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（5个讲座）光学分析方法：光谱的起源，辐射与物质的相互作用，光谱法和选择规则的基本定律，啤酒 - 兰伯特定律的有效性。紫外可见的光谱法：单束和双梁仪器的仪器的基本原理（源，单色和检测器的选择）；定量分析的基本原理：从水溶液，几何异构体，酮 - 烯醇互变异物中估计金属离子。使用Job的连续变异和摩尔比方法的方法来确定金属配合物的组成。红外光谱法：单束和双光束仪器的仪器基本原理（源，单色仪和检测器的选择）；采样技术。通过解释同位素替代的数据，效果和重要性来结构说明。火焰原子吸收和发射光谱法：仪器的基本原理（来源，单色器，探测器，火焰和燃烧器设计的选择。雾化和样本简介技术；背景校正的方法，化学干扰的来源及其去除方法。用于从水样品中金属离子痕量水平的定量估计的技术。
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油菜籽在发育过程中含有叶绿素，使其呈现绿色。随着种子的成熟，它们会呈现出黑色、红褐色到黄色等颜色。黑色和红褐色种子的种皮会积累色素，而黄籽品种的种皮透明，可以露出胚的颜色。研究表明，黄籽油菜籽比黑籽品种休眠期短、发芽更简单、含油量更高，因此培育黄籽油菜籽是提高油分含量的有效方法（Yang et al.，2021）。芥菜和油菜黄籽品种的鉴别相对简单，因为纯黄色表型在遗传上是稳定的（Li et al.，2012；Chen et al.，2015）。然而，由于种皮颜色变异复杂，包括黄色中夹杂黑色斑点、斑块或棕色环等杂色，油菜种皮一直未能获得稳定的纯黄色后代，且分离后代的种皮颜色呈现连续变异（刘，1992；Auger等，2010；Qu等，2013），因此准确、高效地测定油菜种皮颜色仍是一项关键且具有挑战性的任务。许多研究涉及油菜籽颜色的鉴别（Li等，2001；Somers等，2001；Zhang等，2006；Baetzel等，2003；Tańska等，2005；Li等，2012；Liu等，2005；Ye等，2018）。例如，Li等（2001）通过目视观察来评估甘蓝型油菜的黄籽程度，这种方法简单但过于依赖观察者，导致识别可能不准确。Somers等（2001）利用光反射来评估黄籽颜色等级，通过测量反射值并计算籽粒颜色指数或光反射值。该方法虽然较为客观，但仅能捕捉亮度等单维颜色数据，忽略了原始材料的丰富信息。为了解决这一限制，许多学者致力于通过 RGB 颜色系统进行数字图像分析（ Zhang et al.，2006 ； Baetzel et al.，2003 ； Ta ńska et al.，2005 ； Li et al.，2012 ； Liu et al.，2005 ； Ye et al.，2018 ）。然而，油菜籽表皮颜色复杂且相似，精准识别颜色具有挑战性，现有的技术缺乏可靠性和标准化。因此，准确、有效地测量黄籽油菜的颜色仍然至关重要。化学计量学和计算机技术的最新进展导致了近红外光谱技术（NIRS）的发展，这是一种结合物体图像和光谱数据的技术。 NIRS 以其速度快、无损和高效而闻名，被广泛用于农产品的快速、无损分析。多项研究已经证明了它的实用性（Guo 等人，2019年；布等人，2023；梁等人，2023；刘等人，2021；佩蒂斯科等人，2010；森等人，2018；刘等人，2022；张等人，2020；魏等人，2020；张等人，2018；江等，2017；李等人，2022；江等，2018；他等人，2022）。例如，郭等人。 (2019) 使用 NIRS 成像系统 (380 – 1,000 nm) 来准确量化掺假大米，而 Bu 等人。 (2023) 将高光谱成像与卷积神经网络相结合，建立了高粱品种识别的智能模型，准确率超越了现有模型。该技术也已应用于油菜生长诊断。例如，刘等人 (2021) 开发了一种基于高光谱技术的检测算法来预测甘蓝型油菜中的油酸含量。Petisco 等人 (2010) 研究了甘蓝型油菜的可见光和近红外光谱。