De siste årene har aldringstrenden for landbruksarbeidsstyrken blitt betydelig intensivert, og vanskelighetene med å rekruttere og dyr arbeidskraft har blitt en flaskehals som begrenser utviklingen av teindustrien. Forbruket av manuell plukking av berømt te utgjør omtrent 60 % av ledelsesarbeidsstyrken i hele tehagen, mens blomsterknoppene til avansert, kjent te er delikate, med forskjellige vekstposisjoner, stillinger og tettheter, spesielt i ustrukturert miljø som endres med bris og lys. Maskinplukking vanskelig å realisere. Derfor forskning på intelligent te plukke teknologi og valg av passendete-plukkemaskinerogtebehandlingsmaskinerer av stor betydning for å fremme utviklingen av mitt lands teindustri.

For tiden har forskningen på high-end merkevare-teplukkemaskiner i inn- og utland nettopp startet, og den er fortsatt i stadiet med konseptuell prototypetesting. Det er fortsatt noen utfordringer i praktisk anvendelse, slik som at dagens landbruksproduksjon har problemer som inkompatibilitet mellom landbruksmaskiner og agronomi, identifisering av spirer er sterkt påvirket av lys, og det er vanskelig å segmentere bilder med lignende bakgrunn og spirer. Sammenlignet med tradisjonell maskinlæring, fremveksten avtehagemaskinerog te-behandlingsmaskiner er basert på knopp- og bladgjenkjenningsmetoden for dyp læring, men krever et stort antall merkede prøver for opplæring, og har en økning i nettverkskompleksitet, og maskinvaresystemoppgraderinger er også et problem.Med den raske utviklingen av maskinsyn og kunstig intelligens-teknologi gir dette et godt grunnlag for forskning og utvikling av intelligente teplukkemaskiner. I fremtiden vil den intelligente teplukkemaskinen ha følgende utviklingstrender. De nåværende vanskelighetene med identifisering og lokalisering av teknopper ligger i mangfoldet av tearter og vekstmiljø, strategien for identifisering av teknopper under overlappende okklusjoner, dynamisk interferens og den dårlige stabiliteten og allsidigheten til algoritmen. I fremtiden bør datainnsamling utføres på tebilder av tehager av forskjellige varianter, forskjellige tesesonger, forskjellige kvaliteter, forskjellige opprinnelser og forskjellige lysforhold, for å realisere utvidelsen av tebildeprøvedatasett, berike mangfold av prøver, og etablere multi-variety og multi-grade te knopper. Bladdatabaser forbedrer generaliteten til algoritmer. Teksturen på teknopper er relativt myk, og tradisjonelle plukkemaskiner har lett for å skade knoppene.

Samtidig, i det kaotiske og luftige miljøet i tehager, er det tilbøyelige til å oppstå posisjonsfeil og tilfeldige feil. Derfortehagebehandlingsmaskinmå ikke skade ømme knopper under arbeid, og bruke en hensiktsmessig feilkompensasjonsmetode. Derfor er det nødvendig å studere fleksibilitet med feiltoleranse. Slutten plukker opp effektoren. I henhold til kravene til lett, fleksibel og høyhastighets te-plukking-manipulator, gjennom den lette utformingen av strukturen og den tilsvarende bevegelseskontrollalgoritmen, kan te-plukking-endeplukking-aktuatoren og dens kontrollsystem realiseres. Samtidig er effektiviteten til enkeltendede pickupaktuatorer for lav. I fremtiden, for ytterligere å forbedre effektiviteten til teplukking, bør det utvikles multiterminalplukkeaktuatorer og effektive kontrollsystemer for å realisere oppgavefordeling og bevegelseskoordineringsplanlegging av multiterminalplukkingaktuatorer og forbedre effektiviteten av teplukking.