本发明涉及一种晶圆缺陷样本生成方法及系统。所述方法包括：获取标记后的晶圆缺陷图片样本集并将其划分为训练集和测试集；建立径向基神经网络，其网络输入为晶圆缺陷图片像素点，输出为缺陷概率；通过训练集对径向基神经网络进行训练，利用训练后的径向基神经网络对测试集进行计算，获得缺陷生成训练集；将缺陷概率作为输入，晶圆缺陷图片像素点缺陷作为输出，重新构建径向基神经网络；使用缺陷生成训练集对重新构建的径向基神经网络进行训练，生成训练好的径向基神经网络；采用训练好的径向基神经网络自动生成晶圆缺陷样本。采用本发明方法能够通过小样本数据生成大量晶圆缺陷数据，解决了由于训练集缺失导致的深度学习训练数据不足的问题。