W ostatnich latach tendencja do starzenia się siły roboczej w rolnictwie znacznie się nasiliła, a trudności w rekrutacji i kosztowna siła robocza stały się wąskim gardłem ograniczającym rozwój przemysłu herbacianego. Zużycie ręcznego zbierania słynnej herbaty stanowi około 60% siły roboczej zarządzającej całym ogrodem herbacianym, podczas gdy pąki kwiatowe słynnej herbaty wysokiej klasy są delikatne, mają różne pozycje wzrostu, postawy i gęstość, szczególnie w nieustrukturyzowane środowisko, które zmienia się wraz z wiatrem i światłem. Kompletacja maszynowa trudna do zrealizowania. Dlatego też prowadzone są badania nad technologią inteligentnego zbioru herbaty i doborem odpowiedniejmaszyny do wyrywania herbatyImaszyny do przetwarzania herbatymają ogromne znaczenie dla wspierania rozwoju przemysłu herbacianego w moim kraju.

Obecnie badania nad wysokiej klasy, markowymi maszynami do zbierania herbaty w kraju i za granicą dopiero się rozpoczęły i są jeszcze na etapie koncepcyjnych testów prototypu. Praktyczne zastosowanie nadal wiąże się z pewnymi wyzwaniami, takimi jak problemy w obecnej produkcji rolnej, takie jak niezgodność maszyn rolniczych i agronomii, na identyfikację kiełków duży wpływ ma światło i trudno jest segmentować obrazy o podobnym tle i kiełkach. W porównaniu z tradycyjnym uczeniem maszynowym pojawienie sięmaszyny do ogrodnictwa herbacianegoi maszyny do przetwarzania herbaty opierają się na metodzie głębokiego uczenia się rozpoznawania pąków i liści, ale wymagają dużej liczby oznakowanych próbek do szkolenia i powodują wzrost złożoności sieci, a problemem są również aktualizacje systemu sprzętowego. Wraz z szybkim rozwojem technologia widzenia maszynowego i sztuczna inteligencja stanowią dobrą podstawę do badań i rozwoju inteligentnych maszyn do wyrywania herbaty. W przyszłości inteligentna maszyna do zbierania herbaty będzie miała następujące trendy rozwojowe. Obecne trudności w identyfikacji i lokalizacji pąków herbaty wynikają z różnorodności gatunków herbaty i środowiska uprawy, strategii identyfikacji pączków herbaty w przypadku nakładających się okluzji, zakłóceń dynamicznych oraz słabej stabilności i wszechstronności algorytmu. W przyszłości gromadzenie danych powinno odbywać się na obrazach herbacianych ogrodów herbacianych różnych odmian, różnych sezonów herbacianych, różnych gatunków, różnego pochodzenia i różnych warunków oświetleniowych, aby umożliwić rozszerzenie przykładowych zbiorów danych obrazów herbaty, wzbogacić różnorodność próbek i ustalaj wieloodmianowe i wielogatunkowe pąki herbaciane. Bazy danych liści poprawiają ogólność algorytmów. Konsystencja pąków herbaty jest stosunkowo miękka, a tradycyjne maszyny do zbierania łatwo powodują uszkodzenie pąków.

Jednocześnie w chaotycznym i wietrznym otoczeniu ogrodów herbacianych często występują błędy pozycjonowania i błędy losowe. Dlatego teżmaszyna do przetwarzania ogrodu herbacianegonie mogą uszkodzić delikatnych pąków podczas pracy i zastosować odpowiednią metodę kompensacji błędów. Dlatego konieczne jest badanie elastyczności z odpornością na uszkodzenia. Koniec podnosi efektor. Zgodnie z wymaganiami lekkiego, elastycznego i szybkiego manipulatora do zbierania herbaty, dzięki lekkiej konstrukcji konstrukcji i odpowiedniemu algorytmowi sterowania ruchem, można zrealizować siłownik zbierający herbatę i jego system sterowania. Jednocześnie sprawność siłowników pobierających z pojedynczą końcówką jest zbyt niska. W przyszłości, aby jeszcze bardziej poprawić efektywność zbierania herbaty, należy opracować wieloterminalowe siłowniki kompletacji i wydajne systemy sterowania, aby realizować przydział zadań i planowanie koordynacji ruchu wieloterminalowych siłowników kompletacji oraz poprawić wydajność zbierania herbaty.