Q:
アノマリースコアの算出方法について教えてください。

A:
アノマリー検出ではapply_dl_modelにより推論を行い、
結果として出力されるアノマリースコアは 以下のような方法で算出されます。

評価対象の画像のアノマリーマップに対し、アノマリースコアをScore、、平均輝度値をμ、標準偏差をσとすると、
Score = μ +  (λ*σ)
簡単に言えば、アノマリーマップの平均輝度値に偏差を足した値になります。

※プログラムで下記オペレータにより検証しました。
    apply_dl_model (DLModelHandle, DLSamplePreprocessed, [], DLResult) //推論
    get_dict_tuple (DLResult, 'anomaly_score', Tuple) //アノマリースコアを取得
    get_dict_object (Object, DLResult, 'anomaly_image') //アノマリーマップを取得
    threshold (Object, Region, 0, 255) 
    intensity (Region, Object, Mean, Deviation) //平均輝度値を標準偏差を取得
    get_dl_model_param (DLModelHandle, 'standard_deviation_factor', GenParamValue) //標準偏差因子
    AnomalyScore := Mean+(GenParamValue*Deviation) //計算式

異常と見なした箇所が極端に小さい場合、アノマリー閾値を下回ってOKとみなしてしまうことがあります。
そうならずにしきい値を超えてくれるよう、スコアの調整をλで行います。
λは、アノマリースコアを算出するときに標準偏差の係数として使用され、標準偏差の値を増幅させスコアを大きくさせられます。
小さい欠陥がある場合、λを大きくすることでNGとみなすことが可能になる可能性がございます。

詳しくはget_dl_model_paramのリファレンスマニュアルをご確認ください。