本发明提供了基于深度卷积生成对抗网络的绝缘子样本扩充方法及装置，该方法包括：从真实绝缘子样本库中获取真实绝缘子图像输入绝缘子深度卷积生成对抗网络模型，生成模拟绝缘子图像并进行图像质量评分排序，根据图像质量评分排序的结果筛选模拟绝缘子图像，生成模拟样本库，根据真实绝缘子样本库和模拟样本库对预设神经网络模型进行训练，并根据预设神经网络模型的训练结果，得到真实绝缘子图像与模拟绝缘子图像的最优扩充比例，计算模拟绝缘子图像的扩充样本数量，并从模拟样本库中获取后加入真实绝缘子样本库，生成绝缘子样本扩充库。实现了对绝缘子图像样本的扩充，提高了样本图像质量，并提高了识别模型准确性，进而提高了绝缘子的识别率。