一种基于深度学习算法的钞票印刷质量检查方法，包括：通过缺陷分割模块对图像中的缺陷进行分割，从而将缺陷从背景图像中检出，得到缺陷二值图b；将缺陷二值图b输入到基于blob分析的缺陷判废模块中进行连通域分析，提取每个连通域的特征，并根据设定的条件进行缺陷判废，从而判断是误废还是实废；将实废图像传入实废图像识别分类模块中进行缺陷类型的识别和分类。本发明通过分割网络模型，对印刷缺陷进行检出，结合blob分析技术将机检废品分为好品和废品，有效减少成像不稳定等因素造成的大量误报；利用分类网络模型对废品图像进行计废，自动将废品划分到作废工序和多种作废类型中，能够有效减少人员配置，提升生产质量，降低生产成本。