本申请提出了一种基于机器视觉的风机叶片振动检测方法及装置，涉及叶片振动检测领域，该方法包括：采集风机叶片振动图像，并将风机叶片振动图像转化为数字图像信息；对数字图像信息进行预处理与初步去噪，基于历史风机叶片图像训练的深度学习识别模型对初步去噪后的数字图像信息进行深度去噪；基于自适应视频放大方法对数字图像信息进行放大，并通过亚像素模板匹配算法从放大后视频中提取风机叶片振动的位移时程响应；对位移时程响应进行归一化处理，得到实际位移时程响应，对实际位移时程响应进行快速傅里叶变换获取风机叶片的振动频率。本申请提出的方法具有可靠性强、抗干扰能力强、安装简便、成本低、可针对性提取特征、识别准确率高等优点。