JP2024519662A - フーリエ変換ベースレイアウトパターンの階層的クラスタ化 - Google Patents

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Abstract

Figure 2024519662000001
画像データから抽出された複数のパターンをグループ化するための装置、システム及び方法が開示される。いくつかの実施形態では、パターンをグループ化する方法は、ウェーハの一部分上に形成されたフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信することを含む。本方法はまた、フーリエ変換後の複数のパターンを複数組のパターンへ分離することを含む。本方法は更に、それぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行うことを含む。
【選択図】 図３

Description

[0001] 本明細書において提供される実施形態は、マスク検査又はウェーハ検査を容易にするための集積回路レイアウトの基準データ（例えばレイアウトパターン、ＧＤＳパターン）をクラスタ化するためのシステム及び方法に関する。
[0002] 集積回路（ＩＣ）の製造プロセスでは、未完成の又は完成した回路部品を検査して、それらが設計通りに製造され、欠陥がないことを保証する。走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）などの荷電粒子（例えば、電子）ビーム顕微鏡又は光学顕微鏡を利用した検査システムが用いられることがある。ＩＣ部品の物理的サイズが縮小し続けるにつれ、欠陥検出における精度及び歩留りがより重要になる。
[0003] 走査電子顕微鏡（ＳＥＭ：scanning electron microscope）又は透過電子顕微鏡（ＴＥＭ：transmission electron microscope）などの荷電粒子（例えば電子）ビーム顕微鏡は、ＩＣ部品を検査するための実用的ツールとして役立ち得る。ＳＥＭ又はＴＥＭ像から測定されたパターン又は構造の限界寸法が、製造されるＩＣの欠陥を検出するために使用され得る。例えば、パターン間のズレ又は辺配置変動は、製造プロセスを制御する際にだけでなく欠陥を判断する際においても役立ち得る。
[0004] 本開示の実施形態は基準データをグループ化するための装置、システム及び方法を提供する。
[0005] いくつかの実施形態では、画像データから抽出された複数のパターンをグループ化する方法が提供される。本方法は、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；フーリエ変換後の複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及びそれぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行うことを含む。
[0006] いくつかの実施形態では、画像データから抽出された複数のパターンをグループ化するためのシステムが提供される。本システムは回路構成を含むコントローラを含み、回路構成は：ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；フーリエ変換後の複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及びそれぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行うことをシステムに行わせるように構成される。
[0007] いくつかの実施形態では、画像データから抽出された複数のパターンをグループ化する方法をシステムに行わせるためにシステムの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本方法は、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；フーリエ変換後の複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及びそれぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行うことを含む。
[0008] いくつかの実施形態では、複数のパターンをグループ化する方法が提供される。本方法は、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；複数のパターンのそれぞれから変換された複数の周波数領域フィーチャに対し階層的クラスタ化を行うこと、を含み、階層的クラスタ化を行うことは、パラメータのユーザ選択を受信すること；及びそれぞれの階層レベルにおいて対応組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかをパラメータに基づき再帰的に評価することを行うことにより複数の周波数領域フィーチャを再帰的に区分化することを含む。
[0009] いくつかの実施形態では、画像データから抽出された複数のパターンをグループ化するためのシステムが提供される。本システムは、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；及び複数のパターンのそれぞれから変換された複数の周波数領域フィーチャに対し階層的クラスタ化を行うことをシステムに行わせるように構成された回路構成を含むコントローラを含み；階層的クラスタ化を行うことは、パラメータのユーザ選択を受信すること；及びそれぞれの階層レベルにおいて対応組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかをパラメータに基づき再帰的に評価することを行うことにより複数の周波数領域フィーチャを再帰的に区分化することを含む。
[0010] いくつかの実施形態では、画像データから抽出された複数のパターンをグループ化する方法をシステムに行わせるためにシステムの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本方法は、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；複数のパターンのそれぞれから変換された複数の周波数領域フィーチャに対し階層的クラスタ化を行うことを含み、階層的クラスタ化を行うことは、パラメータのユーザ選択を受信すること；及びそれぞれの階層レベルにおいて対応組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかをパラメータに基づき再帰的に評価することを行うことにより複数の周波数領域フィーチャを再帰的に区分化することを含む。
[0011] 本開示の実施形態の他の利点は、図解及び例を手段として本発明のいくつかの実施形態が記載される添付図面に関連して行われる以下の説明から明白になる。
[0012]本開示のいくつかの実施形態に一致する例示的電子ビーム検査（ＥＢＩ：electron beam inspection）システムを示す概略図を示す。 [0013]本開示のいくつかの実施形態に一致する図１の電子ビーム検査システムの一部であり得る例示的電子ビームツールを示す概略図を示す。 [0014]本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データを処理するための例示的システムのブロック図を示す。 [0015]本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データ内に含まれるパターンの第１レベルグループ化の例示的プロセスを示す。 [0016]本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データ内に含まれるパターンをクラスタ化する例示的プロセスを示す。 [0017]本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データ内に含まれるパターンの第２レベルグループ化の例示的プロセスを示す。 [0018]本開示のいくつかの実施形態に一致するクラスタ化又はグループ化プロセス中に２つのパターンを比較する例示的線図を示す。 [0019]本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データ内の複数のパターンに対しフーリエ変換を行う例示的プロセスを示す。 [0020]本開示のいくつかの実施形態に一致するフーリエ変換ベース基準画像をベクトルへ変換する例示的プロセスを示す。 [0021]本開示のいくつかの実施形態に一致するフーリエ変換ベースフィーチャを区分化する例示的階層的クラスタ化プロセスを示す線図を示す。 [0022]本開示のいくつかの実施形態に一致する凝集性試験の線図を示す。 [0023]本開示のいくつかの実施形態に一致する再帰的区分化が継続する線図を示す。 [0024]本開示のいくつかの実施形態に一致する再帰的区分化が停止する線図を示す。 [0025]本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データを処理する例示的方法を表わすプロセスフローチャートである。 [0026]本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データを処理する例示的方法を表わすプロセスフローチャートである。
[0027] ここで、例示的な実施形態を詳細に参照する。これらの実施形態の例が、添付の図面に示されている。以下の説明は添付の図面を参照し、異なる図面中の同じ番号は、特に断りの無い限り、同じ又は同様の要素を表す。例示的な実施形態の以下の説明文中に記載される実施態様は、全ての実施態様を表すものではない。その代わり、それらは、添付の特許請求の範囲に列挙される開示される実施形態に関連する態様と一致する装置及び方法の単なる例にすぎない。例えば、いくつかの実施形態は、電子ビームを利用するという文脈で説明されているが、本開示はそのように限定はされない。他のタイプの荷電粒子ビームも、同様に適用することができる。更に、光学撮像、光検出、ｘ線検出などの他の撮像システムが使用されることができる。
[0028] 電子デバイスは、基板と呼ばれるシリコン片上に形成された回路から構成される。多数の回路が、同じシリコン片上に一緒に形成されることができ、集積回路又はＩＣと呼ばれる。多数のより多くの回路を基板上に収めることができるように、これらの回路の寸法は劇的に低減された。例えば、スマートフォン内のＩＣチップは、親指の爪ほど小さいことがあり得るが、２０億個を超えるトランジスタを含むことができ、各トランジスタの寸法は、人間の髪の毛の寸法の１／１０００よりも小さい。
[0029] これらの極端に小さなＩＣを製造することは、複雑で時間がかかり高価なプロセスであり、しばしば数百にのぼる個別ステップを含む。たった１つのステップでのエラー（例えば、設計又はパターニングにおいて）が、完成したＩＣにおける欠陥をもたらし、そのＩＣを使い物にならなくする可能性がある。従って、製造プロセスの目標の１つは、そのような欠陥を回避して、プロセスにおいて作製される機能的ＩＣの数を最大化すること、即ち、プロセスの全体的歩留まりを向上させることである。
