Pastaraisiais metais žemės ūkio darbo jėgos senėjimo tendencija smarkiai sustiprėjo, o įdarbinimo ir brangios darbo sunkumai tapo kliūtimi, ribojančiai arbatos pramonės plėtrą. Rankiniu garsios arbatos skynimu sudaro maždaug 60% viso arbatos sodo valdymo jėgos, o aukštos klasės garsaus arbatos žiedpumpuriai yra subtilūs, turintys skirtingas augimo pozicijas, pozą ir tankį, ypač nestruktūrizuotoje aplinkoje, kuri keičiasi vėjeliu ir šviesa. Mašinų rinkimą sunku suvokti. Todėl intelektualios arbatos rinkimo technologijos ir tinkamo pasirinkimo tyrimaiArbatos plyšimo mašinosirArbatos apdorojimo mašinosturi didelę reikšmę skatinant mano šalies arbatos pramonės plėtrą.

Šiuo metu ką tik prasidėjo aukštos klasės prekės ženklo arbatos rinkimo mašinų tyrimas namuose ir užsienyje, ir jis vis dar yra konceptualaus prototipo bandymo etape. Vis dar yra keletas praktinio pritaikymo iššūkių, pavyzdžiui, dabartinė žemės ūkio produkcija turi tokių problemų kaip žemės ūkio mašinų nesuderinamumas ir agronomija, daigų identifikavimui didelę įtaką daro šviesa, todėl sunku segmentuoti vaizdus su panašiu fonu ir daigais. Palyginti su tradiciniu mokymu mašininiu mokymu, atsiradusArbatos sodo mašinosIr arbatos apdorojimo mašinos yra pagrįstos giluminio mokymosi pumpurų ir lapų atpažinimo metodu, tačiau reikia daugybės paženklintų pavyzdžių mokymui, o tinklo sudėtingumas padidėja, o aparatūros sistemos atnaujinimai taip pat yra problema. Greitas mašinos matymo ir dirbtinio intelekto technologijos plėtra, tai suteikia gerą pagrindą tyrimams ir intelektualioms arbatos spartinimo mašinoms. Ateityje intelektuali arbatos rinkimo mašina turės šias plėtros tendencijas. Dabartiniai arbatos pumpurų identifikavimo ir lokalizacijos sunkumai slypi arbatos rūšių ir augančios aplinkos įvairovėje, arbatos pumpurų identifikavimo strategija, sutampanti, dinaminis trukdymas ir blogas algoritmo stabilumas ir universalumas. Ateityje duomenų rinkimas turėtų būti renkamas su skirtingų veislių arbatos sodų, skirtingų arbatos sezonų, skirtingų klasių, skirtingos kilmės ir skirtingų apšvietimo sąlygų arbatos vaizdais, kad būtų galima išsiaiškinti arbatos vaizdų duomenų rinkinių išplėtimą, praturtinti mėginių įvairovę ir nustatyti daugialypę įvairovę ir daugialypius arbatos pumpurus. LEAP duomenų bazės pagerina algoritmų bendrumą. Arbatos pumpurų tekstūra yra gana minkšta, o tradicines skynimo mašinas lengva pažeisti pumpurus.

Tuo pačiu metu chaotiškoje ir vėsoje arbatos sodų aplinkoje yra linkusios padėties nustatymo klaidos ir atsitiktinės klaidos. TodėlArbatos sodo perdirbimo mašinaDirbdami neturi sugadinti konkurso pumpurų, ir naudokite tinkamą klaidų kompensavimo metodą. Todėl būtina ištirti lankstumą, atsižvelgiant į toleranciją dėl gedimų. Pabaiga paima efektorių. Remiantis šviesos, lankstaus ir greito arbatos arbatos rinkimo manipuliatoriaus reikalavimais, naudojant lengvą konstrukcijos projektą ir atitinkamą judesio valdymo algoritmą, gali būti realizuotas arbatos rinkimo galinė pavara ir jo valdymo sistema. Tuo pačiu metu vienkartinių pikapų pavarų efektyvumas yra per mažas. Ateityje, siekiant dar labiau pagerinti arbatos skynimo efektyvumą, turėtų būti sukurtos daugiatardinės skynimo pavaros ir efektyvios valdymo sistemos, kad būtų galima skirti užduočių paskirstymo ir judesio koordinavimo planavimą daugiakampių rinkimo pavarų ir pagerinti arbatos rinkimo efektyvumą.