本发明提出一种基于CycleGAN的风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别方法及设备，该方法针对风机叶片不同的缺陷类型，基于CycleGAN生成多个缺陷图像生成模型；利用CycleGAN模型，能够将正常的风机叶片图像生成不同类型的缺陷图像，解决风机叶片缺陷图像稀少的问题；利用原始的缺陷图像和生成的大量不同类型的风机叶片缺陷图像，基于YOLO训练一个风机叶片图像缺陷识别模型，解决风机叶片图像缺陷识别准确率不高的问题。通过本发明，能够将大量风机叶片的正常图像转换成大量的叶片缺陷图像，从而给叶片图像缺陷识别模型提供充足的缺陷图像数据，提升识别模型的缺陷识别效果。