V zadnjih letih se je trend staranja kmetijske delovne sile močno okrepil, težave pri zaposlovanju in draga delovna sila pa so postale ozko grlo, ki omejuje razvoj industrije čaja. Poraba ročnega nabiranja slavnega čaja predstavlja približno 60 % vodstvene delovne sile celotnega čajnega vrta, medtem ko so cvetni popki slavnega čaja višjega cenovnega razreda občutljivi, z različnimi položaji rasti, položaji in gostoto, zlasti v nestrukturirano okolje, ki se spreminja z vetričem in svetlobo. Strojno obiranje je težko realizirati. Zato je raziskava inteligentne tehnologije nabiranja čaja in izbira primernegaaparati za trganje čajainstroji za predelavo čajaso velikega pomena za spodbujanje razvoja industrije čaja v moji državi.

Trenutno so se raziskave vrhunskih strojev za pobiranje čaja blagovnih znamk doma in v tujini šele začele in so še vedno v fazi konceptualnega testiranja prototipov. Pri praktični uporabi je še vedno nekaj izzivov, na primer trenutna kmetijska proizvodnja ima težave, kot je nezdružljivost kmetijskih strojev in agronomije, na identifikacijo kalčkov močno vpliva svetloba in je težko segmentirati slike s podobnimi ozadji in kalčki. V primerjavi s tradicionalnim strojnim učenjem je pojavstroji za čajne vrtovein stroji za predelavo čaja temeljijo na metodi globokega učenja za prepoznavanje brstov in listov, vendar zahtevajo veliko število označenih vzorcev za usposabljanje in povečajo kompleksnost omrežja, težave pa so tudi nadgradnje strojne opreme. S hitrim razvojem tehnologija strojnega vida in umetne inteligence zagotavlja dobro podlago za raziskave in razvoj inteligentnih strojev za trganje čaja. V prihodnosti bo imel inteligentni stroj za pobiranje čaja naslednje razvojne trende. Trenutne težave pri identifikaciji in lokalizaciji čajnih brstov so v raznolikosti vrst čaja in rastočega okolja, strategiji identifikacije čajnih brstov pod prekrivajočimi se okluzijami, dinamičnimi motnjami ter slabi stabilnosti in vsestranskosti algoritma. V prihodnosti je treba zbirati podatke o čajnih slikah čajnih vrtov različnih sort, različnih sezonah čaja, različnih stopnjah, različnem izvoru in različnih svetlobnih pogojih, da bi uresničili razširitev naborov podatkov o vzorčnih slikah čaja, obogatili raznolikost vzorcev ter vzpostavitev več sort in več sort čajnih popkov. Listne baze podatkov izboljšajo splošnost algoritmov. Tekstura čajnih popkov je razmeroma mehka, tradicionalni stroji za nabiranje pa zlahka poškodujejo popke.

Hkrati se lahko v kaotičnem in vetrovitem okolju čajnih vrtov pojavijo napake pri pozicioniranju in naključne napake. Zato jestroj za predelavo čajnega vrtapri delu ne sme poškodovati nežnih popkov in uporabiti ustrezno metodo za izravnavo napak. Zato je treba študirati fleksibilnost s toleranco napak. Konec pobere efektor. V skladu z zahtevami lahkega, prilagodljivega in hitrega manipulatorja za pobiranje čaja je mogoče z lahkim dizajnom strukture in ustreznim algoritmom za nadzor gibanja realizirati aktuator za končno pobiranje čaja in njegov krmilni sistem. Hkrati je učinkovitost enostranskih aktuatorjev prenizka. V prihodnosti je treba za nadaljnje izboljšanje učinkovitosti pobiranja čaja razviti aktuatorje za pobiranje z več terminali in učinkovite krmilne sisteme za uresničitev načrtovanja dodeljevanja nalog in koordinacije gibanja aktuatorjev za pobiranje z več terminali ter izboljšati učinkovitost pobiranja čaja.