[0030] 歩留まりを向上させる１つの構成要素は、チップ作製プロセスを監視して、十分な数の機能的集積回路が製造されていることを確認することである。プロセスを監視する１つの方法は、チップ回路構造物を形成する様々な段階において、チップ回路構造物を検査することである。検査は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を使用して実行することができる。ＳＥＭを使用すると、これらの非常に小さな構造物を撮像する、要するに、これらの構造物の「写真」を撮ることができる。この画像を使用して、構造物が適切に形成されたかどうか、及び構造物が適切な位置に形成されたかどうかを決定することができる。構造物に欠陥がある場合、欠陥が再発する可能性が低くなるようにプロセスを調節することができる。欠陥は半導体処理の様々な段階中に生成され得る。ホットスポットはリソグラフィパターニング又はエッチング後に欠陥を有する可能性が高いエリアである。従って、設計段階における初期にホットスポットを識別及び低減すること又は欠陥をできるだけ早く正確且つ効率的に識別することが重要である。
[0031] ウェーハ検査プロセス中に、ウェーハ上の関心エリアが判断され得る。いくつかの実施形態では、関心エリアは、様々な形状（多角形、正方形、又は検査のために好適である他の規則的又は不規則的形状など）を有するパターンを含み得る。検査のための様々なシステム及びプロセスは、例えば集積回路（ＩＣ）上の膨大な数のフィーチャとＩＣの又はＩＣのＳＥＭ像の膨大なデータを解析する複雑性とに起因する挑戦に直面し得る。例えば、パターングループ化又はクラスタ化プロセスは時間がかり得る。更に、パラメータ（グループの数、又はどれほどパターンが各グループ内で似ているかなど）をグループ化又はクラスタ化することは予め定義されそして固定される。ユーザは、パターンがどれだけ多くのグループに分類され得るかに関し又はグループ内のパターン間の類似性の程度に関し制御しなくてもよい。
[0032] 開示される実施形態のいくつかは、本明細書において開示される欠点のいくつか又はすべてに対処するシステム及び方法を提供する。本開示では、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）データファイルのようなＩＣデータ又は基準データ（基準画像データ、設計データ、標準データ、レイアウト情報とも呼ばれる）は、類似特性を有するパターンをグループ化又はクラスタ化するように処理され得る。いくつかの実施形態では、類似パターンは、検査効率を改善するために検査が各グループの代表パターンに対し行われ得るようにグループ化又はクラスタ化され得る。いくつかの実施形態では、類似パターンは幾何学的特性に基づきグループ化される。いくつかの実施形態では、類似パターンは周波数領域における高次元ベクトルを取得するために処理され、そしてベクトルは、データセット全体を複数のグループへ区分化するために階層的クラスタ化を使用することにより処理される。従って、改善された効率及び精度を有するホットスポット解析又はウェーハ検査が行われ得る。更に、ユーザは、階層的クラスタ化をカスタム化するために１つ又は複数のパラメータを調節し得る。
[0033] 図面における構成要素の相対的な寸法は、理解しやすいように誇張されていることができる。以下の図面の説明では、同じ又は同様の参照番号は、同じ又は同様の構成要素又はエンティティを指しており、個々の実施形態に関して異なる点のみが説明されている。本明細書で使用する場合、特段の断りが無い限り、「又は」という用語は、実行不可能である場合を除いて、全ての可能な組み合わせを包含する。例えば、構成要素がＡ又はＢを含むことができると記載されている場合、特段の断りが無い限り又は実行不可能で無い限り、構成要素はＡ、又はＢ、又はＡ及びＢを含むことができる。第２の例として、構成要素がＡ、Ｂ、又はＣを含むことができると記載されている場合、特段の断りが無い限り又は実行不可能で無い限り、構成要素はＡ、又はＢ、又はＣ、又はＡ及びＢ、又はＡ及びＣ、又はＢ及びＣ、又はＡ及びＢ及びＣを含むことができる。
[0034] 図１は、本開示のいくつかの実施形態と一致した、例示的な電子ビーム検査（ＥＢＩ）システム１００を示す。ＥＢＩシステム１００は、撮像のために使用されることができる。図１に示すように、ＥＢＩシステム１００は、メインチャンバ１０１、装填／ロックチャンバ１０２、電子ビームツール１０４、及び機器フロントエンドモジュール（ＥＦＥＭ）１０６を含む。電子ビームツール１０４は、メインチャンバ１０１内部に配置されている。ＥＦＥＭ１０６は、第１の装填ポート１０６ａ及び第２の装填ポート１０６ｂを含む。ＥＦＥＭ１０６は、追加の装填ポートを含むことができる。第１の装填ポート１０６ａ及び第２の装填ポート１０６ｂは、検査対象のウェーハ（例えば、半導体ウェーハ、又は他の材料で作られたウェーハ）又はサンプル（ウェーハ及びサンプルは、互換的に使用されることができる）を収容するウェーハＦＯＵＰ（front opening unified pod）を受け取る。「ロット」とは、バッチとして処理するために装填されることができる複数のウェーハである。
[0035] ＥＦＥＭ１０６内の１つ又は複数のロボットアーム（図示せず）が、ウェーハを装填／ロックチャンバ１０２に運ぶことができる。装填／ロックチャンバ１０２は、装填／ロック真空ポンプシステム（図示せず）に接続され、このポンプシステムは、大気圧よりも低い第１の圧力に達するように、装填／ロックチャンバ１０２内のガス分子を除去する。第１の圧力に達した後、１つ又は複数のロボットアーム（図示せず）がウェーハを装填／ロックチャンバ１０２からメインチャンバ１０１に運ぶことができる。メインチャンバ１０１は、メインチャンバ真空ポンプシステム（図示せず）に接続され、このポンプシステムは、第１の圧力よりも低い第２の圧力に達するように、メインチャンバ１０１内のガス分子を除去する。第２の圧力に達した後、ウェーハは電子ビームツール１０４による検査にかけられる。電子ビームツール１０４は、シングルビームシステム又はマルチビームシステムであり得る。本明細書において開示されるシステム及び方法はシングルビームシステム及びマルチビームシステムの両方へ適用し得るということが理解される。
[0036] コントローラ１０９は電子ビームツール１０４へ電子的に接続される。コントローラ１０９はＥＢＩシステム１００の様々な制御を行うように構成されたコンピュータであり得る。コントローラ１０９はまた、様々な信号及び画像処理機能を実行するように構成された処理回路を含み得る。いくつかの実施形態では、コントローラ１０９はＥＢＩシステム１００から離れそしてそれから独立し得る。例えば、コントローラ１０９はＥＢＩシステム１００へ通信可能に結合されるコンピュータであり得る。いくつかの実施形態では、コントローラ１０９はメインチャンバ１０１、ロード／ロックチャンバ１０２及びＥＦＥＭ１０６を含む構造の外に在るとして図１に示されるが、コントローラ１０９は構造の一部であり得るということが認識される。
[0037] いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は１つ又は複数のプロセッサ１４２を含むことができる。プロセッサは、情報を操作又は処理することができる汎用的な又は特定の電子デバイスであり得る。例えば、プロセッサは、任意の数の、中央処理装置（即ち「ＣＰＵ」）、グラフィックス処理装置（即ち「ＧＰＵ」）、光プロセッサ、プログラマブル論理制御装置、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、デジタル・シグナル・プロセッサ、ＩＰ（intellectual property）コア、プログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）、プログラマブル・アレイ・ロジック（ＰＡＬ）、汎用アレイロジック（ＧＡＬ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジック・デバイス（ＣＰＬＤ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、システム・オン・チップ（ＳｏＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及びデータ処理可能な任意の種類の回路、の任意の組み合わせを含むことができる。プロセッサはまた、ネットワークを介して結合された複数の機械又はデバイスにまたがって分散した１つ又は複数のプロセッサを含む、仮想プロセッサであり得る。
[0038] いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は更に、１つ又は複数のメモリ１４４を含むことができる。メモリは、（例えば、バスを介して）プロセッサがアクセス可能なコード及びデータを記憶することができる、汎用の又は特定の電子デバイスであり得る。例えば、メモリは、任意の数のランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、磁気ディスク、ハードドライブ、ソリッド・ステート・ドライブ、フラッシュドライブ、セキュリティ・デジタル（ＳＤ）カード、メモリスティック、コンパクト・フラッシュ（ＣＦ）カード、又は任意の種類の記憶デバイス、の任意の組み合わせを含むことができる。コードには、オペレーティングシステム（ＯＳ）、及び特定のタスク用の１つ又は複数のアプリケーション・プログラム（即ち「ａｐｐｓ」）が含まれることができる。メモリはまた、ネットワークを介して結合された複数の機械又はデバイスにまたがって分散した１つ又は複数のメモリを含む、仮想メモリであり得る。
[0039] ここで図２を参照すると、図２は、本開示のいくつかの実施形態と一致した、図１のＥＢＩシステム１００の一部であるマルチビーム検査ツールを含む例示的な電子ビームツール１０４を示す概略図である。マルチビーム電子ビームツール１０４（本明細書では装置１０４とも呼ばれる）は、電子源２０１、クーロンアパーチャプレート（又は「ガンアパーチャプレート」）２７１、集光レンズ２１０、放射源変換ユニット２２０、一次投影系２３０、電動ステージ２０９、及び検査対象のウェーハ２０８を保持するために電動ステージ２０９によって支持されるサンプルホルダー２０７を含む。マルチビーム電子ビームツール１０４は更に、二次投影系２５０及び電子検出デバイス２４０を含むことができる。一次投影系２３０は、対物レンズ２３１を含むことができる。電子検出デバイス２４０は、複数の検出素子２４１、２４２、及び２４３を含むことができる。ビームセパレータ２３３及び偏向走査ユニット２３２が、一次投影系２３０の内部に配置されることができる。
[0040] 電子源２０１、クーロンアパーチャプレート２７１、集光レンズ２１０、放射源変換ユニット２２０、ビームセパレータ２３３、偏向走査ユニット２３２、及び一次投影系２３０は、装置１０４の一次光軸２０４と位置合わせされていることができる。二次投影系２５０及び電子検出デバイス２４０は、装置１０４の二次光軸２５１と位置合わせされていることができる。
