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钢筋原材料检测数据分析与质量风险评估

前言

早期的建筑钢筋原材料检测主要依赖于人工检测与目视检查相结合的方式。由于当时检测手段较为原始，主要侧重于物理特性如直径、重量、外形等的简单检验。虽然这种方法在初期满足了基础检测需求，但随着建筑项目规模的增大及对钢筋性能要求的提高，传统检测方法逐渐暴露出局限性。传统检测难以对钢筋材料的内部质量进行全面、精确的检测，尤其是对材料的力学性能、化学成分、微观结构等更为复杂的要求，传统方法显得力不从心。

在建筑钢筋原材料检测领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的引入，为检测技术带来了巨大的创新潜力。通过深