在手机屏幕的工业化生产过程中，缺陷检测的质量直接影响手机屏幕的合格率。少量的缺陷样本不足以完成数据驱动的分割网络的训练，因此如何利用少量的缺陷图像来完成缺陷分割成为一个关键问题。针对这一问题，本文提出了一种基于协同注意的小样本手机屏幕缺陷分割网络。该网络在特征提取过程中使用交叉注意块来获取更丰富的上下文缺陷特征信息。同时，引入协同注意，增强支持图像的同一缺陷目标与查询图像之间的特征信息交互，增强缺陷特征表示。此外，还采用了一种改进的联合训练方法来完成网络训练。本文在手机屏幕缺陷数据集上进行了实验。实验结果表明，CO asnet可以使用少量的缺陷样本来完成良好的缺陷分割效果。