[0041] 電子源２０１は、カソード（図示せず）及び抽出器又はアノード（図示せず）を含んでいてよく、動作中、電子源２０１は、カソードから一次電子を放出するように構成され、この一次電子は抽出器及び／又はアノードによって抽出されるか又は加速されて、一次電子ビーム２０２を形成し、これは、（仮想の又は現実の）一次ビームクロスオーバー２０３を形成する。一次電子ビーム２０２は、一次ビームクロスオーバー２０３から放出されるものとして視覚化されることができる。
[0042] 放射源変換ユニット２２０は、画像形成素子アレイ（図示せず）、収差補償器アレイ（図示せず）、ビーム制限アパーチャアレイ（図示せず）、及び予備曲げマイクロ偏向器アレイ（図示せず）を含むことができる。いくつかの実施形態では、予備曲げマイクロ偏向器アレイは、一次電子ビーム２０２の複数の一次ビームレット２１１、２１２、２１３を、ビーム制限アパーチャアレイ、画像形成素子アレイ、及び収差補償器アレイに垂直に入射するように偏向させる。いくつかの実施形態では、集光レンズ２１０は、一次電子ビーム２０２を集束させて、平行ビームにし、放射源変換ユニット２２０に垂直に入射させるように、設計される。画像形成素子アレイは、複数のマイクロ偏向器又はマイクロレンズを含んで、一次電子ビーム２０２の複数の一次ビームレット２１１、２１２、２１３に影響を与え、且つ、一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３の夫々に対して１つずつ、一次ビームクロスオーバー２０３の複数の（仮想の又は現実の）平行画像を形成し得る。いくつかの実施形態では、収差補償器アレイは、フィールド湾曲補償器アレイ（図示せず）及び非点収差補償器アレイ（図示せず）を含むことができる。フィールド湾曲補償器アレイは、複数のマイクロレンズを含んで、一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３のフィールド湾曲収差を補償し得る。非点収差補償器アレイは、複数のマイクロ非点収差補正器を含んで、一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３の非点収差を補償し得る。ビーム制限アパーチャアレイは、個々の一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３の直径を制限するように構成されることができる。図２は、例として３つの一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３を示しており、放射源変換ユニット２２０は、任意の数の一次ビームレットを形成するように構成されてもよいことが理解されよう。コントローラ１０９は、放射源変換ユニット２２０、電子検出デバイス２４０、一次投影系２３０、又は電動ステージ２０９などの、図１のＥＢＩシステム１００の様々な部分に接続されることができる。いくつかの実施形態では、以下で更に詳細に説明するように、コントローラ１０９は、様々な画像及び信号の処理機能を実行し得る。コントローラ１０９は、様々な制御信号を生成して、荷電粒子ビーム検査システムの１つ又は複数の部品の動作を制御することもある。
[0043] 集光レンズ２１０は、一次電子ビーム２０２を集束させるように構成される。集光レンズ２１０は更に、集光レンズ２１０の集束力を変化させることにより、放射源変換ユニット２２０の下流の一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３の電流を調節するように構成されることができる。或いは、個々の一次ビームレットに対応するビーム制限アパーチャアレイ内部のビーム制限アパーチャの半径のサイズを変えることによって、電流を変化させることができる。電流は、ビーム制限アパーチャの半径のサイズと集光レンズ２１０の集束力の両方を変えることによって、変化させることができる。集光レンズ２１０は、第１の原理平面の位置が移動可能であるように構成され得る調整可能集光レンズであり得る。調整可能集光レンズは磁気性であるように構成されていてもよく、その結果、オフアクシスのビームレット２１２及び２１３が回転角度を有して放射源変換ユニット２２０を照射することになり得る。回転角度は、集束力、又は調整可能集光レンズの第１の主平面の位置と共に変化する。集光レンズ２１０は、集光レンズ２１０の集束力が変化している間に回転角度を不変に保つように構成されることができる、回転防止集光レンズであり得る。いくつかの実施形態では、集光レンズ２１０は調整可能の回転防止集光レンズであり得、このレンズでは、集束力及び第１の主平面の位置が変化した場合に回転角度が変化しない。
[0044] 対物レンズ２３１は、検査のために、ビームレット２１１、２１２、及び２１３をウェーハ２０８上に集束させるように構成されていてもよく、また、現在の実施形態では、ウェーハ２０８の表面上に３つのプローブスポット２２１、２２２、及び２２３を形成し得る。クーロンアパーチャプレート２７１は、動作時に、一次電子ビーム２０２の周辺電子を遮断して、クーロン効果を低減するように構成される。クーロン効果は、一次ビームレット２１１、２１２、２１３のプローブスポット２２１、２２２、及び２２３の各々のサイズを拡大し、従って検査解像度を低下させることができる。
[0045] ビームセパレータ２３３は、例えば、静電双極子場及び磁気双極子場（図２には図示せず）を生成する静電偏向器を含むウィーンフィルタであり得る。動作時には、ビームセパレータ２３３は、一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３の個々の電子に静電双極子場によって静電気力を及ぼすように構成されることができる。静電気力は、個々の電子にビームセパレータ２３３の磁気双極子場によって及ぼされる磁気力と、大きさは等しいが方向が反対である。従って、一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３は、少なくとも実質的にゼロの偏向角で、ビームセパレータ２３３を少なくとも実質的に真っ直ぐに通過することができる。
[0046] 動作時には、偏向走査ユニット２３２は、一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３を偏向させて、ウェーハ２０８の表面のセクション内の個々のスキャンエリア全体に渡ってプローブスポット２２１、２２２、及び２２３をスキャンさせるように構成される。ウェーハ２０８上での一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３、又はプローブスポット２２１、２２２、及び２２３の入射に応答して、ウェーハ２０８から電子が出現し、３つの二次電子ビーム２６１、２６２、及び２６３が生成される。二次電子ビーム２６１、２６２、及び２６３の各々は、通常、二次電子（５０ｅＶ以下の電子エネルギーを有する）及び後方散乱電子（５０ｅＶと一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３のランディングエネルギーとの間の電子エネルギーを有する）を含む。ビームセパレータ２３３は、二次電子ビーム２６１、２６２、及び２６３を二次投影系２５０に向けて偏向させるように構成される。続いて、二次投影系２５０は、二次電子ビーム２６１、２６２、及び２６３を、電子検出デバイス２４０の検出素子２４１、２４２、及び２４３に集束させる。検出素子２４１、２４２、及び２４３は、対応する二次電子ビーム２６１、２６２、及び２６３を検出し、例えば、ウェーハ２０８の対応するスキャンエリアの画像を構築するために、コントローラ１０９又は信号処理システム（図示せず）に送信される対応する信号を生成するように構成される。
[0047] いくつかの実施形態では、検出素子２４１、２４２、及び２４３は、対応する二次電子ビーム２６１、２６２、及び２６３をそれぞれ検出し、画像処理システム（例えば、コントローラ１０９）に向けて対応する強度信号出力（図示せず）を生成する。いくつかの実施形態では、各検出素子２４１、２４２、及び２４３は、１つ又は複数のピクセルを含むことができる。検出素子の強度信号出力は、検出素子内の全てのピクセルによって生成される信号の合計であり得る。
[0048] 図２に示すように、ウェーハ検査システム１９９（又は「システム１９９」）は、放射源変換ユニット２２０により提供され得る又はそれへ通信可能に結合され得る。例えば、システム１９９は、互いに通信可能に結合される検査画像取得器２００、ストレージ１３０、基準データ取得器１６０（又は「基準データ取得器１６０」）及びコントローラ１０９を含み得る。いくつかの実施形態では、検査画像取得器２００、ストレージ１３０又は基準データ取得器１６０は、コントローラ１０９又はシステム１９９のモジュールとして取り込まれ得る、又はコントローラ１０９又はシステム１９９内に実装され得る部品を含み得る。いくつかの実施形態では、システム１９９又はコントローラ１０９は本明細書において開示されるようにウェーハ上のＩＣレイアウトの基準データ（例えばＧＤＳデータ）を取得及び解析し得る。いくつかの実施形態では、システム１９９又はコントローラ１０９は、本明細書において開示されるように、処理された基準データに基づき荷電粒子マルチビームシステム（例えばシステム１０４）により行われる検査プロセスを制御し得る。
[0049] 検査画像取得器２００は１つ又は複数のプロセッサを含み得る。例えば、検査画像取得器２００はコンピュータ、サーバ、メインフレームホスト、端末、パーソナルコンピュータ、任意の種類のモバイルコンピューティングデバイス等々又はその組み合わせを含み得る。検査画像取得器２００は、とりわけ導電体、光ファイバケーブル、携帯ストレージ媒体、ＩＲ、ブルートゥース、インターネット、ワイヤレスネットワーク、ワイヤレス無線又はその組み合わせなどの媒体を介し装置１０４の電子検出デバイス２４０へ通信可能に結合され得る。検査画像取得器２００は電子検出デバイス２４０から信号を受信し得、そして画像を構築し得る。従って、検査画像取得器２００はウェーハ２０８の画像を取得し得る。検査画像取得器２００はまた、輪郭を生成すること、取得された画像上に指示子を重畳することなどの様々な後処理機能を行い得る。検査画像取得器２００は取得された画像の輝度及びコントラストなどの調節を行うように構成され得る。
[0050] いくつかの実施形態では、画像取得器２００は電子検出デバイス２４０から受信された撮像信号に基づきウェーハの画像データを取得し得る。撮像信号は、荷電粒子撮像を行うための走査動作に対応し得る。取得された画像データは、ウェーハ２０８の様々なフィーチャ（例えば、本明細書において開示されるようなセルパターン又はセル辺を反復すること）含み得る１つ又は複数のエリアを含む単一画像に対応し得る。取得された画像データはストレージ１３０内に格納され得る。単一画像は複数の領域に分割され得る元画像であり得る。これらの領域の各々は、ウェーハ２０８のパターン又はフィーチャを含む１つの撮像エリアを含み得る。取得された画像データは、一時系列にわたって複数回サンプリングされるウェーハ２０８の１つ又は複数のエリアの複数の画像に対応し得る。複数の画像はストレージ１３０内に格納され得る。いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は本明細書において開示される画像処理工程をウェーハ２０８の１つ又は複数のエリアの複数の画像に関連付けられた検査画像データに対し行うように構成され得る。
