Sa mga nagdaang taon, ang pagtanda ng takbo ng manggagawang pang-agrikultura ay lalong tumindi, at ang kahirapan sa pagre-recruit at mamahaling paggawa ay naging isang bottleneck na naghihigpit sa pag-unlad ng industriya ng tsaa. Ang pagkonsumo ng manu-manong pagpili ng sikat na tsaa ay nagkakahalaga ng humigit-kumulang 60% ng mga manggagawa sa pamamahala ng buong hardin ng tsaa, habang ang mga bulaklak ng high-end na sikat na tsaa ay maselan, na may iba't ibang mga posisyon ng paglago, postura, at densidad, lalo na sa hindi nakaayos na kapaligiran na nagbabago sa simoy at liwanag. Mahirap mapagtanto ang pagpili ng makina. Samakatuwid, ang pananaliksik sa intelligent na teknolohiya sa pagpili ng tsaa at ang pagpili ng angkopmga makinang pang-ipit ng tsaaatmga makina sa pagpoproseso ng tsaaay may malaking kahalagahan para sa pagtataguyod ng pag-unlad ng industriya ng tsaa ng aking bansa.

Sa kasalukuyan, ang pananaliksik sa mga high-end na brand-name na tea picking machine sa loob at labas ng bansa ay kasisimula pa lang, at ito ay nasa yugto pa rin ng conceptual prototype testing. Mayroon pa ring ilang mga hamon sa praktikal na aplikasyon, tulad ng kasalukuyang produksyon ng agrikultura ay may mga problema tulad ng hindi pagkakatugma ng makinarya at agronomiya ng agrikultura, ang pagkakakilanlan ng mga sprouts ay lubos na naaapektuhan ng liwanag, at mahirap i-segment ang mga imahe na may katulad na background at sprouts. Kung ikukumpara sa tradisyonal na machine learning, ang paglitaw ngmga makina sa hardin ng tsaaat ang mga tea processing machine ay batay sa paraan ng pagkilala sa usbong at dahon ng malalim na pag-aaral, ngunit nangangailangan ng malaking bilang ng mga sample na may label para sa pagsasanay, at may pagtaas sa pagiging kumplikado ng network, at ang mga pag-upgrade ng hardware system ay problema din. Sa mabilis na pag-unlad ng machine vision at artificial intelligence technology, nagbibigay ito ng magandang pundasyon para sa pagsasaliksik at pagpapaunlad ng mga makinang pang-intelligent na plucking ng tsaa. Sa hinaharap, ang intelligent na tea picking machine ay magkakaroon ng mga sumusunod na development trend. Ang kasalukuyang mga kahirapan sa pagkilala at lokalisasyon ng tea bud ay nakasalalay sa pagkakaiba-iba ng mga species ng tsaa at lumalagong kapaligiran, ang diskarte sa pagkilala sa tea bud sa ilalim ng magkakapatong na mga occlusion, dynamic na interference, at ang mahinang stability at versatility ng algorithm. Sa hinaharap, ang pagkolekta ng data ay dapat isagawa sa mga larawan ng tsaa ng mga hardin ng tsaa ng iba't ibang uri, iba't ibang mga panahon ng tsaa, iba't ibang grado, iba't ibang mga pinagmulan, at iba't ibang mga kondisyon ng pag-iilaw, upang mapagtanto ang pagpapalawak ng mga set ng data ng sample ng imahe ng tsaa, pagyamanin ang pagkakaiba-iba ng mga sample, at magtatag ng multi-variety at multi-grade tea buds. Ang mga database ng dahon ay nagpapabuti sa pangkalahatan ng mga algorithm. Ang texture ng tea buds ay medyo malambot, at ang mga tradisyunal na picking machine ay madaling makapinsala sa mga buds.

Kasabay nito, sa magulo at maaliwalas na kapaligiran ng mga tea garden, ang mga error sa pagpoposisyon at mga random na error ay madaling mangyari. Samakatuwid, angmakina sa pagpoproseso ng hardin ng tsaahindi dapat makapinsala sa malambot na mga putot kapag nagtatrabaho, at gumamit ng naaangkop na paraan ng kompensasyon ng error. Samakatuwid, kinakailangang pag-aralan ang flexibility na may fault tolerance. Kinukuha ng dulo ang effector. Ayon sa mga kinakailangan ng light, flexible at high-speed tea-picking manipulator, sa pamamagitan ng magaan na disenyo ng istraktura at ang kaukulang motion control algorithm, ang tea-picking end-picking actuator at ang control system nito ay maisasakatuparan. Kasabay nito, masyadong mababa ang kahusayan ng single-ended pickup actuator. Sa hinaharap, upang higit na mapabuti ang kahusayan ng pagpili ng tsaa, ang mga multi-terminal picking actuator at mahusay na mga sistema ng kontrol ay dapat na mabuo upang maisakatuparan ang paglalaan ng gawain at pagpaplano ng koordinasyon ng paggalaw ng mga multi-terminal picking actuator at pagbutihin ang kahusayan sa pagpili ng tsaa.