حالیہ برسوں میں ، زرعی مزدور قوت کے عمر رسیدہ رجحان میں نمایاں شدت پیدا ہوگئی ہے ، اور بھرتی اور مہنگے مزدوری میں دشواری چائے کی صنعت کی ترقی کو محدود کرنے میں ایک رکاوٹ بن گئی ہے۔ مشہور چائے کی دستی چننے کا استعمال پورے چائے کے باغ کی مینجمنٹ لیبر فورس کے تقریبا 60 60 فیصد کے لئے ہوتا ہے ، جبکہ اعلی کے آخر میں مشہور چائے کی پھولوں کی کلیوں کو نازک ہوتا ہے ، جس میں ترقی کی مختلف پوزیشنیں ، کرنسی اور کثافت ہوتی ہے ، خاص طور پر غیر ساختہ ماحول میں جو ہوا اور روشنی کے ساتھ تبدیل ہوتا ہے۔ مشین چننے کا احساس کرنا مشکل ہے۔ لہذا ، ذہین چائے چننے والی ٹکنالوجی اور مناسب کے انتخاب پر تحقیقچائے پلکنے والی مشینیںاورچائے پروسیسنگ مشینیںمیرے ملک کی چائے کی صنعت کی ترقی کو فروغ دینے کے لئے بہت اہمیت کا حامل ہے۔

اس وقت ، گھر اور بیرون ملک اعلی درجے کے برانڈ نام کی چائے لینے والی مشینوں پر تحقیق ابھی شروع ہوئی ہے ، اور یہ اب بھی تصوراتی پروٹو ٹائپ ٹیسٹنگ کے مرحلے میں ہے۔ عملی اطلاق میں ابھی بھی کچھ چیلنجز موجود ہیں ، جیسے موجودہ زرعی پیداوار میں زرعی مشینری اور زرعی ماحول کی عدم مطابقت جیسے مسائل ہیں ، انکرت کی شناخت روشنی سے بہت متاثر ہوتی ہے ، اور اسی طرح کے پس منظر اور انکرت والی تصاویر کو الگ کرنا مشکل ہے۔ روایتی مشین لرننگ کے مقابلے میں ، کا ظہورچائے کے باغ کی مشینیںاور چائے پروسیسنگ مشینیں گہری سیکھنے کے بڈ اور پتی کی پہچان کے طریقہ کار پر مبنی ہیں ، لیکن اس کے لئے تربیت کے ل labed بڑی تعداد میں لیبل لگا ہوا نمونے درکار ہیں ، اور اس میں نیٹ ورک کی پیچیدگی میں اضافہ ہوتا ہے ، اور ہارڈ ویئر سسٹم کی اپ گریڈ بھی ایک مسئلہ ہے۔ مشین وژن اور مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کی تیز رفتار ترقی کے ساتھ ، یہ ذہین چائے کو چھڑکانے والی مشینوں کی تحقیق اور ترقی کے لئے ایک اچھی بنیاد فراہم کرتا ہے۔ مستقبل میں ، ذہین چائے لینے والی مشین میں مندرجہ ذیل ترقیاتی رجحانات ہوں گے۔ چائے کی بڈ کی شناخت اور لوکلائزیشن میں موجودہ مشکلات چائے کی پرجاتیوں اور بڑھتے ہوئے ماحول کے تنوع ، چائے کی بڈ کی شناخت کی حکمت عملی اوورلیپنگ وقوعات ، متحرک مداخلت ، اور الگورتھم کی ناقص استحکام اور استرتا میں ہیں۔ مستقبل میں ، مختلف اقسام کے چائے کے باغات ، چائے کے مختلف موسموں ، مختلف گریڈز ، مختلف ابتداء ، اور روشنی کے مختلف حالات کی چائے کے باغات کی چائے کی تصاویر پر ڈیٹا اکٹھا کرنا چاہئے ، تاکہ چائے کی شبیہہ کے نمونے کے اعداد و شمار کے سیٹوں کی توسیع کا ادراک کیا جاسکے ، نمونوں کی تنوع کو تقویت بخشیں ، اور کثیر درجہ بندی اور ملٹی گریڈ چائے کی کلیوں کو قائم کریں۔ پتی کے ڈیٹا بیس الگورتھم کی عمومی حیثیت کو بہتر بناتے ہیں۔ چائے کی کلیوں کی ساخت نسبتا soft نرم ہے ، اور روایتی چننے والی مشینیں کلیوں کو نقصان پہنچانے میں آسان ہیں۔

ایک ہی وقت میں ، چائے کے باغات کے افراتفری اور تیز ماحول میں ، پوزیشننگ کی غلطیاں اور بے ترتیب غلطیاں ہونے کا خطرہ ہے۔ لہذا ،چائے کے باغ پروسیسنگ مشینکام کرتے وقت ٹینڈر کلیوں کو نقصان نہ پہنچائیں ، اور غلطی کے معاوضے کا مناسب طریقہ استعمال کریں۔ لہذا ، غلطی رواداری کے ساتھ لچک کا مطالعہ کرنا ضروری ہے۔ اختتام اثر کو اٹھاتا ہے۔ روشنی ، لچکدار اور تیز رفتار چائے لینے والے ہیرا پھیری کی ضروریات کے مطابق ، ڈھانچے کے ہلکے وزن کے ڈیزائن اور اسی تحریک کنٹرول الگورتھم کے ذریعے ، چائے کا انتخاب کرنے والے اختتامی انتخاب کرنے والے ایکچوایٹر اور اس کے کنٹرول سسٹم کا احساس کیا جاسکتا ہے۔ ایک ہی وقت میں ، سنگل اینڈ پک اپ ایکچوایٹرز کی کارکردگی بہت کم ہے۔ مستقبل میں ، چائے چننے کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے ل multi ، ملٹی ٹرمینل چننے والے ایکچوایٹرز اور موثر کنٹرول سسٹم کو تیار کیا جانا چاہئے تاکہ ملٹی ٹرمینل چننے والے ایکچوایٹرز کی ٹاسک مختص اور تحریک کوآرڈینیشن پلاننگ کا ادراک کیا جاسکے اور چائے لینے کی کارکردگی کو بہتر بنایا جاسکے۔