[0051] いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は、測定回路（例えば、アナログ／デジタル変換器）を含んで、検出された二次電子の分布を取得し得る。検出時間ウィンドウ中に収集された電子の分布データを、ウェーハ表面に入射する一次ビームレット２１１、２１２、及び２１３の各々の対応するスキャンパスデータと組み合わせて使用して、検査中のウェーハ構造の画像を再構築することができる。再構築された画像を使用して、ウェーハ２０８の内部構造又は外部構造の様々な特徴を明らかにすることができ、それによって、再構築された画像を使用して、ウェーハ内に存在する可能性がある欠陥を明らかにすることができる。
[0052] 基準データ取得器１６０は１つ又は複数のプロセッサを含み得る。例えば、基準データ取得器１６０は、コンピュータ、サーバ、メインフレームホスト、端末、パーソナルコンピュータ、任意の種類のモバイルコンピューティングデバイス等々又はその組み合わせを含み得る。基準データ取得器１６０は、ストレージ１３０、又はウェーハ上の集積回路レイアウトの設計及び検査のために使用される基準データ（例えばＧＤＳデータ又は設計データ）を格納するように構成された他のタイプの内部又は外部ストレージ（例えば設計データベース）へ通信可能に結合され得る。基準データ取得器１６０は、とりわけ導電体、光ファイバケーブル、携帯ストレージ媒体、ＩＲ、ブルートゥース、インターネット、無線ネットワーク、ワイヤレス無線又はその組み合わせなどの媒体を介し基準データを取得し得る。基準データはウェーハ上のＩＣレイアウトの設計に関連付けられ得る。基準データは、ソフトウェアシミュレーション、又は幾何学的設計及びブール演算を介し取得され得る。いくつかの実施形態では、基準データは、ＧＤＳデータファイルのようなデータ構造で又は任意の好適なデータフォーマットで格納され得る。
[0053] いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は基準データ取得器１６０により取得された基準データを解析し得る。例えば、本開示において開示されるように、コントローラ１０９は、セルアレイ及びセルの辺に対応する反復パターンをそれぞれ識別するためにＧＤＳデータファイルを処理し得る。処理されたＧＤＳデータファイルに基づき、コントローラ１０９はまた、所定パラメータを使用することによりウェーハ２０８のいくつかのエリアを検査するために、放射源変換ユニット２２０の動作又は電子ビームツール１０４の他の部品の動作を制御するための制御信号を生成し得る。例えば、コントローラ１０９により生成される制御信号は、ウェーハ２０８上のいくつかの走査エリア（識別されたセルアレイ又はセル辺に対応する領域など）全体にわたってプローブスポット２２１、２２２、２２３を走査するために一次ビームレット２１１、２１２、２１３を制御するために使用され得る。
[0054] ストレージ１３０は、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、クラウドストレージ、他のタイプのコンピュータ可読メモリ等々などのストレージ媒体であり得る。ストレージ１３０は、検査画像取得器２００へ結合され得、そして走査済み生画像データを元画像及び後処理済み画像として保存するために使用され得る。ストレージ１３０はまた、基準データ取得器１６０へ結合され、そして基準データ及び後処理済み基準データを保存するために使用され得る。
[0055] いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は、ウェーハ２０８の検査中にウェーハ２０８を移動させるように電動ステージ２０９を制御し得る。いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は、電動ステージ２０９が一定速度で一方向にウェーハ２０８を連続的に移動させることを可能にし得る。他の実施形態では、コントローラ１０９は、電動ステージ２０９が走査プロセスの工程に応じて経時的にウェーハ２０８の移動速度を変更することを可能にし得る。
[0056] 図２に示すように、コントローラ１０９は電子ビームツール１０４へ電子的に接続され得る。本明細書において開示されるように、コントローラ１０９は、電子ビームツール１０４の様々な制御を実行するように構成されたコンピュータであり得る。いくつかの実施形態では、検査画像取得器２００、基準データ取得器１６０、ストレージ１３０及びコントローラ１０９は一制御ユニットとして一体化され得る。
[0057] 図２は電子ビームツール１０４が３つの一次電子ビームを使用することを示すが、電子ビームツール１０４は任意の好適な数の一次電子ビームであり得るということが認識される。本開示は、電子ビームツール１０４内で使用される一次電子ビームの数を制限しない。単一荷電粒子ビーム撮像システム（「単一ビームシステム」）と比較すると、複数荷電粒子ビーム撮像システム（「マルチビームシステム」）は、異なる走査モードについてスループットを最適化するように設計され得る。本開示の実施形態は、異なるジオメトリを有するビームアレイを使用し、異なるスループット要件及び解像度要件に適応することにより、異なる走査モードでのスループットを最適化する能力を有するマルチビームシステムを提供する。
[0058] 図３は、本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データ（例えばＧＤＳデータ）を処理するための例示的システム３００のブロック図である。いくつかの実施形態では、システム３００は基準データ取得器３０５、第１レベルグループ化部品３１０、クラスタ化部品３２０、第２レベルグループ化部品３４０、及びパターンのクラス（例えば、又はクラスタ、グループ、組、又はサブセットなど）を出力するための出力部品３４５を含む。いくつかの実施形態では、クラスタ化部品３２０は更にフーリエ変換部品３２５、再帰的区分化部品３３０及び凝集性試験部品３３５を含む。いくつかの実施形態では、基準データ解析は、第１レベルグループ化部品３１０により行われる第１レベルグループ化プロセス、クラスタ化部品３２０により行われるクラスタ化プロセス、及びこれに続いて第２レベルグループ化部品３４０により行われる第２レベルグループ化プロセスを含み得る。いくつかの実施形態では、第１レベルグループ化又は第２レベルグループ化プロセスは基準データを処理するための任意選択的であり得る。
[0059] システム３００は荷電粒子ビーム検査システム（例えば図１の電子ビーム検査システム１００）の一部として一体化される１つ又は複数の部品又はモジュールを含み得るということが理解される。システム３００はまた、荷電粒子ビーム検査システムとは別個のそしてそれへ通信可能に結合された１つ又は複数の部品又はモジュールを含み得る。システム３００は１つ又は複数のプロセッサ及びストレージメモリを含み得る。例えば、システム３００はコンピュータ、サーバ、メインフレームホスト、端末、パーソナルコンピュータ、任意の種類のモバイルコンピューティングデバイス等々又はその組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態では、システム３００は、本明細書において開示されるようにコントローラ１０９又はシステム１９９内に実装され得る１つ又は複数の部品（例えばソフトウェアモジュール、ハードウェアモジュール、又はその組み合わせ）を含み得る。
[0060] 図３に示ようにいくつかの実施形態では、システム３００は基準データ取得器３０５を含み得る。基準データ取得器３０５は、システム３００により処理される基準データ（例えば図４Ａ－４Ｄ、図５Ａ、５Ｃに示すような複数のパターンを含む）を取得するように構成され得る。取得された基準データ内の複数のパターンは、ウェーハの一部分（例えばダイ）を区分化するために使用されるマスク上のパターン又はウェーハの一部分（例えばダイ）上にリソグラフィプロセスを介し印刷されるパターンに対応し得る。いくつかの実施形態では、基準データ取得器３０５は図２の基準データ取得器１６０と実質的に同様であり得る。いくつかの実施形態では、基準データ取得器３０５は基準データ取得器１６０とは異なり得る。例えば、基準データ取得器３０５は、荷電粒子ビーム検査システムから離れたコンピューティングデバイス内に含まれ得る又はその中に実装され得る。
[0061] いくつかの実施形態では、本明細書において開示される基準データは、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム相互交換標準（ＯＡＳＩＳ：Open Artwork System Interchange Standard）フォーマット、Ｃａｌｔｅｃｈ中間フォーマット（ＣＩＦ：Caltech Intermediate Format）などであり得る。いくつかの実施形態では、基準データは、検査下のウェーハ２０８上のＩＣ設計レイアウトを含み得る。ＩＣ設計レイアウトはウェーハを構築するためのパターンレイアウトに基づき得る。ＩＣ設計レイアウトは、１つ又は複数のフォトリソグラフィマスクに、又はフィーチャをフォトリソグラフィマスク又はレチクルからウェーハへ転送するために使用されるレチクルに対応し得る。いくつかの実施形態では、ＧＤＳ又はＯＡＳＩＳにおける基準データは、とりわけ、ウェーハ設計レイアウトに関係する平面幾何学的形状、テキスト及び他の情報を表わすバイナリファイルフォーマットで格納された特徴情報を含み得る。
[0062] いくつかの実施形態では、ＧＤＳデータファイルなどの基準データは、ウェーハ上の複数の階層的層上に形成される設計アーキテクチャに対応し得る。基準データは、画像ファイルで提示され得、そしてウェーハ上に形成される様々な層上の様々なパターンの特性情報（例えば形状、寸法など）を含み得る。例えば、基準データは、ウェーハ上に作製される様々な構造、デバイス及びシステム（制限しないが基板、ドープ領域、ポリゲート層、抵抗層、誘電体層、金属層、トランジスタ、プロセッサ、メモリ、金属接続、コンタクト、ビア、システムオンチップ（ＳｏＣｓ）、ネットワークオンチップ（ＮｏＣｓ）、又は他の好適な構造を含む）に関連付けられた情報を含み得る。基準データは更にメモリブロック、論理ブロック、相互接続配線のＩＣレイアウト設計を含み得る。
[0063] いくつかの実施形態では、システム３００は、基準データ取得器３０５から取得された基準データを処理するように構成された第１レベルグループ化部品３１０を含み得る。いくつかの実施形態では、第１レベルグループ化部品３１０は、１つ又は複数のパターンを解析しそしてグループ化し得る（例えばパターンタイプ、形状、数、密度などにより）。例えば、第１レベルグループ化部品３１０は、同じグループ（例えばクラス、カテゴリ、ビンなど）内の同一パターンを分類（例えば、カテゴリ化）するために基準データ内の複数のパターンを比較し得る（例えば図４Ａに示すように）。第１レベルグループ化部品３１０は、基準データからの１つ又は複数の対内のパターン間の幾何学的形状及びフィーチャを比較し得る。いくつかの実施形態では、第１レベルグループ化部品３１０は図７を参照して開示されるように１つ又は複数の工程を行うように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１レベルグループ化部品３１０は荷電粒子ビーム検査システムの一部（例えば、コントローラ１０９又はシステム１９９内に実装され得る１つ又は複数の部品又はモジュールを含む）であり得る。いくつかの実施形態では、第１レベルグループ化部品３１０は、荷電粒子ビーム検査システムとは別個のそしてそれへ通信可能に結合されるコンピューティングデバイス内に含まれ得る。
