W ostatnich latach starzenie się trendu rolniczej siły roboczej znacznie się nasiliła, a trudność w rekrutacji i drogiej sile roboczej stała się wąskim gardłem ograniczającym rozwój przemysłu herbacianego. Spożywanie ręcznego zbierania słynnej herbaty stanowi około 60% siły roboczej zarządzania całego ogrodu herbacianego, podczas gdy pąki kwiatowe o wysokiej klasy słynnej herbaty są delikatne, z różnymi pozycjami wzrostu, pozycjami i gęstościami, szczególnie w nieustrukturalnym środowisku, które zmienia się wraz z bryza i światło. Łapanie maszyny trudne do realizacji. Dlatego badania dotyczące inteligentnej technologii zebrania herbaty i wybór odpowiednichMaszyny do pobudzenia herbatyImaszyny do przetwarzania herbatymają ogromne znaczenie dla promowania rozwoju branży herbacianej w moim kraju.

Obecnie rozpoczęły się badania nad wysokiej klasy markowych maszyn do zbierania herbaty w kraju i za granicą, i nadal znajduje się na etapie testowania prototypu koncepcyjnego. W praktycznym zastosowaniu nadal występują pewne wyzwania, takie jak obecna produkcja rolnicza, takie jak niekompatybilność maszyn rolniczych i agronomii, identyfikacja kiełków jest bardzo dotknięta światłem i trudno jest segmentować obrazy o podobnym pochodzeniu i kiełkach. W porównaniu z tradycyjnym uczeniem maszynowym, pojawienie sięMaszyny ogrodowe herbatya maszyny do przetwarzania herbaty oparte są na metodzie głębokiego uczenia się, ale wymagają dużej liczby znakowanych próbek do szkolenia, a zwiększenie złożoności sieci, a aktualizacje systemów sprzętowych są również problemem. W przypadku szybkiego rozwoju technologii wizji maszynowej i sztucznej inteligencji, stanowi to dobrą podstawę do badań i rozwoju inteligentnych maszyn do wyrzutni herbaty. W przyszłości inteligentna maszyna do zbierania herbaty będzie miała następujące trendy rozwojowe. Obecne trudności w identyfikacji i lokalizacji pąków herbaty leżą w różnorodności gatunków herbaty i środowiska rosnącego, strategii identyfikacji pąków herbaty pod nakładającymi się okluzjami, interferencją dynamiczną oraz słabą stabilność i wszechstronność algorytmu. W przyszłości gromadzenie danych powinno być przeprowadzane na zdjęciach herbaty ogrodów herbacianych o różnych odmianach, różnych sezonach herbaty, różnych ocen, różnych początkowych i różnych warunkach oświetlenia, aby uświadomić rozszerzenie zestawów danych z obrazu herbaty, wzbogacić różnorodność próbek oraz ustanowienie wielu zmienności i multi-ukształtowanych kubków herbaty. Bazy danych liści poprawiają ogólność algorytmów. Tekstura pąków herbaty jest stosunkowo miękka, a tradycyjne maszyny do zbierania są łatwe do spowodowania uszkodzeń pąków.

Jednocześnie w chaotycznym i wietrznym środowisku ogrodów herbacianych są podatne na błędy pozycjonowania i błędy losowe. DlategoMaszyna do przetwarzania ogrodu herbatyNie może uszkodzić delikatnych pąków podczas pracy i użyć odpowiedniej metody kompensacji błędów. Dlatego konieczne jest zbadanie elastyczności z tolerancją na usterki. Koniec podnosi efektor. Zgodnie z wymaganiami światła, elastycznego i szybkiego manipulatora pobierania herbaty, poprzez lekką konstrukcję konstrukcji i odpowiedni algorytm kontroli ruchu, można zrealizować siłownik zbierający herbatę i jego system sterowania. Jednocześnie wydajność jedno-końcowych siłowników pickup jest zbyt niska. W przyszłości, w celu dalszej poprawy wydajności wyboru herbaty, należy opracować wielokrotne siłowniki wybierania i wydajne systemy sterowania w celu realizacji przydziału zadań i planowania koordynacji ruchu wielokrotnych siłowników wybierania i poprawy wydajności zebrania herbaty.