農(nóng)業(yè)科技公司農(nóng)業(yè)技術(shù)實習(xí)生實習(xí)報告一、摘要2023年7月10日至8月25日，我在一家農(nóng)業(yè)科技公司擔(dān)任農(nóng)業(yè)技術(shù)實習(xí)生，負(fù)責(zé)智能溫室作物生長監(jiān)測與數(shù)據(jù)優(yōu)化工作。通過為期8周的實習(xí)，我參與搭建了5個智能溫室的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，收集并分析超過2000組溫濕度、光照及土壤數(shù)據(jù)，提出優(yōu)化方案使番茄品種A的產(chǎn)量提升了12%，單株果實重量增加了8克。運用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和可視化，將數(shù)據(jù)處理效率提升至日均200組/小時，并撰寫了3份技術(shù)改進(jìn)報告。實習(xí)期間，我掌握了基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的作物生長動態(tài)監(jiān)測方法，以及利用機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測最佳生長參數(shù)的專業(yè)技能，這些方法論可應(yīng)用于其他農(nóng)業(yè)場景的數(shù)據(jù)優(yōu)化中。二、實習(xí)內(nèi)容及過程2023年7月10日到8月25日，我在一家農(nóng)業(yè)科技公司實習(xí)，崗位是農(nóng)業(yè)技術(shù)實習(xí)生。公司主要搞智能溫室和作物育種，有幾十個溫室，用的是物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)。我的主要任務(wù)是幫他們優(yōu)化作物生長環(huán)境，特別是溫濕度、光照和營養(yǎng)液配比這些。第1到3周，我跟著師傅學(xué)習(xí)溫室環(huán)境系統(tǒng)的操作，弄懂了傳感器數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)恼麄€流程。公司用的是LoRa和NBIoT通信，我?guī)椭{(diào)試了5個新部署的智能溫室，發(fā)現(xiàn)有個溫濕度傳感器數(shù)據(jù)漂移，可能是校準(zhǔn)沒跟上。我花了兩天時間重新校準(zhǔn)，用了標(biāo)準(zhǔn)溫濕度計做對比，誤差從3%降到0.5%以內(nèi)，數(shù)據(jù)就穩(wěn)定多了。第4到6周，我獨立負(fù)責(zé)一個試驗田的作物生長監(jiān)測。那塊地種的是番茄，我每天早上8點前要爬上去拿數(shù)據(jù)，溫濕度、光照強度、土壤EC值和pH值，記錄到Excel里。發(fā)現(xiàn)番茄開花期光照不夠，我建議調(diào)整補光燈，把光照從300勒克斯提升到450勒克斯，一周后統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)坐果率從28%提高到37%。還用Python寫了數(shù)據(jù)可視化腳本，把每天的傳感器數(shù)據(jù)畫成折線圖，師傅說這樣看趨勢方便多了。第7到8周，我參與了一個作物病害預(yù)警項目。他們用圖像識別技術(shù)，但我發(fā)現(xiàn)攝像頭分辨率不夠，拍出來的葉片細(xì)節(jié)看不清。我自學(xué)了OpenCV的圖像增強算法，把對比度和銳度參數(shù)調(diào)了調(diào)，病害識別準(zhǔn)確率從65%提高到82%。最后我寫了份報告，建議他們換臺帶補光燈的高清攝像頭，成本估計能省下小兩萬。實習(xí)里最難的是初期調(diào)試系統(tǒng)，傳感器數(shù)據(jù)亂碼、網(wǎng)絡(luò)時延這些鬼東西，搞得我頭大。后來我天天泡在實驗室，師傅教我用串口調(diào)試助手和Wireshark抓包，慢慢就摸清了通信協(xié)議的毛病。收獲就是學(xué)會了怎么處理真實場景里的技術(shù)問題，還有數(shù)據(jù)驅(qū)動決策這點，以前在學(xué)校做實驗光看理論，現(xiàn)在知道數(shù)據(jù)得真實可靠才行。職業(yè)規(guī)劃上更明確了，想以后做農(nóng)業(yè)信息化這塊，但感覺還得補補項目管理知識，不然光懂技術(shù)不行。公司培訓(xùn)機制可以再完善點，比如給我講講項目管理流程就挺好，別光讓我埋頭寫代碼。三、總結(jié)與體會2023年8月25日，實習(xí)結(jié)束那天，我看著自己整理的200多頁技術(shù)文檔，心里挺感慨的。這8周，從一個連傳感器怎么接都發(fā)愁的學(xué)生，變成能獨立優(yōu)化5個智能溫室環(huán)境參數(shù)的“準(zhǔn)職場人”，每一步都實打?qū)?。實?xí)最大的價值閉環(huán)是：學(xué)到的物聯(lián)網(wǎng)通信、數(shù)據(jù)分析這些課上學(xué)不深的玩意兒，真到了地里頭，發(fā)現(xiàn)解決實際問題靠它們就行得通。比如我調(diào)的那套光照系統(tǒng)，光看書是知道理論值，但實際測出來番茄葉片反射率比文獻(xiàn)高，我得來回試參數(shù)，最后把補光燈功率從500瓦調(diào)到700瓦才對，產(chǎn)量直接漲了15%。這種“做出來才懂”的感覺，比單純聽課帶勁多了。對我職業(yè)規(guī)劃的影響是實打?qū)嵉摹，F(xiàn)在清楚了自己想往農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，但光懂技術(shù)不行。公司那套基于機器學(xué)習(xí)的病害預(yù)警系統(tǒng)，我看了兩天代碼，覺得能挖點東西。下學(xué)期打算報個Python高級課程，順便考個PMP證書，以后簡歷上能寫點實際項目管理經(jīng)驗。行業(yè)趨勢看，現(xiàn)在都講智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字鄉(xiāng)村，但很多公司技術(shù)跟實際需求脫節(jié)，我這實習(xí)就發(fā)現(xiàn)，傳感器精度和通信穩(wěn)定性才是關(guān)鍵，光堆模型沒用。我那實習(xí)主管跟我說過，以后農(nóng)業(yè)技術(shù)員得懂點IT、懂點數(shù)據(jù)，這話現(xiàn)在覺得真對。心態(tài)轉(zhuǎn)變是最大的收獲。以前做實驗，數(shù)據(jù)不對就歸咎于設(shè)備，現(xiàn)在明白系統(tǒng)里每一步都可能出問題，得扛著找。記得調(diào)試網(wǎng)絡(luò)那會兒，熬了三個通宵抓包，最后發(fā)現(xiàn)是運營商基站信號問題，當(dāng)時壓力山大，但解決后特別有成就感。這種抗壓能力，比畢業(yè)證更管用。未來要學(xué)的還多，但至少知道路該怎么走了。把實習(xí)里積累的這些實操經(jīng)驗，變成以后求職的加分項，這就是這次實習(xí)給我的最好答案。四、致謝感謝公司給我這次實習(xí)機會，讓我接觸到了真實的農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用場景。特別感謝帶我的導(dǎo)師，他耐心指導(dǎo)我調(diào)試智能溫室系統(tǒng)，還給我講了行業(yè)里最新的傳感器