Последњих година, тренд старења пољопривредне радне снаге је значајно интензивиран, а тешкоће у регрутовању и скупа радна снага постале су уско грло које ограничава развој индустрије чаја. Потрошња ручног брања познатог чаја чини око 60% управљачке радне снаге читаве баште чаја, док су цветни пупољци врхунског познатог чаја деликатни, са различитим положајима раста, положајима и густином, посебно у неструктурирано окружење које се мења са поветарцем и светлошћу. Машинско брање је тешко реализовати. Стога, истраживање о интелигентној технологији брања чаја и одабиру погодногмашине за чупање чајаимашине за обраду чајасу од великог значаја за промовисање развоја индустрије чаја у мојој земљи.

Тренутно је тек почело истраживање врхунских брендираних машина за брање чаја у земљи и иностранству, које је још увек у фази тестирања концептуалног прототипа. И даље постоје неки изазови у практичној примени, као што је тренутна пољопривредна производња проблема као што су некомпатибилност пољопривредних машина и агрономије, на идентификацију клица у великој мери утиче светлост, а тешко је сегментирати слике са сличном позадином и клицама. У поређењу са традиционалним машинским учењем, појавамашине за чај баштеи машине за обраду чаја засноване су на методи дубоког учења за препознавање пупољака и листова, али захтева велики број обележених узорака за обуку и има повећање сложености мреже, а надоградња хардверског система такође представља проблем. Уз брз развој машински вид и технологија вештачке интелигенције, ово пружа добру основу за истраживање и развој интелигентних машина за чупање чаја. У будућности, интелигентна машина за брање чаја ће имати следеће трендове развоја. Тренутне потешкоће у идентификацији и локализацији чајних пупољака леже у разноликости врста чаја и окружења за узгој, стратегији идентификације чајних пупољака под преклапајућим оклузијама, динамичким сметњама и слабој стабилности и свестраности алгоритма. У будућности, прикупљање података требало би да се врши на сликама чајних башта различитих сорти, различитих сезона чаја, различитих квалитета, различитог порекла и различитих услова осветљења, како би се реализовало проширење скупова података узорака слике чаја, обогатило разноликост узорака и успостављање вишеструких и вишеструких чајних пупољака. Леаф базе података побољшавају општост алгоритама. Текстура чајних пупољака је релативно мека, а традиционалне машине за брање лако могу оштетити пупољке.

У исто време, у хаотичном и прозрачном окружењу чајних башта, склоне су грешке у позиционирању и случајне грешке. Стога, тхемашина за обраду чајне баштене смеју оштетити мекане пупољке при раду и користити одговарајући метод компензације грешке. Због тога је неопходно проучавати флексибилност са толеранцијом грешака. Крај преузима ефектор. У складу са захтевима лаганог, флексибилног и брзог манипулатора за бербу чаја, кроз лагани дизајн структуре и одговарајући алгоритам контроле кретања, може се реализовати актуатор за крајно брање чаја и његов контролни систем. У исто време, ефикасност једностраних пикап актуатора је прениска. У будућности, у циљу даљег побољшања ефикасности бербе чаја, треба развити вишетерминалне актуаторе бербе и ефикасне системе управљања како би се реализовала расподела задатака и планирање координације кретања вишетерминалних покретача брања и побољшала ефикасност бербе чаја.