本申请涉及产品表面缺陷检测技术领域，特别涉及一种基于图像仿真增强的无监督花边布匹表面缺陷检测方法及装置，其中，方法包括：使用工业相机采集花边布匹生产或质检流水线上的连续无缺陷样本图片，采集到的图片数据用作训练数据集；对所采集到数据集进行仿真缺陷添加以及图像增强；使用仿真缺陷图像训练卷积神经网络；在线采集花边布匹生产或质检流水线上的布匹样本图，使用训练好的卷积神经网络模型进行检测，对输出进行后处理，得到缺陷所在区域的检测结果。从而避免了卷积神经网络依赖大量有标注缺陷图样进行训练的缺点，具有很好的鲁棒性。由此，解决了工业生产环境下缺陷样本数目不足，收集周期长等问题。