## Entrenar el detector de anomalías

Se puede entrenar al detector de anomalías para que detecte defectos, residuos u otras imperfecciones. Para entrenar el detector de anomalías, etiquete las imágenes aceptables como OK y las imágenes con anomalías como NG.

A medida que vaya etiquetando las imágenes, se va entrenando el detector de anomalías para que sea capaz detectar las anomalías en las imágenes NG. Cuantas más imágenes etiquete, tanto más fiables serán las predicciones. Las predicciones se visualizan en el Confidence Indicator (indicador de fiabilidad), y el color del contorno de las imágenes es el mismo que el de la etiqueta predicha.

Para obtener los mejores resultados, cumpla los siguientes criterios:

- Etiquete las imágenes de un conjunto variado de imágenes como OK o NG.

- Verifique si el detector de anomalías proporciona de forma regular predicciones correctas con las piezas nuevas sin etiquetar.

- Etiquete distintos casos de anomalías.

El detector de anomalías puede considerarse como bien entrenado cuando presenta predicciones correctas con un nivel de confianza de dos o tres.

Puede conmutar entre la vista de pantalla completa y la de la RDI haciendo clic sobre {{key:smartSensor.image.view}}.

Puede activar el mapa de calor haciendo clic sobre {{key:smartSensor.image.heatMap}}. El mapa de calor indica, en tiempo real, dónde está encontrando el detector de anomalías unas desviaciones con respecto a las imágenes OK.

Para restablecer el detector de anomalías al estado de no entrenado, haga clic sobre Untrain Anomaly Detector. Se ponen a cero los dos contadores de etiquetas.