În ultimii ani, tendința de îmbătrânire a forței de muncă din agricultură s-a intensificat semnificativ, iar dificultatea de recrutare și forță de muncă scumpă a devenit un blocaj care limitează dezvoltarea industriei ceaiului. Consumul de culegere manuală a ceaiului celebru reprezintă aproximativ 60% din forța de muncă managerială a întregii grădini de ceai, în timp ce mugurii florali ai ceaiului celebru de ultimă generație sunt delicati, cu poziții, posturi și densități diferite de creștere, în special în mediu nestructurat care se schimbă odată cu briza și lumina. Alegerea mașinii este dificil de realizat. Prin urmare, cercetarea tehnologiei inteligente de cules a ceaiului și selecția celor potrivitemașini de smuls ceaişimașini de prelucrare a ceaiuluisunt de mare importanță pentru promovarea dezvoltării industriei ceaiului din țara mea.

În prezent, cercetarea privind mașinile de cules de ceai de marcă de ultimă generație, în țară și în străinătate, tocmai a început și este încă în stadiul de testare a prototipului conceptual. Există încă unele provocări în aplicarea practică, cum ar fi producția agricolă actuală are probleme precum incompatibilitatea mașinilor agricole și agronomia, identificarea mugurilor este foarte afectată de lumină și este dificil să segmentezi imagini cu fundaluri și muguri similare. În comparație cu învățarea automată tradițională, aparițiamașini de grădină de ceaiiar mașinile de prelucrare a ceaiului se bazează pe metoda de recunoaștere a mugurilor și a frunzelor de învățare profundă, dar necesită un număr mare de mostre etichetate pentru antrenament și are o creștere a complexității rețelei, iar actualizările sistemului hardware sunt, de asemenea, o problemă. Odată cu dezvoltarea rapidă a Viziunea artificială și tehnologia inteligenței artificiale, aceasta oferă o bază bună pentru cercetarea și dezvoltarea mașinilor inteligente de smuls ceai. În viitor, mașina inteligentă de cules de ceai va avea următoarele tendințe de dezvoltare. Dificultățile actuale în identificarea și localizarea mugurilor de ceai constau în diversitatea speciilor de ceai și a mediului de creștere, strategia de identificare a mugurilor de ceai sub ocluzii suprapuse, interferența dinamică și stabilitatea și versatilitatea slabe a algoritmului. În viitor, colectarea datelor ar trebui să fie efectuată pe imagini de ceai ale grădinilor de ceai de diferite soiuri, diferite anotimpuri de ceai, diferite grade, diferite origini și diferite condiții de iluminare, astfel încât să se realizeze extinderea setului de date de mostre de imagine de ceai, să îmbogățească diversitatea probelor și stabiliți muguri de ceai multi-soi și multi-grade. Bazele de date Leaf îmbunătățesc generalitatea algoritmilor. Textura mugurilor de ceai este relativ moale, iar mașinile tradiționale de cules sunt ușor de deteriorat mugurii.

În același timp, în mediul haotic și aerisit al grădinilor de ceai, sunt predispuse să apară erori de poziționare și erori aleatorii. Prin urmare, celmașină de prelucrare a grădinii de ceainu trebuie să deterioreze mugurii fragezi în timpul lucrului și să folosească o metodă adecvată de compensare a erorilor. Prin urmare, este necesar să se studieze flexibilitatea cu toleranță la erori. Sfârșitul ridică efectorul. În conformitate cu cerințele unui manipulator de cules de ceai ușor, flexibil și de mare viteză, prin designul ușor al structurii și algoritmul de control al mișcării corespunzător, pot fi realizate actuatorul de cules de ceai și sistemul său de control. În același timp, eficiența actuatoarelor cu un singur capăt este prea scăzută. În viitor, pentru a îmbunătăți și mai mult eficiența culegerii ceaiului, ar trebui dezvoltate dispozitive de acționare de culegere cu mai multe terminale și sisteme de control eficiente pentru a realiza alocarea sarcinilor și planificarea coordonării mișcării dispozitivelor de acționare a culegerii cu mai multe terminale și pentru a îmbunătăți eficiența culegerii ceaiului.