymą ir judesių koordinavimo planavimą bei pagerintų arbatos rinkimo efektyvumą.