本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于机器视觉的纤维板质量分类方法。包括获取纤维板表面灰度图像；对纤维板表面灰度图滑窗处理得到多个滑窗区域；计算滑窗中心像素点的平滑度；以最小平滑度对应的像素点为目标像素点，获取多个目标连通域；获取各目标连通域中像素点的梯度幅值构建对应的梯度直方图，计算各目标连通域为缺陷区域的概率，确定出所有缺陷区域；计算各灰度值作为标准灰度值的概率，确定标准灰度值；根据各缺陷区域的灰度均值计算纤维板的质量系数，对纤维板的质量进行分类。本发明分析纤维板表面图像的光泽度能够检测出空域特征不明显的缺陷，使检测结果更加准确，提高产品分类的准确性以及修复的及时性；有效提高生产效率。