[0064] いくつかの実施形態では、システム３００は、基準データからのパターンをクラスタ化するための本明細書において開示されるような１つ又は複数のクラスタ化アルゴリズムを適用するように構成されたクラスタ化部品３２０を含み得る。クラスタ化部品３２０は、クラスタ化アルゴリズムを、第１レベルグループ化部品３１０（例えば図４Ｂに示すような代表的パターン）から取得されたグループ化済みパターンへ又は基準データ取得器３０５により取得された基準データ内のパターンへ適用し得る。いくつかの実施形態では、図４Ｂに示すように、クラスタ化部品３２０は、パターンを同じクラスタ内へマージすべきかどうかを判断するために、２つ以上のパターン間の類似性が所定閾値を上回るかどうかを解析するために（ＤＢＳＣＡＮ）アルゴリズムを使用し得る。
[0065] いくつかの実施形態では、フーリエ変換部品（例えば部品３２０をクラスタ化するフーリエ変換部品３２５）は、周波数領域内で画像を描画するために複数のパターンに対しフーリエ変換（例えば、１Ｄ又は２Ｄフーリエ変換：フーリエ変換とも呼ばれる）を行い得る。例えば、図５Ａに示すように、パターン５０２、５０４はフーリエ変換ベース画像（例えばフーリエ領域画像、又は周波数領域画像）５１２、５１４へ変換され得る。いくつかの実施形態では、フーリエ変換部品（例えばフーリエ変換部品３２５）はフーリエ変換ベース画像を高次元ベクトルへ変換し得る。例えば、図５Ｂに示すように、フーリエ変換ベース画像５２２はベクトル５２６へ変換され得る。いくつかの実施形態では、フーリエ変換部品３２５は更に、フーリエ変換ベースベクトルのフィーチャ点とクラスタ重心との間の距離（例えばユークリッド距離）を判断し得る。この距離は図５Ａ－５Ｃ及び図６Ａ－６Ｃに示すようにパターン間の類似性を評価するために使用され得る。
[0066] いくつかの実施形態では、部品３２０をクラスタ化する再帰的区分化部品３３０は、複数のクラスタを取得するために周波数領域においてフーリエ変換ベースフィーチャ（例えば、本明細書において開示されるような画像又はベクトル）を区分化するための階層的クラスタ化プロセス（例えばプロセス５４０）を行い得る。いくつかの実施形態では、図５Ｃに示すように、再帰的区分化部品３３０は、再帰的区分化のためのクラスタ化アルゴリズム（ｋ平均クラスタ化アルゴリズム又は任意の他の好適なクラスタ化アルゴリズムなど）を使用する。例えば、再帰的区分化部品３３０は最初に、パターンを一定数のグループ（又はサブセット）へ区分化し得る。それぞれのグループ内で、再帰的区分化部品３３０は更に、再帰的区分化を停止するための条件又は閾値が満たされるまで再帰的区分化を行う。
[0067] いくつかの実施形態では、部品３２０をクラスタ化する凝集性試験部品３３５は、再帰的区分化を停止するために使用される条件又は閾値を判断し得る。この条件又は閾値は、さらなる区分化の前に、類似性閾値、階層的クラスタ化プロセスの階層の最大レベル、又はサブセット内に含まれるベクトルの最小数などに関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、凝集性試験部品３３５は凝集性試験を使用し得る。例えば、図６Ａに示すように、凝集性試験は、カイ二乗分布凝集性試験又は試験円の半径を判断するための使用される変形凝集性試験を含み得る。図６Ｂ－６Ｃに示すように、試験円は、再帰的区分化を停止するために十分なデータ点が試験円内にあるかどうかを評価するために使用され得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、再帰的区分化プロセスにおいて使用される１つ又は複数のパラメータを直接的又は間接的にチューニングするための試験円のサイズをカスタム化するために半径を調節し得る。凝集性試験部品３３５は更に、凝集度（例えば、試験円の内部のデータ点の数とデータ点の合計数との比）を判断し、そして再帰的区分化を停止すべきか又は継続すべきかを判断するために凝集度と閾値とを比較し得る（例えば図６Ｂ－６Ｃ）。
[0068] いくつかの実施形態では、クラスタ化部品３２０は図７を参照して開示されるような１つ又は複数の工程を行うように構成され得る。いくつかの実施形態では、クラスタ化部品３２０は荷電粒子ビーム検査システムの一部（例えば、コントローラ１０９又はシステム１９９内に実装され得る１つ又は複数の部品又はモジュールを含む）であり得る。いくつかの実施形態では、クラスタ化部品３２０は、荷電粒子ビーム検査システムとは別個のそしてそれへ通信可能に結合されるコンピューティングデバイス内に含まれ得る。
[0069] いくつかの実施形態では、システム３００は、クラスタ化部品３２０から取得されたグループ化済みパターンを更に処理するように構成された第２レベルグループ化部品３４０を含み得る。第２レベルグループ化部品３４０は、パターン類似性に基づき更にマージ又は分割するためにパターンのそれぞれのグループ又はクラスタ内のそしてその間のパターンを解析し得る（例えば図４Ｃ）。いくつかの実施形態では、類似性標準規格はユーザによりカスタム化され得る。いくつかの実施形態では、第２レベルグループ化部品３４０は図７を参照して開示されるように１つ又は複数の工程を行うように構成され得る。いくつかの実施形態では、第２レベルグループ化部品３４０は荷電粒子ビーム検査システムの一部（例えば、コントローラ１０９又はシステム１９９内に実装され得る１つ又は複数の部品又はモジュールを含む）であり得る。いくつかの実施形態では、第２レベルグループ化部品３４０は、荷電粒子ビーム検査システムとは別個のそしてそれへ通信可能に結合されるコンピューティングデバイス内に含まれ得る。
[0070] いくつかの実施形態では、システム３００は、検査中に使用されるパターン群又はクラスタを、例えばウェーハ又はダイ上の座標などの指示子を使用することにより出力し得る。いくつかの実施形態では、出力部品３４５は荷電粒子ビーム検査システムの一部（例えば、コントローラ１０９又はシステム１９９内に実装され得る１つ又は複数の部品又はモジュールを含む）であり得る。いくつかの実施形態では、出力部品３４５は、荷電粒子ビーム検査システムとは別個のそしてそれへ通信可能に結合されるコンピューティングデバイス内に含まれ得る。
[0071] 図４Ａは、本開示のいくつかの実施形態に一致する複数の代表的パターン４０４を取得するために基準データ内の複数のパターン４０２（例えばＧＤＳ画像の一部分に対応する）に対し第１レベルグループ化プロセス４００を行う例示的プロセスである。いくつかの実施形態では、複数のパターン４０２は、ウェーハの一部分（ダイなど）を区分化するために使用されるマスク上のパターンに対応する。いくつかの実施形態では、複数のパターン４０２は、リソグラフィプロセスを介しウェーハの一部分（例えばダイ）上へ印刷されるパターンに対応する。
[0072] いくつかの実施形態では、第１レベルグループ化プロセス４００は複数のパターン４０２間の幾何学的形状の比較に基づき行われる。例えば、複数のパターン４０２内の各対のパターンが比較され、そしてこの比較結果に基づき、複数のパターン４０２は複数のグループへ分離される。いくつかの実施形態では、第１のグループ化プロセス４００の結果、グループ内のパターンは、互いに幾何学的に同一であり、そして１つのビン内に置かれる。いくつかの実施形態では、それぞれの代表的パターン４０４は第１レベルグループ化プロセスから取得された対応グループ内の同一パターンを表わす。
[0073] 図４Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に一致する図４Ａに示すような第１のグループ化プロセス４００から取得されたグループ化結果に対しクラスタ化プロセス４２０を行う例示的プロセスである。いくつかの実施形態では、クラスタ化プロセス４２０は、それぞれのグループの代表的パターン４０４により表わされる基準データ内のグループ化済みパターンに対し行われる。いくつかの実施形態では、図４Ａのプロセスから取得された２つのビンのパターンが比較され、そしてその類似性は、任意の好適なクラスタ化アルゴリズムを使用することにより定量化及び計算され得る。例えば、クラスタ化プロセス４２０はdensity-based spatial clustering of applications with noise（ＤＢＳＣＡＮ）アルゴリズムを使用し得る。いくつかの実施形態では、２つの代表的パターン間の類似性が所定閾値の上にあれば、２つのビン（例えば新しいグループ（又はビン）４２２又は４２４に示すような）がマージされる。そうでなければ、代表的パターン４２６により表わされるグループはマージされないままである。いくつかの実施形態では、クラスタ化プロセス４２０はすべてのビンが評価されるまで実行する。
[0074] 図４Ｃは、本開示のいくつかの実施形態に一致する図４Ｂに示すようなクラスタ化プロセス４２０から取得されたクラスタ化結果に対し第２レベルグループ化プロセス４４０を行う例示的プロセスである。いくつかの実施形態では、図４Ｂのプロセス４２０において取得されたそれぞれのビンからのパターンは様々なクラス（図４Ｃのクラス４４２、４４４、４４６及び４４８など）のパターンを取得するために更に解析される。いくつかの実施形態では、互いにより類似するパターンはクラスへ分類化される一方で、互いにあまり類似しないパターンは更に様々なクラス（クラス４４２及び４４４へ分割されたビン４２２など）へ分割される。いくつかの実施形態では、プロセス４４０内のパターンを分類するための類似性標準規格はユーザによりカスタム化され得る。第２レベルグループ化プロセスは、パターン間の類似性を比較するための第１レベルグループ化プロセスとは異なる標準規格を使用し得る。例えば、第１レベルグループ化では、互いに同一であるパターンが同一グループ（又はビン）内に置かれる一方で、第２レベルグループ化では、十分に似た（例えば或る閾値未満の差を有する）パターンが同一グループ内に置かれる。いくつかの実施形態では、第１レベルグループ化又は第２レベルグループ化中にパターンを比較するために使用される標準規格は、パターンの幾何学的形状、サイズ、フィーチャタイプ、密度、フィーチャ点間の距離、等々に関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、パターンは第２レベルグループ化又は第１レベルグループ化において対で比較され得る。
