हालका वर्षहरूमा, कृषि श्रम बलको बुढ्यौली प्रवृत्ति उल्लेखनीय रूपमा तीव्र भएको छ, र भर्तीमा कठिनाइ र महँगो श्रमले चिया उद्योगको विकासमा बाधा पुर्‍याएको छ। प्रख्यात चियाको म्यानुअल छनोटको खपतले सम्पूर्ण चिया बगैंचाको व्यवस्थापन श्रमशक्तिको लगभग 60% हो, जबकि उच्च-अन्तको प्रसिद्ध चियाको फूलको कोपिलाहरू नाजुक हुन्छन्, विभिन्न वृद्धि स्थिति, मुद्रा र घनत्वहरू, विशेष गरी चिया बगैंचामा। हावा र प्रकाश संग परिवर्तन हुने असंरचित वातावरण। मेसिन छनोट महसुस गर्न गाह्रो छ। तसर्थ, बौद्धिक चिया पिकिङ प्रविधिमा अनुसन्धान र उपयुक्त छनोटचिया टिप्ने मेसिनरचिया प्रशोधन मेसिनहरूमेरो देशको चिया उद्योगको विकासको लागि ठूलो महत्व छ।

हाल, स्वदेश र विदेशमा उच्च-अन्तको ब्रान्ड-नेम चिया पिकिङ मेसिनहरूमा अनुसन्धान भर्खरै सुरु भएको छ, र यो अझै अवधारणात्मक प्रोटोटाइप परीक्षणको चरणमा छ। व्यावहारिक प्रयोगमा अझै केही चुनौतीहरू छन्, जस्तै हालको कृषि उत्पादनमा समस्याहरू छन् जस्तै कृषि मेसिनरी र कृषि विज्ञानको असंगतता, अंकुरहरूको पहिचान प्रकाशले धेरै प्रभावित भएको छ, र समान पृष्ठभूमि र अंकुरहरू भएका छविहरू विभाजन गर्न गाह्रो छ। परम्परागत मेसिन लर्निङको तुलनामा, को उदयचिया बगान मेसिनहरूर चिया प्रशोधन मेसिनहरू गहिरो शिक्षाको कोपिला र पात पहिचान विधिमा आधारित छन्, तर प्रशिक्षणको लागि ठूलो संख्यामा लेबल गरिएको नमूनाहरू चाहिन्छ, र नेटवर्क जटिलतामा वृद्धि भएको छ, र हार्डवेयर प्रणाली अपग्रेडहरू पनि समस्या हुन्। मेशिन भिजन र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स टेक्नोलोजी, यसले बौद्धिक चिया तोड्ने मेसिनको अनुसन्धान र विकासको लागि राम्रो आधार प्रदान गर्दछ। भविष्यमा, बौद्धिक चिया पिकिङ मिसिन निम्न विकास प्रवृत्ति हुनेछ। चियाको कोपिला पहिचान र स्थानीयकरणमा हालको कठिनाइहरू चिया प्रजाति र बढ्दो वातावरणको विविधता, ओभरल्यापिङ अवरोधहरू, गतिशील हस्तक्षेप, र एल्गोरिथ्मको कमजोर स्थिरता र बहुमुखी प्रतिभा अन्तर्गत चियाको कोपिला पहिचान रणनीतिमा निहित छ। भविष्यमा चिया बगानका विभिन्न किसिमका चिया चित्रहरू, विभिन्न चिया मौसमहरू, विभिन्न ग्रेडहरू, विभिन्न उत्पत्तिहरू, र विभिन्न प्रकाश अवस्थाहरूमा डेटा सङ्कलन गरिनुपर्दछ, ताकि चिया छवि नमूना डेटा सेटहरूको विस्तारलाई महसुस गर्न सकियोस्। नमूनाहरूको विविधता, र बहु-विविधता र बहु-ग्रेड चिया कलियों स्थापना। पात डाटाबेसले एल्गोरिदमको सामान्यता सुधार गर्दछ। चियाको कोपिलाको बनावट तुलनात्मक रूपमा नरम हुन्छ, र परम्परागत छनोट गर्ने मेसिनहरूले कोपिलाहरूलाई क्षति पुर्‍याउन सजिलो हुन्छ।

एकै समयमा, चिया बगानको अराजक र हावायुक्त वातावरणमा, स्थिति त्रुटि र अनियमित त्रुटिहरू हुने सम्भावना हुन्छ। त्यसैले, दचिया बगान प्रशोधन मेसिनकाम गर्दा टेन्डर बडहरूलाई क्षति पुर्‍याउनु हुँदैन, र उपयुक्त त्रुटि क्षतिपूर्ति विधि प्रयोग गर्नुहोस्। तसर्थ, दोष सहिष्णुता संग लचिलोपन अध्ययन गर्न आवश्यक छ। अन्तले प्रभावकारी लिन्छ। प्रकाश, लचिलो र उच्च-गति चिया पिकिङ म्यानिपुलेटरको आवश्यकताहरू अनुसार, संरचनाको हल्का डिजाइन र सम्बन्धित गति नियन्त्रण एल्गोरिथ्म मार्फत, चिया पिकिङ अन्त्य-पिकिंग एक्ट्युएटर र यसको नियन्त्रण प्रणाली महसुस गर्न सकिन्छ। एकै समयमा, एकल-अन्त पिकअप actuators को दक्षता धेरै कम छ। भविष्यमा, चिया पिकिङको दक्षतामा थप सुधार गर्न, बहु-टर्मिनल पिकिङ एक्चुएटरहरू र बहु-टर्मिनल पिकिङ एक्चुएटरहरूको कार्य आवंटन र गति समन्वय योजनालाई महसुस गर्न र चिया पिकिङ दक्षता सुधार गर्न कुशल नियन्त्रण प्रणालीहरू विकास गर्नुपर्छ।