AI Surface Defect Inspection System
日本の工業用検査システム
ZenKensaは、日本の中小製造業（SME）向けに設計されたAI支援型金属表面検査システムです。 本システムにおけるAIは**参考指標（AI参考指標）**として機能し、最終的な合否判定は必ず検査担当者の責任において行われます。
ZenKensa is an AI-assisted metal surface inspection system designed for Japanese SMEs. AI functions strictly as a reference indicator, and all final pass/fail decisions remain the responsibility of the human inspector.
AI責任の明確化（重要）
重要： 本システムにおけるAI解析結果は参考指標です。 最終的な合否判定は、必ず検査担当者の責任において行ってください。
IMPORTANT: AI analysis results are reference indicators only. Final inspection judgment must always be made by the responsible inspector.
システムアーキテクチャ
二段階検査パイプライン
- 入力画像が工業用検査に適した金属表面かどうかを判定
- 非金属（ゴム・木材・布・背景画像など）は自動拒否
- 不適切な入力による誤検知を防止
- 金属表面と判定された画像のみ解析
- 表面欠陥の傾向を評価
- 健全性スコア（0–100%）を算出
AI参考指標の位置付け
✅ AIは検査支援ツール ✅ 人間が最終判断者 ✅ 責任境界が明確 ✅ AIは決定権を持たない
金属表面検証データセット（学習済みモデル使用）
本システムのゲートキーパーAIは、金属 / 非金属の二値分類を目的として構築された専用データセットで学習されています。
Binary Classes
metal：検査対象となる工業用金属表面non_metal：ゴム、プラスチック、木材、布、背景画像など
Design Principles
- クラス完全均衡（50 / 50）
- データリークなし（train / val / test 厳密分離）
- 非金属クラスは「拒否動作学習」を目的に設計
※ 本番環境には学習データは含まれません。
Key Features
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軽量AIモデル（TensorFlow Lite） CPU環境で動作可能な工業向け軽量構成
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健全性スコア算出 欠陥傾向を数値化し、判断を支援
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日本語PDF検査レポート自動生成 検査ID、日時、スコア、判定結果を記録 監査・トレーサビリティ対応
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工場現場向けUI 余白・視線誘導・安心感を重視した日本的工業UI
モバイル・現場対応
- モバイル端末・タブレット対応
- レスポンシブUI
- 現場撮影 → 即検査 → レポート生成
Inspection Criteria
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合格（Pass） 健全性スコア ≥ 90% かつ 欠陥数 ≤ 5
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不合格（Fail） 上記条件を満たさない場合
※ 判定基準は現場要件に応じて調整可能
セットアップ
git clone <repository-url>
cd zenkensa
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000プロジェクト構成
zenkensa/
├── app/
│ ├── main.py # FastAPI Backend & AI Pipeline
│ └── templates/
│ └── index.html # Japanese Industrial UI
├── metal_surface_validator.tflite
├── zenkensa_model.tflite
├── reports/ # Inspection JSON / PDF outputs
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.md
設計思想
- AIは補助、判断は人間
- 説明可能性・監査対応重視
- 日本の製造現場で「毎日使われる」ことを前提
ZenKensa – 工場で安心して使えるAI検査支援システム Developed for Industrial Quality Excellence.