[0075] 次に、本開示のいくつかの実施形態に一致する図４Ａ－４Ｃに示すようなグループ化又はクラスタ化プロセス中に２つのパターンを比較する一例を示す線図である図４Ｄが参照される。いくつかの実施形態では、１対のパターン（例えばパターン４６２、４６４）の幾何学的形状は、本明細書において開示されるようにＤＢＳＣＡＮアルゴリズムのような好適なクラスタ化アルゴリズムを使用することによりクラスタ化プロセス４２０中に比較される。いくつかの実施形態では、合計数（例えばｎ）のパターンからの任意の２つのパターンが比較されるので、このプロセスは、ｎ２回の比較を要し得、これは時間がかかるプロセスである。更に、図４Ｄに示すように、２つのパターン画像４６２、４６４が、画像間の差を測定するために重ねられる。しかし、この重ねは、２つの同一パターンが互いに対するズレ又は回転に起因して異なるように見え得るという可能性を見過ごし得る。この結果、異なるビン又はクラスが重複パターンを含み得、更に増加検査時間及び無駄な資源消費を生じる。
[0076] 図５Ａ－５Ｃ及び図６Ａ－６Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に一致するフーリエ変換ベース基準データに基づく例示的階層的クラスタ化プロセスを示す。図５Ａは、本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データ内の複数のパターン（例えばＧＤＳ画像の一部分に対応する）に対しフーリエ変換を行う例示的プロセス５００を示す。このパターンは、第１レベルグループ化部品３１０からのグループ化済みパターンから取得されてもよいし基準データ取得器３０５からの基準データから取得されてもよい。いくつかの実施形態では、フーリエ変換部品３２５は、画像５１２、５１４に示すように画像を周波数領域において描画するために２Ｄフーリエ変換をパターン（例えばパターン５０２、５０４）に対し適用し得る。
[0077] いくつかの実施形態では、周波数領域におけるフーリエ変換ベース基準データのフィーチャ点間の距離が判断され得る。例えば、画像５１２、５１４とクラスタ重心との間の２つのフィーチャ点間のユークリッド距離が判断され得る。この距離は、本明細書において開示されるように、２つのパターン５１２、５１４に対応するベクトル間の類似性を判断するために使用され得る。
[0078] 図５Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に一致するフーリエ変換ベース基準画像（例えばフーリエ変換ベース画像５２２）をベクトルへ変換する例示的プロセス５２０を示す。いくつかの実施形態では、画像５２２のピクセルは、例えば線図５２４に示すようにそれぞれのピクセルのピクセル値を取得するために解析される。次に、このピクセル情報に基づき、画像５２２は周波数領域における高次元ベクトル５２６へ拡張される。この距離はフーリエ変換ベースベクトルに基づき計算され得る。
[0079] 図５Ｃは、本開示のいくつかの実施形態に一致する複数のクラスタを取得するために周波数領域においてフーリエ変換ベースフィーチャを区分化するための例示的階層的クラスタ化プロセス５４０を示す線図を示す。いくつかの実施形態では、再帰的区分化部品３３０は、複数のフーリエ変換ベースフィーチャを複数のクラスタへ再帰的に区分化するためにｋ平均クラスタ化アルゴリズムなどのクラスタ化アルゴリズム、又は他の好適なクラスタ化アルゴリズムを使用する。いくつかの実施形態では、ベクトルとクラスタ重心との間の距離は、ベクトルがこのクラスタ内に含まれるかどうかを判断するための所定閾値と比較される。クラスタ重心に十分に近い（例えば所定閾値内の距離を有する）ベクトルは対応クラスタ内に含まれる。いくつかの実施形態では、クラスタ化アルゴリズムはフーリエ変換ベースフィーチャを区分化する際に所定数のクラスタ（例えば、固定数のクラスタ）を使用する。いくつかの実施形態では、階層的クラスタ化プロセス５４０は所定数又は固定数のクラスタを設定しない。むしろ、プロセス５４０は、stopdivide機能などの再帰的区分化を停止するための条件又は閾値を使用する。
[0080] いくつかの実施形態では、本明細書において開示される階層的クラスタ化プロセスに関して、再帰的区分化部品３３０は最初に、データセット全体を複数のサブセットへ区分化する。いくつかの実施形態では、第１のレベルの区分化は、フーリエ変換されたフィーチャベクトルの類似性（例えば、又はクラスタ重心までの距離）に基づき、データセット全体を一定数のサブセット（例えば２つ以上のサブセット）へ区分化するためのｋ平均アルゴリズムなどの好適なクラスタ化アルゴリズムを使用し得る。例えば、図５Ｃに示すように、元データセット５４０は最初に、ｋ平均アルゴリズムを使用することによりサブセット５４２及び別のサブセット５５０へ区分化され得、ここで、各サブセット内のフーリエ変換されたフィーチャはクラスタ重心に近い距離を有する。次に、再帰的区分化部品３３０は、それぞれのサブセット（例えばサブセット５５０）を次レベルにおける複数のサブセット（例えばサブセット５５２、５５４）へ再帰的に区分化する。再帰的区分化を停止するための条件又は閾値が満たされると（例えば、サブセット５４２に関して）、再帰的区分化は停止される。サブセット５５２、５５４はまた、再帰的区分化を停止するための条件又は閾値が満たされるまで更にそれぞれ区分化される。
[0081] いくつかの実施形態では、この条件又は閾値は、再帰的区分化を停止すべきかどうかを判断するためにサブセット内のフーリエ変換済みフィーチャベクトルの類似性と比較するために使用される類似性閾値に関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、この条件又は閾値は、階層的クラスタ化プロセスの階層の最大レベルに関連付けられ得る。例えば、再帰的区分化はサブセットのレベルが閾値の最大レベル（又は最も深いレベル）に達すると停止する。いくつかの実施形態では、この条件又は閾値は、さらなる区分化の前に、サブセット内に含まれるベクトルの最小数に関連付けられ得る。例えば、再帰的区分化は、一サブセット内のベクトルの数が最小数閾値より小さいとこのサブセット内で停止する。
[0082] いくつかの実施形態では、図３の凝集性試験部品３３５はStopDivide機能内の凝集性試験を使用し得る。例えば、凝集性試験は、どのようにベクトルが一体化するか又はデータ点がサブセット内でどれだけ凝集性かを測定するために使用され得る。いくつかの実施形態では、図６Ａに示すように、凝集性試験は、クラスタ又はサブセット内のベクトルのすべての次元の成分が正規分布（又は別の好適な分布関数）に従うという仮定の元にカイ二乗分布凝集性試験を含み得る。図６Ａ内の各データ点は、フーリエ変換ベースフィーチャ画像に対応する周波数領域内のフィーチャベクトルを表わす。いくつかの実施形態では、クラスタのデータセットＶを所与として、クラスタ重心ｃｖが判断され得、そして、データセットＶの平均（average）距離ｒｖ（例えば平均（mean）距離）がクラスタ内のベクトルとクラスタ重心ｃｖとの間のそれぞれの距離に基づき判断され得る。次に、既知の分布関数（例えば、正規分布、又はデータセットに適合する別の関数）に基づき、ｒ９０（例えば一例として９０パーセント条件（credition）の半径）を使用する試験円の半径ｒｔが計算され得、ここで、ｒ９０は、クラスタのデータ点の９０％がｒ９０の半径を有するｃｖに中心がある円内に含まれるという期待値に対応する。次に、下の図６Ｂ－６Ｃにおいて開示されるように、凝集度（例えば試験円（例えば、ｒ９０の半径ｒｔを有するｃｖを中心とする）内に含まれるデータ点の実際の数とデータセットＶ内のデータ点の合計数との比）が計算され得る。この比は、このようなデータセットが十分に凝集性かどうかと再帰的区分化を停止すべきか又は継続すべきかとを判断するための所定閾値（例えば９０％）と比較される。
[0083] いくつかの実施形態では、カイ二乗分布凝集性試験は、大量のデータ点を含むクラスタとよりうまく働き得る。更に、カイ二乗分布凝集性試験は、ベクトルとクラスタ重心との間の距離を考慮するが、ベクトル間の距離を考慮しなくてもよい。例えば、クラスタ内のベクトルが正規分布に従うが、受容可能閾値より大きい分散を有すれば（例えば、ベクトル間の距離が十分に近くなければ、又はパターンが実際には十分に似ていなければ）、カイ二乗凝集性試験はこのような問題を効果的に識別し得ない。カイ二乗凝集性試験は再帰的区分化を誤って停止し、その結果劣悪なクラスタ化品質を生じ得る。
[0084] いくつかの実施形態では、図６Ａにも示すように、凝集性試験は上記問題に対処するために変形凝集性試験を含み得る。例えば、変形凝集性試験は、カイ二乗分布凝集性試験において使用される固定半径（例えばｒｔ’＝θｒｔ）の代わりに、計算された半径（例えば本明細書に開示されるｒ９０など）を調節するために０．１～１．０間のユーザ選択係数（θ）に基づき試験円を定義するためのユーザカスタム化可能半径（ｒｔ’）を提供する。例えば、ユーザは、試験円の半径ｒｔをより大きく又はより小さく調節するための係数θ（１０進０．１、０．２、０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８、０．９又は１．０など）を選択又は入力し得、ここで、試験円は、以下に開示されるように再帰的区分化を停止するために試験円内に十分なデータ点があるかどうか（例えば、データセットＶは分布関数に従って十分に凝集性かどうか）を判断するために使用される。変形凝集性試験は、いつ再帰的区分化プロセスを停止すべきかを判断するために使用される１つ又は複数のパラメータ（例えば、どれだけベクトルがクラスタ内で似ているか）をカスタム化するためのユーザ自由度及び便宜を提供し得る。いくつかの実施形態では、ユーザはまた、ユーザがクラスタ内に含みたいベクトルの最大値が何であるかを選択し得る。
[0085] 試験円を定義する半径を判断した後、凝集度が、判断され、そして再帰的区分化を停止すべきかどうかを判断するための閾値と比較される。いくつかの実施形態では、凝集度は、試験円内のデータ点（例えばフーリエ変換ベースフィーチャベクトルに対応する）の数とサブセット（例えば、クラスタ）内のデータ点（例えばベクトル）の合計数との比である。いくつかの実施形態では、閾値は９０％、８５％又は８０％などの所定値であり得る。閾値は試験半径（例えばｒ９０に対応する９０％）に対応し得る。閾値はまた、ユーザにより選択又は調節されてもよいしシステムにより予め設定されてもよい。
[0086] いくつかの実施形態では、図６Ｂに示すように、凝集度が或る閾値を越えていなければ（例えば、十分でないデータ点が、半径ｒｔにより定義された試験円内に存在すれば）、現在のクラスタ（又は現在のサブセット）の再帰的区分化が継続する。図６Ｃに示すように、いくつかの実施形態では、再帰的区分化は凝集度が或る閾値（例えば９０パーセント：フィーチャベクトルを表すデータ点の大部分がクラスタ重心に十分に近いということを指示する）より大きければ停止する。
[0087] いくつかの実施形態では、図５Ａ－５Ｃ及び図６Ａ－６Ｂに開示された階層的クラスタ化プロセスは、他のグループ化（図４Ａ、４Ｃにおいて開示されるような第１レベルグループ化又は第２レベルグループ化など）又はクラスタ化プロセスとは独立に又はそれと組み合わせて行われ得る。
