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针对小样本条件下深度学习缺陷检测算法识别率较低的问题,提出一种基于双通道生成对抗网络的数据增强方法。由全局鉴别层和局部鉴别层两通道组成生成对抗网络,其中局部鉴别器可以增加缺陷类型的置信度损失,实现对局部信息的增强。采用所提方法在镜片缺陷图像数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法的最近邻留一指标、最大均值差异和Wasserstein距离分别达到0.52、0.15和2.81;对于麻点、划痕、气泡和异物的缺陷类型图像,生成的图像质量优于条件生成对抗网络、Wasserstein距离生成对抗网络和马尔科夫判