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针对烟叶异物检测中很难全面收集异物样本数据的问题,提出一种基于支持向量数据描述方法(SVDD)的烟叶异物检测方法。该方法只需要烟叶样本数据,就可建立单值分类器。首先,提取烟叶与几种典型异物的RGB分量与HSV分量;然后,选取烟叶的HV分量作为特征向量,训练SVDD分类器,实现烟叶异物的分类识别;最后,通过接受者操作特性(ROC)曲线对比了SVDD与其他3种方法的分类效果。实验结果表明,采用HV分量降低了数据维数,提高了计算效率;SVDD方法具有很好的分类效果和计算效率,能很好地区分烟叶与异物。