本发明公开了一种金属工业产品表面缺陷数据增强方法，其方法步骤为：获得一些无缺陷的目标场景的产品图片和开源的金属表面缺陷图像；使用泊松图像拼接算法将缺陷进行材质，光影和纹理的自适应迁移，生成一批质量较高的迁移结果图；将迁移后的图像加入训练集，训练AI检测模型。本发明的有益效果：本发明金属工业产品的表面缺陷生成方法，对模型的性能有显著提升；本发明的方法合成的缺陷图可以扩充AI检测模型的数据集，可解决罕见缺陷类别在训练集中出现少的问题；本发明使用了像素梯度值来保留迁移区域图像局域特征，使用通过与目标迁移区的像素值进行匹配的方法来建立线性方程系统，使用优化器求解线性系统的方法得到迁移目标区域内的像素值。