随着光通信技术的不断进步与发展,光纤已经成为了信息社会中的主要传播介质,以高纯度石英玻璃为原料制成的高质量光纤对高速率、低时延、大容量的移动通信具有十分重要的意义,等离子体化学气相沉积技术（PCVD）由于可以获取精准折射率分布的光纤预制棒成为了光纤预制棒制造技术研究的热点方向。机床同轴度调整是否精确直接影响到光纤预制棒折射率的均匀度,因此快速高效的对PCVD机床同轴度进行检测和及时准确的掌握PCVD机床运行状态是实现大规模光纤预制棒生产的关键所在。本文根据现有光纤预制棒机床同轴检测方法存在耗时长与精度不足的问题,提出将计算机技术、通信技术和数据融合技术应用于机床同轴检测和状态监控中,设计了一套基于Web和机器视觉的PCVD机床同轴检测和状态监控系统。首先介绍了机床装夹偏差产生的形式,根据机床结构设计了图像采集系统的硬件模块。本文基于张正友标定法,综合考虑径向畸变和切向畸变对相机进行标定,消除相机畸变产生的误差。通过对比高斯滤波和中值滤波、全局阈值分割法和局部阈值分割法,选择以高斯滤波和局部阈值分割法结合对图像目标进行提取,采用Canny边缘检测提取目标边缘。本文对基于霍夫变换、基于最小二乘法、基于聚类的椭圆检测算法进行研究,提出了一种基于圆弧象限分类的椭圆检测算法对目标靶面中心定位,将椭圆边缘分为四个象限的弧线,根据椭圆平行弦中线定理对椭圆参数进行拟合,生成椭圆进行评分去伪处理,改善了传统椭圆拟合方法对多椭圆目标检测精度和速度的不足,完成了机床同轴度检测。最后采用B/S架构进行服务器前后端构建,重点介绍了数据库设计、浏览器信息实时展示和基于支持向量机的数据预测模型,实现了对PCVD机床运行状态和损伤预测的展示。本系统设备安装在PCVD机床上对系统性能进行测试,试验结果表明,在相机像素为500w时,本文同轴度检测系统平均误差为0.038mm,最大误差为0.075mm,系统单次同轴调整时间仅需40s即可完成机床对准,获取高精度测定结果同时节省了机床对准时间。本文状态监控系统数据传递准确,网络丢包率低且运行稳定,预测结果准确率达到98%,满足PCVD机床大规模管理的要求。