本发明公开了一种铝型材瑕疵检测方法，属于机器学习视觉检测领域。所述方法包括以下步骤：S1：获取全部图像，进行图像预处理；S2：对预处理后的图像进行特征提取；S3：将数据集分为训练集和测试集；S4：构造和训练BRDPSO‑RF模型，同步进行特征选择和RF参数的优化；S5：应用选择好的特征子集和优化后的RF模型对测试集进行瑕疵检测。本发明通过提出BRDPSO‑RF模型同步选择最优的特征子集和随机森林RF分类器的参数优化，提高瑕疵检测的准确度，减少学习及训练的时间复杂度。