本发明公开了一种烟叶分级技术领域的基于图像及红外光谱化学成分分析的自动化烟叶分级系统，旨在解决现有技术中仅采用正面图像判断烟叶分级准确率低等问题，其包括以下步骤：通过工业相机和红外光谱仪依次采集烟叶信息；根据图像和红外光谱数据提取烟叶数据特征，利用烟叶正面图像提取形状、颜色、色度、长度、残伤等特征，利用烟叶背面图像提取叶片结构特征及身份特征，利用红外光谱分析化学成分特征、烟叶成熟度及油分含量；将提取的数据特征输入多层感知机，计算烟叶属于每一等级的概率，并将最高概率对应等级作为烟叶的预测等级。本发明结合图像和红外光谱可以对烟叶的外观质量及内在质量进行分析，提升烟叶特征提取能力及分级准确率。