В последние годы тенденция старения сельскохозяйственной рабочей силы значительно усилилась, а трудности с набором персонала и дорогая рабочая сила стали узким местом, ограничивающим развитие чайной промышленности. На потребление ручного сбора знаменитого чая приходится около 60% рабочей силы управления всем чайным садом, в то время как цветочные бутоны элитного знаменитого чая нежные, с разным положением роста, положением и плотностью, особенно в неструктурированная среда, которая меняется под воздействием ветра и света. Комплектацию машины сложно реализовать. Поэтому исследование интеллектуальной технологии сбора чая и выбор подходящегомашины для сбора чаяимашины для обработки чаяимеют большое значение для содействия развитию чайной промышленности моей страны.

В настоящее время исследования высококлассных машин для сбора чая известных брендов в стране и за рубежом только начались и все еще находятся на стадии тестирования концептуального прототипа. В практическом применении все еще существуют некоторые проблемы, например, в нынешнем сельскохозяйственном производстве есть такие проблемы, как несовместимость сельскохозяйственной техники и агрономии, на идентификацию ростков сильно влияет свет, а также трудно сегментировать изображения со схожим фоном и ростками. По сравнению с традиционным машинным обучением появлениемашины для чайного садаи машины для обработки чая основаны на методе глубокого обучения распознавания почек и листьев, но требуют большого количества помеченных образцов для обучения, а также увеличивают сложность сети, а обновление аппаратной системы также является проблемой. С быстрым развитием технологии машинного зрения и искусственного интеллекта обеспечивают хорошую основу для исследований и разработок интеллектуальных машин для сбора чая. В будущем интеллектуальная машина для сбора чая будет иметь следующие тенденции развития. Текущие трудности в идентификации и локализации чайных почек заключаются в разнообразии видов чая и окружающей среды, стратегии идентификации чайных почек при перекрывающихся окклюзиях, динамических помехах, а также плохой стабильности и универсальности алгоритма. В будущем сбор данных должен осуществляться на чайных изображениях чайных садов разных сортов, разных сезонов чая, разных сортов, разного происхождения и разных условий освещения, чтобы реализовать расширение наборов данных образцов изображений чая, обогатить разнообразие образцов и создание многосортных и разносортных чайных почек. Базы данных листьев улучшают общность алгоритмов. Текстура чайных почек относительно мягкая, и традиционные машины для сбора чайных листьев легко повредить почки.

В то же время в хаотичной и ветренной обстановке чайных садов могут возникать ошибки позиционирования и случайные ошибки. Таким образом,машина для обработки чайного садане должен повреждать нежные почки во время работы и использовать соответствующий метод компенсации ошибок. Поэтому необходимо изучать гибкость с отказоустойчивостью. Конец подхватывает эффектор. В соответствии с требованиями легкого, гибкого и высокоскоростного манипулятора для сбора чая, благодаря легкой конструкции конструкции и соответствующему алгоритму управления движением, можно реализовать привод для сбора чая и его систему управления. В то же время КПД односторонних приводов звукоснимателей слишком низок. В будущем, чтобы еще больше повысить эффективность сбора чая, необходимо разработать многотерминальные приводы для сбора чая и эффективные системы управления для реализации распределения задач и планирования координации движения многотерминальных приводов для сбора чая, а также повышения эффективности сбора чая.