Dalam tahun-tahun kebelakangan ini, trend penuaan tenaga buruh pertanian telah meningkat dengan ketara, dan kesukaran dalam merekrut dan buruh yang mahal telah menjadi halangan yang menyekat pembangunan industri teh. Penggunaan memetik teh terkenal secara manual menyumbang kira-kira 60% daripada tenaga buruh pengurusan seluruh taman teh, manakala tunas bunga teh terkenal mewah adalah halus, dengan kedudukan pertumbuhan, postur dan kepadatan yang berbeza, terutamanya dalam persekitaran tidak berstruktur yang berubah mengikut angin dan cahaya. Memilih mesin sukar untuk direalisasikan. Oleh itu, penyelidikan mengenai teknologi memetik teh pintar dan pemilihan yang sesuaimesin memetik tehdanmesin pemprosesan tehadalah sangat penting untuk menggalakkan pembangunan industri teh negara saya.

Pada masa ini, penyelidikan mengenai mesin pemetik teh berjenama mewah di dalam dan luar negara baru sahaja bermula, dan ia masih dalam peringkat ujian prototaip konseptual. Masih terdapat beberapa cabaran dalam aplikasi praktikal, seperti pengeluaran pertanian semasa mempunyai masalah seperti ketidakserasian jentera pertanian dan agronomi, pengenalpastian pucuk sangat dipengaruhi oleh cahaya, dan sukar untuk membahagikan imej dengan latar belakang dan pucuk yang serupa. Berbanding dengan pembelajaran mesin tradisional, kemunculanmesin kebun tehdan mesin pemprosesan teh adalah berdasarkan kaedah pengecaman tunas dan daun pembelajaran mendalam, tetapi memerlukan sejumlah besar sampel berlabel untuk latihan, dan mempunyai peningkatan dalam kerumitan rangkaian, dan peningkatan sistem perkakasan juga menjadi masalah. Dengan perkembangan pesat penglihatan mesin dan teknologi kecerdasan buatan, ini menyediakan asas yang baik untuk penyelidikan dan pembangunan mesin pemetik teh pintar. Pada masa hadapan, mesin pemetik teh pintar akan mempunyai trend pembangunan berikut. Kesukaran semasa dalam pengenalpastian putik teh dan penyetempatan terletak pada kepelbagaian spesies teh dan persekitaran yang semakin meningkat, strategi pengecaman putik teh di bawah oklusi yang bertindih, gangguan dinamik, dan kestabilan dan kepelbagaian algoritma yang lemah. Pada masa hadapan, pengumpulan data perlu dijalankan pada imej teh taman teh pelbagai jenis, musim teh berbeza, gred berbeza, asal yang berbeza, dan keadaan pencahayaan yang berbeza, untuk merealisasikan pengembangan set data sampel imej teh, memperkayakan kepelbagaian sampel, dan mewujudkan tunas teh pelbagai jenis dan gred. Pangkalan data daun meningkatkan keumuman algoritma. Tekstur putik teh agak lembut, dan mesin memetik tradisional mudah menyebabkan kerosakan pada putik.

Pada masa yang sama, dalam persekitaran kebun teh yang huru-hara dan berangin, ralat kedudukan dan ralat rawak mudah berlaku. Oleh itu,mesin pemprosesan taman tehtidak boleh merosakkan tunas tender semasa bekerja, dan menggunakan kaedah pampasan ralat yang sesuai. Oleh itu, adalah perlu untuk mengkaji fleksibiliti dengan toleransi kesalahan. Penghujungnya mengambil efektor. Mengikut keperluan manipulator memetik teh yang ringan, fleksibel dan berkelajuan tinggi, melalui reka bentuk ringan struktur dan algoritma kawalan gerakan yang sepadan, penggerak pemetik akhir memetik teh dan sistem kawalannya dapat direalisasikan. Pada masa yang sama, kecekapan penggerak pikap satu hujung adalah terlalu rendah. Pada masa hadapan, untuk meningkatkan lagi kecekapan memetik teh, penggerak pemetik berbilang terminal dan sistem kawalan yang cekap harus dibangunkan untuk merealisasikan peruntukan tugas dan perancangan penyelarasan gerakan penggerak pemetik berbilang terminal dan meningkatkan kecekapan memetik teh.