データが少ない場合は、学習用データの「水増し」をする方法があります。
たとえば一つの画像に対して、回転や拡大縮小をしたり反転させたり、位置を変える、明るさを変える、トリミングや変形をさせることも効果があります。これによってデータを何倍にも増やすことができます。もう一歩すすめると、背景を変えるといったことも可能ですね。

AI学習用のデータが不足しているということですが、まずは数少ないデータの精度を高めることが大事です。
間違ってラベル付けしない
　間違われやすいデータも学習する
　人間でもわかりくいデータを使わない
　画像に写っている他のデータを指定しない

また、本番での利用も意識しておくことも重要です。本番用のデータでどのようなサイズや向きとなるのかを考えて、サイズや向きを考えて学習する。もし、ECサイトなどでユーザーがアップする場合はまちまちになるでしょうから当てはまりませんが、工場においてはとても有益です。