Under de senaste åren har den åldrande trenden för arbetskraften inom jordbruket avsevärt intensifierats, och svårigheten att rekrytera och dyr arbetskraft har blivit en flaskhals som begränsar utvecklingen av teindustrin. Konsumtionen av manuellt plockning av berömt te står för cirka 60 % av ledningsarbetskraften i hela teträdgården, medan blomknopparna i det exklusiva kända teet är känsliga, med olika tillväxtpositioner, ställningar och tätheter, särskilt i ostrukturerad miljö som förändras med vinden och ljuset. Maskinplockning svårt att realisera. Därför forskningen om intelligent teplockningsteknik och valet av lämpligateplockningsmaskinerochtebearbetningsmaskinerär av stor betydelse för att främja utvecklingen av mitt lands teindustri.

För närvarande har forskningen om exklusiva teplockmaskiner för märkesnamn hemma och utomlands precis börjat, och den är fortfarande i stadiet av konceptuell prototyptestning. Det finns fortfarande vissa utmaningar i praktisk tillämpning, som att den nuvarande jordbruksproduktionen har problem som att jordbruksmaskiner och agronom är oförenliga, identifieringen av groddar påverkas mycket av ljuset, och det är svårt att segmentera bilder med liknande bakgrunder och groddar. Jämfört med traditionell maskininlärning, uppkomsten avteträdgårdsmaskineroch tebearbetningsmaskiner är baserade på knopp- och bladigenkänningsmetoden för djupinlärning, men kräver ett stort antal märkta prover för utbildning, och har en ökad nätverkskomplexitet, och uppgraderingar av hårdvarasystem är också ett problem.Med den snabba utvecklingen av maskinseende och artificiell intelligens, ger detta en bra grund för forskning och utveckling av intelligenta teplockningsmaskiner. I framtiden kommer den intelligenta teplockningsmaskinen att ha följande utvecklingstrender. De nuvarande svårigheterna med identifiering och lokalisering av teknoppar ligger i mångfalden av tearter och odlingsmiljö, strategin för identifiering av teknoppar under överlappande ocklusioner, dynamisk interferens och algoritmens dåliga stabilitet och mångsidighet. I framtiden bör datainsamling utföras på tebilder av teträdgårdar av olika sorter, olika tesäsonger, olika kvaliteter, olika ursprung och olika ljusförhållanden, för att förverkliga expansionen av tebildprovsdatauppsättningar, berika mångfald av prover och etablera teknoppar av flera olika sorter och av flera kvaliteter. Lövdatabaser förbättrar algoritmernas allmängiltighet. Konsistensen på teknoppar är relativt mjuk och traditionella plockmaskiner är lätta att skada knopparna.

Samtidigt, i den kaotiska och blåsig miljön i teträdgårdar, är positioneringsfel och slumpmässiga fel benägna att uppstå. Därförteträdgårdsbearbetningsmaskinfår inte skada de mjuka knopparna vid arbete och använd en lämplig felkompensationsmetod. Därför är det nödvändigt att studera flexibilitet med feltolerans. Slutet plockar upp effektorn. Enligt kraven på lätt, flexibel och höghastighets teplockningsmanipulator, genom den lätta designen av strukturen och motsvarande rörelsestyrningsalgoritm, kan teplocknings-ändplockningsaktuatorn och dess kontrollsystem realiseras. Samtidigt är effektiviteten för ensidiga pickupställdon för låg. I framtiden, för att ytterligare förbättra effektiviteten av teplockning, bör flerterminala plockaktuatorer och effektiva styrsystem utvecklas för att förverkliga uppgiftsfördelning och rörelsekoordineringsplanering av multi-terminal plockaktuatorer och förbättra teplockningseffektiviteten.