本发明公开了一种基于机器视觉的密封圈品质检测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集密封圈的图像数据，并对采集的密封圈数据进行标记；步骤S2：训练生成对抗网络模型并输出扩充图像数据；步骤S3：训练基于透射效应优化的神经网络模型，将步骤S2的扩充图像数据导入基于透射效应优化的神经网络模型，输出提取的图像特征；步骤S4：训练基于交替约束的自编码神经网络，训练后的基于交替约束的自编码器对图像特征进行降维，输出降维图像特征；步骤S5:训练基于冗余和冗余剔除的深度森林分类器，训练后的基于冗余和冗余剔除的深度森林分类器对降维图像特征进行分类。本发明了提供了一种更加快捷准确的密封圈品质检测方法。