論文の概要: BlueprintAgent: Constraint-Triggered Targeted Revisits for Simulation-Ready Generation from Scanned Structural Blueprints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07362v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 11:29:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.417739
- Title: BlueprintAgent: Constraint-Triggered Targeted Revisits for Simulation-Ready Generation from Scanned Structural Blueprints
- Title（参考訳）: BlueprintAgent: Scanned Structure Blueprints によるシミュレーション可能な生成のための制約付きターゲットリビジョン
- Abstract要約: スキャンされた青写真からフレーム抽出を行うための制約付きマルチモーダルエージェントBlueprintAgent(BPA)を提案する。
BPAはMLLMを主要な読者と意思決定者として扱い、OCRとコンピュータビジョンは局所的な証拠を提供する。
20の匿名RCフレームプロジェクトから,300個の実走査青写真シート上でのBPAを,5つのベースラインと6つのアブレーションに対して評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.367901931043676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Converting in-service reinforced-concrete (RC) building blueprints into simulation-ready models---structured frame representations that support deterministic FEM export and qualified-engineer review---underpins safety assessment and seismic retrofit, but the process remains manual. Direct prompting of a multimodal large language model (MLLM) over a scanned sheet is unreliable: outputs often violate engineering constraints on beam--column support, span count, or 3D continuity. We present BlueprintAgent (BPA), a constraint-triggered multimodal agent for simulation-ready frame extraction from scanned blueprints. BPA treats the MLLM as the primary reader and decision maker, with OCR and computer vision supplying localized evidence. Its central mechanism realizes engineering constraints as callable validators whose entity-level conflict reports trigger targeted MLLM revisits over the local region---an inference-time control distinct from fixed pipelines and free-form self-reflection. We evaluate BPA on 300 real scanned blueprint sheets from 20 anonymized RC frame projects, against five baselines and six ablations. BPA reaches a macro-averaged Beam F1 of 0.994, against 0.301 for single-MLLM zero-shot and 0.820 for a fixed pipeline; removing MLLM-led axis adjudication collapses Beam and Column F1 on complex multi-sheet projects. For dense technical drawings, engineering constraints are best deployed as triggers for entity-level targeted revisits rather than as post-hoc output filters.
- Abstract（参考訳）: サービス内強化コンクリート(RC)をシミュレーション可能なモデルに変換する - 決定論的FEM輸出と資格エンジニアのレビューをサポートする構造的フレーム表現- 安全性評価と耐震補強を基礎とするが、そのプロセスは手作業のままである。スキャンされたシート上でのマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)の直接の推進は信頼できない。出力はビームカラムのサポート、スパン数、または3D連続性に関する工学的制約に反することが多い。
スキャンされた青写真からフレーム抽出を行うための制約付きマルチモーダルエージェントBlueprintAgent(BPA)を提案する。
BPAはMLLMを主要な読者と意思決定者として扱い、OCRとコンピュータビジョンは局所的な証拠を提供する。
その中心的なメカニズムは、エンジニアリングの制約を呼び出し可能なバリデータとして実現し、エンティティレベルのコンフリクトレポートは、固定パイプラインとフリーフォームの自己回帰とは別の推論時間制御である、ローカルリージョン上でMLLMの再検討をトリガーする。
20の匿名RCフレームプロジェクトから,300個の実走査青写真シート上でのBPAを,5つのベースラインと6つのアブレーションに対して評価した。
BPAは、単一MLLMゼロショットで0.301、固定パイプラインで0.820に対して0.994のマクロ平均ビームF1に達する。
密集した技術的図面の場合、エンジニアリングの制約は、ポストホック出力フィルタではなく、エンティティレベルのターゲットリビジョンのトリガーとして配置されるのが最適である。
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