論文の概要: InsightX Agent: An LMM-based Agentic Framework with Integrated Tools for Reliable X-ray NDT Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14899v2
• Date: Mon, 18 Aug 2025 07:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.157298
• Title: InsightX Agent: An LMM-based Agentic Framework with Integrated Tools for Reliable X-ray NDT Analysis
• Title（参考訳）: InsightX Agent: 信頼性の高いX線NDT解析ツールを備えたLMMベースのエージェントフレームワーク
• Authors: Jiale Liu, Huan Wang, Yue Zhang, Xiaoyu Luo, Jiaxiang Hu, Zhiliang Liu, Min Xie,
• Abstract要約: 非破壊試験(NDT)は産業品質保証に不可欠である。 既存のディープラーニングベースのアプローチは、対話性、解釈可能性、そして批判的な自己評価能力に欠けることが多い。 本稿では,信頼性,解釈性,インタラクティブなNDT分析を実現するための新しいLMMベースのエージェントフレームワークであるInsightX Agentを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.686848727476644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-destructive testing (NDT), particularly X-ray inspection, is vital for industrial quality assurance, yet existing deep-learning-based approaches often lack interactivity, interpretability, and the capacity for critical self-assessment, limiting their reliability and operator trust. To address these shortcomings, this paper proposes InsightX Agent, a novel LMM-based agentic framework designed to deliver reliable, interpretable, and interactive X-ray NDT analysis. Unlike typical sequential pipelines, InsightX Agent positions a Large Multimodal Model (LMM) as a central orchestrator, coordinating between the Sparse Deformable Multi-Scale Detector (SDMSD) and the Evidence-Grounded Reflection (EGR) tool. The SDMSD generates dense defect region proposals for multi-scale feature maps and sparsifies them through Non-Maximum Suppression (NMS), optimizing detection of small, dense targets in X-ray images while maintaining computational efficiency. The EGR tool guides the LMM agent through a chain-of-thought-inspired review process, incorporating context assessment, individual defect analysis, false positive elimination, confidence recalibration and quality assurance to validate and refine the SDMSD's initial proposals. By strategically employing and intelligently using tools, InsightX Agent moves beyond passive data processing to active reasoning, enhancing diagnostic reliability and providing interpretations that integrate diverse information sources. Experimental evaluations on the GDXray+ dataset demonstrate that InsightX Agent not only achieves a high object detection F1-score of 96.35% but also offers significantly improved interpretability and trustworthiness in its analyses, highlighting the transformative potential of agentic LLM frameworks for industrial inspection tasks.
• Abstract（参考訳）: 非破壊検査(NDT)、特にX線検査は、産業品質保証に不可欠であるが、既存のディープラーニングベースのアプローチでは、対話性、解釈可能性、重要な自己評価能力が欠如しており、信頼性とオペレーターの信頼が制限されている。 これらの欠点に対処するため,本稿では,信頼性,解釈性,インタラクティブなX線NDT解析を実現するための新しいLMMベースのエージェントフレームワークであるInsightX Agentを提案する。 典型的なシーケンシャルパイプラインとは異なり、InsightX Agentは、Sparse Deformable Multi-Scale Detector(SDMSD)とEvidence-Grounded Reflection(EGR)ツールの間で協調して、LMM(Large Multimodal Model)を中央オーケストレータとして配置する。 SDMSDは、マルチスケール特徴写像のための高密度欠陥領域の提案を生成し、それらを非最大抑圧(NMS)により分散させ、計算効率を維持しながら、X線画像中の小さな高密度ターゲットの検出を最適化する。 EGRツールは、コンテキストアセスメント、個々の欠陥分析、偽陽性の排除、信頼回復、品質保証を取り入れて、SDMSDの最初の提案を検証・改善する、チェーン・オブ・インスパイアされたレビュープロセスを通じてLMMエージェントをガイドする。 ツールを戦略的に活用し、インテリジェントに利用することにより、InsightX Agentは受動的データ処理を超えて、アクティブな推論に移行し、診断の信頼性を高め、多様な情報ソースを統合する解釈を提供する。 GDXray+データセットの実験的評価では、InsightX Agentは96.35%の高オブジェクト検出F1スコアを達成するだけでなく、分析における解釈可能性と信頼性を大幅に改善し、産業検査タスクにおけるエージェントLLMフレームワークの変革の可能性を強調している。

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