[0088] 本明細書において開示されるように、クラスタ化アルゴリズムにおいて使用される再帰的区分化はデータ点の各対及びあらゆる対を比較する必要がない。その代わりに、階層的クラスタ化プロセスは最初に、データセット全体を複数のサブセットへ区分化する。次に、サブセットは、再帰的区分化を停止するための条件が満たされるまで後続レベルにおけるサブセットへそれぞれ再帰的に区分化される。従って、階層的クラスタ化プロセスは余り時間がかからない可能性がある。例えば、図４Ｄにおいて行われる比較のＮ２時間と比較して、本明細書において開示される階層的クラスタ化プロセスの時間複雑性はＮｌｏｇ（Ｎ）である。
[0089] 更に、ベクトルを比較する際にパターン間の配向偏差（並進ズレ又は回転等々）を考慮し得るクラスタ化アルゴリズムは、周波数領域におけるフーリエ変換ベースフィーチャ（例えば画像又はベクトル）に関連付けられた距離などの特性に基づく。従って、同一パターンを様々なクラスタへ区分化することが回避され得、従ってクラスタ化プロセスはより正確且つ効率的であり得る。
[0090] 加えて、ユーザは、例えば再帰的区分化を停止すべきかどうかを評価するために使用されるパラメータ（例えば試験円を定義するための半径）を調節又は選択することによりクラスタ化プロセスを制御又はカスタム化し得る。半径の影響を間接的又は直接的に介し、ユーザは、再帰的区分化に関連付けられた１つ又は複数のパラメータ（パターンがクラスタ内でどれだけ似得るか、クラスタ内に含まれるベクトルの最大値、クラスタの最大値、又は区分化の階層の最大レベル等々）をカスタム化し得る。本明細書において開示されるように、ユーザは、再帰的区分化プロセスのこれらのパラメータの１つ又は複数をチューニングするための試験円の半径を便宜的に選択し得る。
[0091] 図７は、本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データを処理する（例えば基準データから抽出されたパターンをグループ化する）ための例示的方法７００を表すプロセスフローチャートである。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の工程は、図３の装置３００の１若しくは複数の部品、図２のコントローラ１０９若しくはシステム１９９、又は図１のシステム１００により行われる。いくつかの実施形態では、方法７００は、ウェーハの一部分（例えばダイ）をパターニングするためにマスク上の複数のパターンに対し行われる。いくつかの実施形態では、方法７００はまた、ウェーハの一部分（例えばダイ）上に印刷された（例えばリソグラフィを介し）複数のパターンに対し行われ得る。
[0092] 図７に示すように、工程７１０では、複数のパターンを含む画像データ（基準画像データなど）が受信される。例えば、画像データは図３の基準データ取得器３０５又は図２の基準データ取得器１６０により取得され得る。基準データは図２のストレージ１３０又は他の好適なＩＣレイアウト設計データベースから取得され得る。画像データは、本明細書において開示されるように任意の好適なデータフォーマット（ウェーハ（例えばウェーハ２０８）上の複数の階層的層上に形成されるＩＣ設計アーキテクチャに対応するＧＤＳデータファイルなど）であり得る。画像データは、ウェーハの少なくとも一部分（ダイなど）上にフィーチャを形成するために使用されるマスク上のパターンを含み得る。画像はまた、ウェーハ上に印刷されたフィーチャに対し行われた検査から取得されるパターンを含み得る。
[0093] いくつかの実施形態では、フーリエ変換部品３２５は、フーリエ変換を、周波数領域における複数のフーリエ変換ベース画像（例えば図５Ａの画像５１２、５１４）を取得するために複数のパターン（例えば図５Ａのパターン５０２、５０４）に対し行い得る。いくつかの実施形態では、フーリエ変換部品３２５は図５Ｂに示すようにフーリエ変換ベース画像を高次元ベクトルへ更に変換し得る。パターン間の類似性がパターンをグループ化するために評価され得る。いくつかの実施形態では、距離は、フーリエ変換後のパターンに対応するそれぞれのベクトルに関して計算され得、そしてこの距離はそれぞれのベクトルとクラスタ重心との間のユークリッド距離であり得る。いくつかの実施形態では、クラスタ重心に十分に近いベクトルを表すデータ点は同じクラスタ内に含まれ得る。
[0094] 工程７２０では、複数のパターンは、フーリエ変換及びベクトル化を行った後、複数組のパターン（例えば、例えば図５Ｃのサブセット５４２、５５０）へ分離される。いくつかの実施形態では、フーリエ変換ベース画像はｋ平均アルゴリズムを使用することにより分離され、ここでは、各サブセット内のフーリエ変換されたフィーチャはクラスタ重心に近い距離を有する。
[0095] 工程７３０では、再帰的区分化部品３３０は、それぞれの組のパターンに関連付けられたフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行う。いくつかの実施形態では、図５Ｃに示すように、区分化部品３３０は、それぞれの階層レベルにおいてフィーチャを再帰的に評価した結果に基づき再帰的区分化をそれぞれの組のパターンに対し行う。フィーチャは、それぞれの組のパターンのパターン間の類似性（それぞれの組のパターン内のパターンが十分に似ているかどうかに基づき判断される凝集度など）に関係し得る。
[0096] いくつかの実施形態では、凝集性試験部品３３５は図６Ａ－６Ｃに示すようにフィーチャを評価するための凝集性試験を行い得る。凝集性試験部品３３５はそれぞれの組のパターンの凝集度を判断し得る。例えば、凝集度は、試験円の内部のデータ点の数とデータ点の合計数との比として判断され得る（例えば図６Ａ）。凝集度は、再帰的区分化（例えば図６Ｂ－６Ｃ）を停止すべきか又は継続すべきかを判断するために閾値と比較され得る。例えば、凝集度（例えば比）が図６Ｂに示すように所定閾値より大きくないと判断されれば、現在のクラスタ（又は現在のサブセット）の再帰的区分化は継続する。凝集度が図６Ｃに示すように所定閾値より大きいと判断されれば、現在のクラスタ（又は現在のサブセット）の再帰的区分化は停止する。
[0097] いくつかの実施形態では、試験円の半径（ｒ９０など）は図６Ａに示すようにカイ二乗凝集性試験を使用することにより判断され得る。いくつかの実施形態では、試験円の半径（ユーザカスタム化可能半径）は図６Ａに示すように変形凝集性試験を使用することにより判断され得る。
[0098] いくつかの実施形態では、変形凝集性試験を介し、ユーザは試験円の半径をより大きい又はより小さくなるように調節し得る。本明細書において開示されるように、ユーザは、再帰的区分化プロセスをいつ停止すべきかを判断するために使用される他のパラメータを選択又は調節するための任意選択子を提供され得る。このようなパラメータは、半径のサイズ、ベクトルがクラスタ内でどれだけ似ているか、クラスタ内に含まれるベクトルの最大値、再帰的区分化の階層の最大レベル、又はさらなる区分化の前にサブセット内に含まれるベクトルの最小数等々を含むがこれらに制限されない。いくつかの実施形態では、基準データをグループ化することに関する本明細書において開示されるプロセス及びアルゴリズムはまた、ウェーハ表面の走査後に検査画像データを解析及びグループ化するために使用され得る。
[0099] 図８は、本開示のいくつかの実施形態に一致する基準データ（例えば基準データから抽出されたグループ化パターンを含む画像データ）を処理するための例示的方法８００を表すプロセスフローチャートである。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の工程が、図３の装置３００の１若しくは複数の部品、図２のコントローラ１０９若しくはシステム１９９、又は図１のシステム１００により行われる。いくつかの実施形態では、方法８００は、ウェーハの一部分（例えばダイ）をパターニングするためにマスク上の複数のパターンに対し行われる。いくつかの実施形態では、方法８００はまた、ウェーハの一部分（例えばダイ）上に印刷された（例えばリソグラフィを介し）複数のパターンに対し行われ得る。
[00100] 図８に示すように、工程８１０では、複数のパターンを含む画像データ（基準画像データなど）が受信される。例えば、画像データは図３の基準データ取得器３０５又は図２の基準データ取得器１６０により取得され得る。基準データは図２のストレージ１３０又は他の好適なＩＣレイアウト設計データベースから取得され得る。画像データは、本明細書において開示されるように任意の好適なデータフォーマット（ウェーハ（例えばウェーハ２０８）上の複数の階層的層上に形成されるＩＣ設計アーキテクチャに対応するＧＤＳデータファイルなど）であり得る。画像データは、ウェーハのダイなどの少なくとも一部分上にフィーチャを形成するために使用されるマスク上のパターンを含み得る。画像はまた、ウェーハ上に印刷されたフィーチャに対し行われる検査から取得されるパターンを含み得る。
[00101] いくつかの実施形態では、フーリエ変換部品３２５は、複数の周波数領域フィーチャ（フーリエ変換ベース画像（例えば図５Ａの画像５１２、５１４）又は図５Ｂに示すような高次元ベクトルなど）を取得するために、フーリエ変換を複数のパターン（例えば、図５Ａのパターン５０２、５０４）に対し行い得る。パターン間の類似性がパターンをグループ化するために評価され得る。いくつかの実施形態では、距離は、フーリエ変換後のパターンに対応するそれぞれのベクトルに関して計算され得、そしてこの距離はそれぞれのベクトルとクラスタ重心との間のユークリッド距離であり得る。いくつかの実施形態では、クラスタ重心に十分に近いベクトルを表すデータ点は同じクラスタ内に含まれ得る。いくつかの実施形態では、複数の周波数領域フィーチャは複数の第１レベルの組のパターン（例えば、例えば図５Ｃのサブセット５４２、５５０）へ分離される。いくつかの実施形態では、フーリエ変換ベース画像などの周波数領域フィーチャはｋ平均アルゴリズムを使用することにより分離され、ここでは、各サブセット内のフーリエ変換されたフィーチャはクラスタ重心に近い距離を有する。
[00102] 工程８２０では、再帰的区分化部品３３０は、階層的クラスタ化を、複数のパターンからそれぞれ変換された複数の周波数領域フィーチャに対し行う。いくつかの実施形態では、再帰的区分化部品３３０は複数の周波数領域フィーチャを再帰的に区分化する。いくつかの実施形態では、パラメータのユーザ選択が受信される。パラメータは再帰的区分化中に複数のパターンの評価に関係し得る。例えば、本明細書において開示されるように、ユーザは、試験円の半径を変形凝集性試験を介しより大きく又はより小さくなるように調節し得る。ユーザは、再帰的区分化プロセスを継続すべきかどうかを判断するために使用される１つ又は複数のパラメータを選択又は調節するための任意選択子を提供され得る。
[00103] いくつかの実施形態では、図５Ｃに示すように、区分化部品３３０は、それぞれの階層レベルにおいてフィーチャを再帰的に評価した結果に基づきそれぞれの組のパターンに対し再帰的区分化を行う。フィーチャは、それぞれの組のパターンのパターン間の類似性（それぞれの組のパターン内のパターンが十分に似ているかどうかに基づき判断される凝集度など）に関係し得る。
