본 발명은, 인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터 증강 방법에 있어서, 결함 이미지를 패치 단위로 추출하여 패치화된 이미지로 변환하는 패치 추출 단계; 상기 패치화된 이미지를 심층 인공신경망에 입력하여 결함 유무를 분류한 후 상기 결함 이미지에서 결함 부분이 분리된 분할 이미지를 생성하는 결함 분할 단계; 및 상기 결함 이미지, 상기 분할 이미지, 및 결함이 없는 타겟 이미지에 대해 포아송 이미지 블랜딩을 수행하여 증강 분할 이미지 및 증강 이미지를 생성하는 혼합 단계;를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.