China ha tenido la tasa de uso de fertilizantes más alta del mundo durante años, pero hoy en día, todavía una gran cantidad de tierras de cultivo utilizan métodos tradicionales de aplicación manual de fertilizantes, que dependen enteramente de la experiencia personal y no solo causan el desperdicio de recursos de fertilizantes y agua, sino que también contaminan el entorno ecológico local. Este documento investiga y diseña un controlador PID de red neuronal BP basado en la optimización PSO para abordar los problemas mencionados anteriormente. El algoritmo PSO se utiliza para optimizar los pesos iniciales de la red neuronal BP, y luego optimizar los parámetros de control del PID para lograr un control preciso del flujo de fertilizante líquido. También se desarrolló un sistema de control de fertilizantes de precisión basado en el microcontrolador STM32, y el rendimiento de este controlador se verificó en pruebas. Los resultados mostraron que en comparación con el controlador PID convencional y el controlador PID basado en red neuronal BP, este controlador tenía una buena precisión de control y robustez, el máximo promedio de sobrepaso fue del 6.35%, y el tiempo promedio de regulación fue de 41.17 s; cuando la tasa de flujo de aplicación de fertilizantes era de 0.6 m/h, el tiempo de ajuste más corto es de 30.85 s, lo que logra el efecto de aplicación precisa de fertilizantes.