近年来,随着工业自动化程度日益加深,旋转机械设备的应用愈加广泛,保障设备的正常运行也越来越凸显其重要性。目前研究人员通常从转子系统的转子轴心轨迹中分析出设备状态信息。作为轴心轨迹分析的数据基础,其轴心轨迹测量的重要性不言而喻。传统传感器测量方法存在安装复杂、测量环境适用性低等问题,本文提出了基于机器视觉的轴心轨迹重建方法,并进行了实验验证。首先,针对传统传感器测量轴心轨迹时存在布置复杂等问题,采用单反相机、高速相机等设备,设计了一套轴心轨迹的视觉测量系统。此系统包括单目视觉测量系统和双目视觉测量系统,可分别测量二维及三维的轴心轨迹数据。其次,针对传统视觉测量方法鲁棒性差、精度低等问题,提出了一种基于视频相位的转子轴心轨迹视觉测量方法。该方法通过提取转子运动图像序列之间的轴心相位变化情况,继而转换为位移信息,从而完成轴心轨迹的测量。进一步将此方法与双目立体视觉理论相结合,提出了三维轴心轨迹的测量方法。通过轴心轨迹测量实验,验证了基于视频相位的视觉测量方法的有效性。然后,针对采用单反相机采集转子轴心轨迹时由于帧率较低从而采集得到欠信息的轴心轨迹数据问题,提出了基于插值算法的轴心轨迹重建算法。将轴心轨迹采用线性插值算法、三次Hermite插值算法和Sinc插值算法进行重建,并比较各插值算法的重建效果。进一步提出了基于扩展卡尔曼滤波的融合插值算法改善轴心轨迹数据的插值重建效果。实验结果表明,插值算法能有效完成轴心轨迹数据重建。最后,针对由于相机帧率限制而无法采集到更高转速转子轴心轨迹数据问题,提出了基于压缩感知的转子轴心轨迹重建方法。该方法按照压缩感知理论中压缩测量方式进行轴心数据采集,实现低采样率的数据采集。然后通过重建算法将压缩测量的轴心轨迹数据进行重建,恢复出与按照传统采样方式测量效果接近的轴心轨迹数据。轴心轨迹压缩重建的仿真实验结果证明了本方法的可行性。