## Anomalie-Detektor trainieren

Sie können den Anomalie-Detektor darin trainieren, Fehler, Schmutz oder anderweitige fehlerhafte Objekte zu erkennen. Um den Anomalie-Detektor zu trainieren, kennzeichnen Sie gute Bilder als OK und Bilder mit Anomalien als NG.

Während Sie Bilder kennzeichnen, trainieren Sie den Anomalie-Detektor so, dass er Anomalien auf NG-Bildern erkennt. Je mehr Bilder Sie kennzeichnen, desto zuverlässiger sind die Prognosen. Die Prognosen werden durch den Zuverlässigkeitsanzeiger angegeben und die Farbe des Bildrands entspricht der prognostizierten Kennzeichnungsfarbe.

Die besten Ergebnisse erhalten Sie, wenn die folgenden Kriterien erfüllt sind:

- Kennzeichnen Sie eine Reihe von Bildern als OK und NG.

- Vergewissern Sie sich, dass der Anomalie-Detektor kontinuierlich die korrekte Prognose für neue nicht gekennzeichnete Teile empfängt.

- Kennzeichnen Sie verschiedene Anomalieszenarien.

Der Anomalie-Detektor ist gut trainiert, wenn er mit zwei oder drei Zuverlässigkeitsstufen korrekte Prognosen anzeigt.

Sie können zwischen der Vollbild- und der Inspektionsbereichsansicht wechseln, indem Sie auf {{key:smartSensor.image.view}} klicken.

Sie können die Heatmap einschalten, indem Sie auf {{key:smartSensor.image.heatMap}} klicken. Die Heatmap zeigt live an, wo der Anomaliedetektor Abweichungen im Vergleich zu OK-Bildern entdeckt.

Setzen Sie den Anomalie-Detektor in einen nicht trainierten Zustand zurück, indem Sie auf Training für Anomalie-Detektor aufheben klicken. Beide Kennzeichnungszähler werden auf Null zurückgesetzt.