Visual Language Model as a Judge for Object Detection in Industrial Diagrams

📄 arXiv: 2510.03376v1 📥 PDF

作者: Sanjukta Ghosh

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2025-10-03

备注: Pre-review version submitted to IEEE ICASSP 2026

💡 一句话要点

提出基于视觉语言模型的工业图纸对象检测质量评估框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 对象检测 工业图纸 质量评估 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有对象检测算法缺乏自动评估输出质量的方法，限制了其在工业图纸数字化中的应用。
  2. 利用视觉语言模型的多模态能力，构建框架以评估对象检测结果并指导改进，实现自动质量评估。
  3. 通过识别缺失或不一致的检测，该方法提高了复杂工业图纸的整体对象检测性能。

📝 摘要（中文）

工业图纸，如管道和仪表图（P&IDs），对于工业装置的设计、运行和维护至关重要。将这些图纸转换为数字形式是构建数字孪生和实现智能工业自动化的重要一步。这一数字化过程的核心挑战是精确的对象检测。尽管最近的进展显著改进了对象检测算法，但仍然缺乏自动评估其输出质量的方法。本文通过引入一个采用视觉语言模型（VLM）来评估对象检测结果并指导其改进的框架来解决这一差距。该方法利用VLM的多模态能力来识别缺失或不一致的检测，从而实现自动质量评估并提高复杂工业图纸的整体检测性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业图纸对象检测中缺乏自动质量评估方法的问题。现有对象检测算法在应用于复杂工业图纸时，难以保证检测结果的准确性和完整性，而人工评估成本高昂且效率低下。因此，需要一种能够自动评估对象检测结果并指导模型改进的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）的多模态能力，将图像信息和文本信息结合起来，对对象检测结果进行评估。VLM能够理解图像中的对象及其相互关系，并结合图纸中的文本信息，判断检测结果是否完整、一致。这种方法避免了人工评估的繁琐，提高了评估效率和准确性。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 对象检测模块：使用现有的对象检测算法对工业图纸进行对象检测，得到初步的检测结果。2) 视觉语言模型模块：使用预训练的VLM，输入图像和检测结果，VLM根据图像和检测结果生成文本描述。3) 质量评估模块：将VLM生成的文本描述与图纸中的文本信息进行对比，判断检测结果是否存在缺失或不一致。4) 结果优化模块：根据质量评估结果，对检测结果进行优化，例如添加缺失的对象或修正错误的对象类别。

关键创新：该论文的关键创新在于将视觉语言模型应用于工业图纸对象检测的质量评估。与传统的基于规则或人工设计的评估方法相比，VLM能够更好地理解图像和文本信息，从而实现更准确、更高效的质量评估。此外，该方法还可以指导对象检测模型的改进，提高整体检测性能。

关键设计：论文中VLM的选择至关重要，需要选择具有较强多模态理解能力的模型。此外，质量评估模块的设计也需要仔细考虑，如何有效地将VLM生成的文本描述与图纸中的文本信息进行对比，是提高评估准确性的关键。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文重点在于方法论的提出，摘要中未提供具体的实验数据或性能指标。因此，实验亮点未知。但可以推断，实验结果应能证明该框架能够有效识别缺失或不一致的检测，并提高复杂工业图纸的整体检测性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于工业图纸的数字化和智能自动化领域，例如构建数字孪生、实现智能巡检、优化生产流程等。通过自动评估对象检测结果并指导模型改进，可以提高工业图纸数字化的效率和准确性，降低人工成本，为工业智能化提供有力支持。未来，该方法还可以扩展到其他类型的图纸和文档处理任务中。

📄 摘要（原文）

Industrial diagrams such as piping and instrumentation diagrams (P&IDs) are essential for the design, operation, and maintenance of industrial plants. Converting these diagrams into digital form is an important step toward building digital twins and enabling intelligent industrial automation. A central challenge in this digitalization process is accurate object detection. Although recent advances have significantly improved object detection algorithms, there remains a lack of methods to automatically evaluate the quality of their outputs. This paper addresses this gap by introducing a framework that employs Visual Language Models (VLMs) to assess object detection results and guide their refinement. The approach exploits the multimodal capabilities of VLMs to identify missing or inconsistent detections, thereby enabling automated quality assessment and improving overall detection performance on complex industrial diagrams.