本发明公开了一种应用于医药识别的数据增强方法，包括如下方法：1.使用传统的数据增强技术对训练集中的图片做数据增强，得到新图片；2.构建生成对抗网络生成的新图片；3.使用替换背景颜色来做训练集图片的数据增强，保存下新的图片；4.将原始的训练集的图片与传统数据增强技术生成的新图片、生成对抗网络生成的新图片和背景色替换技术生成的新图片组合成训练样本送入中药材识别人工智能模型中进行训练。本发明生成的新图片与原始图片之间的相关性小，使用这种数据增强技术，能够达到拓展数据集目的的同时，避免传统数据增强技术可能带来的过拟合问题，使基于中药材图片数据集的人工智能模型具有更好的泛化能力。