本发明公开了一种机器人小样本人工智能识别方法，包括：输入农配网杆图像的真实样本，通过GAN网络对真实样本的类别合成新的数据，扩充训练数据；通过编码、归纳和解码器创建识别算法模型；使用目标函数对所述识别算法模型进行训练，并更新至最优参数。本发明结合塔杆与异物识别的具体业务应用，新场景训练样本数量比较少的情况下，利用本发明可以对只有少量样本的新类别进行快速学习，达到理想的图像识别效果。不仅可以节约前期对于样本数据收集的人力投入，还能缩短样本处理与标注步骤，使用更少的投入即可获得不错的识别精度。