Son yıllarda tarımsal işgücünün yaşlanma eğilimi önemli ölçüde yoğunlaşmış, işe alım zorluğu ve işgücünün pahalı olması çay endüstrisinin gelişimini kısıtlayan bir darboğaz haline gelmiştir. Ünlü çayın elle toplanması, tüm çay bahçesinin yönetim iş gücünün yaklaşık %60'ını oluştururken, üst düzey ünlü çayın çiçek tomurcukları hassastır ve farklı büyüme pozisyonları, duruşları ve yoğunlukları vardır. esinti ve ışıkla değişen yapılandırılmamış ortam. Makineyle toplamanın gerçekleştirilmesi zor. Bu nedenle akıllı çay toplama teknolojisi üzerine araştırmalar ve uygun çay seçimiçay toplama makineleriVeçay işleme makineleriülkemin çay endüstrisinin gelişmesi açısından büyük önem taşıyor.

Şu anda yurt içinde ve yurt dışında üst düzey marka çay toplama makineleri üzerine araştırmalar yeni başladı ve hala kavramsal prototip testi aşamasında. Mevcut tarımsal üretimde tarım makinelerinin ve tarım biliminin uyumsuzluğu gibi sorunların olması, filizlerin tanımlanmasının ışıktan büyük ölçüde etkilenmesi ve benzer arka planlara ve filizlere sahip görüntüleri segmentlere ayırmanın zor olması gibi pratik uygulamada hala bazı zorluklar bulunmaktadır. Geleneksel makine öğrenimi ile karşılaştırıldığında, ortaya çıkışıçay bahçesi makinelerive çay işleme makineleri, derin öğrenmenin tomurcuk ve yaprak tanıma yöntemine dayanmaktadır, ancak eğitim için çok sayıda etiketli örnek gerektirir ve ağ karmaşıklığında bir artış vardır ve donanım sistemi yükseltmeleri de bir sorundur. makine görüşü ve yapay zeka teknolojisi, akıllı çay toplama makinelerinin araştırılması ve geliştirilmesi için iyi bir temel sağlar. Gelecekte akıllı çay toplama makinesi aşağıdaki gelişme eğilimlerine sahip olacaktır. Çay tomurcuğu tanımlama ve lokalizasyonundaki mevcut zorluklar, çay türlerinin ve yetiştirme ortamının çeşitliliğinde, örtüşen tıkanmalar altında çay tomurcuğu tanımlama stratejisinde, dinamik girişimde ve algoritmanın zayıf stabilitesinde ve çok yönlülüğünde yatmaktadır. Gelecekte, çay görüntüsü örnek veri setlerinin genişletilmesini gerçekleştirmek, çay görüntülerini zenginleştirmek için farklı çeşitlerdeki, farklı çay mevsimlerindeki, farklı derecelerdeki, farklı kökenlerdeki ve farklı aydınlatma koşullarındaki çay bahçelerinin çay görüntüleri üzerinde veri toplama gerçekleştirilmelidir. örneklerin çeşitliliği ve çok çeşitli ve çok dereceli çay tomurcukları oluşturun. Yaprak veritabanları algoritmaların genelliğini geliştirir. Çay tomurcuklarının dokusu nispeten yumuşaktır ve geleneksel toplama makinelerinin tomurcuklara zarar vermesi kolaydır.

Aynı zamanda çay bahçelerinin kaotik ve havadar ortamında konumlandırma hataları ve rastgele hatalar meydana gelme olasılığı yüksektir. Bu nedenle,çay bahçesi işleme makinesiÇalışırken körpe tomurcuklara zarar vermemeli ve uygun hata telafi yöntemini kullanmalıdır. Bu nedenle esnekliğin hata toleransı ile birlikte incelenmesi gerekmektedir. Son, efektörü alır. Hafif, esnek ve yüksek hızlı çay toplama manipülatörünün gereksinimlerine göre, yapının hafif tasarımı ve karşılık gelen hareket kontrol algoritması sayesinde çay toplama uç toplama aktüatörü ve kontrol sistemi gerçekleştirilebilir. Aynı zamanda tek uçlu pikap aktüatörlerinin verimliliği çok düşüktür. Gelecekte, çay toplama verimliliğini daha da artırmak için, çok terminalli toplama aktüatörlerinin görev tahsisi ve hareket koordinasyon planlamasını gerçekleştirmek ve çay toplama verimliliğini artırmak için çok terminalli toplama aktüatörleri ve verimli kontrol sistemleri geliştirilmelidir.