本发明提供一种基于代谢组学的烟叶霉变识别方法，包括：获取同一品种烟叶样本，并将一定量的所述烟叶样本进行人为霉变得到霉变烟叶，进而得到正常样本和霉变样本；采用固相微萃取‑气相色谱‑质谱法对所述烟叶样本进行霉变前后烟叶中挥发性和半挥发性成分的测量，以得到质谱数据；对采集的质谱数据进行数据处理以获取霉变样本与正常样本中不同种类化合物占比含量，进而得到霉变前后的烟叶样本中的挥发性化合物含量的变化差异，以筛选出霉变烟叶的判别变量；根据所述判别变量建立烟叶霉变的识别模型，以通过所述识别模型对烟叶进行霉变识别。本发明能提高烟叶霉变识别的准确度和效率，提高烟丝的品质，减少吸烟者的健康危害。