本发明属于锚固检测技术领域，具体公开了一种基于机器学习的锚固临界值检测方法、系统及存储介质，该方法结合锚固临界值已有标准试验和既有数据进行训练，获取训练模型，采集预应力待测件的状态数据，根据预应力待测件的固有属性参数，对相关状态数据进行预处理，对预处理后的数据进行迭代拟合，确定最佳拟合阶数，根据训练数据产生的自适应经验范围，捕捉拟合图形的特征突变点，反向求解应力临界值初始解，结合锚固物理过程在临界值初始解中判定最优解。通过本技术方案，利用该方法实现对预应力待测件锚固临界值的检测。