[00104] いくつかの実施形態では、図６Ａ－６Ｃに示すように、凝集性試験部品３３５は一組のパターンの凝集度を判断し得る。例えば、凝集度は、試験円の内部のデータ点の数とデータ点の合計数との比として判断され得る（例えば図６Ａ）。凝集度は、再帰的区分化（例えば図６Ｂ－６Ｃ）を停止すべきか又は継続すべきかを判断するために閾値と比較され得る。いくつかの実施形態では、試験円の半径（ｒ９０など）は、図６Ａに示すようにカイ二乗凝集性試験を使用することにより判断され得る。いくつかの実施形態では、試験円の半径は、図６Ａに示すように変形凝集性試験を使用することにより判断され得、ここでは、半径はユーザカスタム化可能半径である。
[00105] コントローラ（例えば図１－２のコントローラ１０９）のプロセッサがとりわけ画像検査、画像取得、ステージ位置決め、ビーム集束、電界調節、ビーム曲げ、集光レンズ調節、荷電粒子源の活性化、ビーム偏向を実行するための指令、及び方法７００に関して上に説明したような基準データを処理するための指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体が提供され得る。非一時的メディアの一般形式は、例えばフロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、磁気テープ、又は任意の他の磁気データストレージ媒体、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、任意の他の光学データストレージ媒体、穴のパターンを有する任意の物理的媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、及び消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ又は任意の他のフラッシュメモリ、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、キャッシュ、レジスタ、任意の他のメモリチップ又はカートリッジ及びそのネットワーク化バージョンを含む。
[00106] 実施形態は更に、以下の条項を使用することにより説明され得る：
１．画像データから抽出された複数のパターンをグループ化する方法であって、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；フーリエ変換後の複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及びそれぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行うことを含む方法。
２．周波数領域において複数のフーリエ変換ベース画像をそれぞれ取得するためにフーリエ変換を複数のパターンに対し行うこと；及び複数のフーリエ変換ベース画像それぞれに基づき複数のベクトルを取得することを更に含む、条項１に記載の方法。
３．複数のベクトルの距離フィーチャに基づき複数のパターンの類似性を評価することを更に含む、条項２に記載の方法。
４．フーリエ変換後の複数のパターンは、距離フィーチャに基づきｋ平均アルゴリズムを使用することにより複数組のパターンへ分離される、条項１～３のいずれか一項に記載の方法。
５．階層的クラスタ化を行うことは：それぞれの階層レベルにおいてフィーチャを再帰的に評価した結果に基づきそれぞれの組のパターンに対し再帰的区分化を行うことを含む、条項１～４のいずれか一項に記載の方法。
６．フィーチャを評価するための凝集性試験を行うことを更に含む条項１～５のいずれか一項に記載の方法であって、評価結果を取得するためにそれぞれの組のパターンの凝集度を評価すること；及び再帰的区分化を一時停止すべきかどうかを評価結果に従って判断することを更に含む方法。
７．凝集度を評価することに関連付けられたパラメータを指示するユーザ入力を受信することを更に含む、条項６に記載の方法。
８．画像データは、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム交換標準（ＯＡＳＩＳ：Open Artwork System Interchange Standard）フォーマット、又はＣａｌｔｅｃｈ中間フォーマット（ＣＩＦ：Caltech Intermediate Format）などのものである、条項１～７のいずれか一項に記載の方法。
９．画像データから抽出された複数のパターンをグループ化するシステムであって、本システムに：ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；フーリエ変換後の複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及びそれぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行うことを行わせるように構成された回路構成を含むシステム。
１０．回路構成は更に、システムに：周波数領域において複数のフーリエ変換ベース画像をそれぞれ取得するためにフーリエ変換を複数のパターンに対し行うこと；及び複数のフーリエ変換ベース画像それぞれに基づき複数のベクトルを取得することを行わせるように構成される、条項９に記載のシステム。
１１．回路構成は更に、システムに複数のベクトルの距離フィーチャに基づき複数のパターンの類似性を評価することを行わせるように構成される、条項１０に記載のシステム。
１２．フーリエ変換後の複数のパターンは距離フィーチャに基づきｋ平均アルゴリズムを使用することにより複数組のパターンへ分離される、条項９～１１のいずれか一項に記載のシステム。
１３．階層的クラスタ化を行うことは：それぞれの階層レベルにおいてフィーチャを再帰的に評価した結果に基づきそれぞれの組のパターンに対し再帰的区分化を行うことを含む、条項９～１２のいずれか一項に記載のシステム。
１４．回路構成は更に、システムにフィーチャを評価するための凝集性試験を行うことを行わせるように構成され、凝集性試験は：評価結果を取得するためにそれぞれの組のパターンの凝集度を評価すること；及び再帰的区分化を一時停止すべきかどうかを評価結果に従って判断することを含む、条項９～１３のいずれか一項に記載のシステム。
１５．回路構成は更に、システムに凝集度を評価することに関連付けられたパラメータを指示するユーザ入力を受信することを行わせるように構成される、条項１４に記載のシステム。
１６．画像データは、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム交換標準（ＯＡＳＩＳ）フォーマット、又はＣａｌｔｅｃｈ中間フォーマット（ＣＩＦ）のものである、条項９～１５のいずれか一項に記載のシステム。
１７．画像データから抽出された複数のパターンをグループ化する方法をシステムに行わせるためにシステムの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、本方法は、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；フーリエ変換後の複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及びそれぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化をそれぞれの組のパターンに対し行うことを含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
１８．コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令は、コンピューティングデバイスに更に：周波数領域において複数のフーリエ変換ベース画像をそれぞれ取得するためにフーリエ変換を複数のパターンに対し行うこと；及び複数のフーリエ変換ベース画像それぞれに基づき複数のベクトルを取得することを行わせる、条項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
１９．コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令は、コンピューティングデバイスに更に：複数のベクトルの距離フィーチャに基づき複数のパターンの類似性を評価することを行わせる、条項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
２０．フーリエ変換後の複数のパターンは、距離フィーチャに基づきｋ平均アルゴリズムを使用することにより複数組のパターンへ分離される、条項１７～１９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
２１．階層的クラスタ化を行うことは：それぞれの階層レベルにおいてフィーチャを再帰的に評価した結果に基づきそれぞれの組のパターンに対し再帰的区分化を行うことを含む、条項１７～２０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
２２．コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令は、コンピューティングデバイスに更に：フィーチャを評価するための凝集性試験を行うことを含み、凝集性試験は：評価結果を取得するためにそれぞれの組のパターンの凝集度を評価すること；及び再帰的区分化を一時停止すべきかどうかを評価結果に従って判断することを含む、条項１７～２１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
２３．コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令は、コンピューティングデバイスに更に：凝集度を評価することに関連付けられたパラメータを指示するユーザ入力を受信することを行わせる、条項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
２４．画像データは、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム交換標準（ＯＡＳＩＳ）フォーマット、又はＣａｌｔｅｃｈ中間フォーマット（ＣＩＦ）のものである、条項１７～２３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
２５．複数のパターンをグループ化する方法であって、本方法は、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；複数のパターンのそれぞれから変換された複数の周波数領域フィーチャに対し階層的クラスタ化を行うことを含み、階層的クラスタ化を行うことは、パラメータのユーザ選択を受信すること；及びそれぞれの階層レベルにおいて対応組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかをパラメータに基づき再帰的に評価することを行うことにより複数の周波数領域フィーチャを再帰的に区分化することを含む、方法。
２６．対応階層レベルにおいて一組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかを評価することは：一組のパターン内のパターンの類似性を評価することを含む、条項２５に記載の方法。
２７．試験円の半径のユーザ選択を受信すること；一組のパターンの凝集度を判断することであって、凝集度は試験円内に含まれるパターンに対応するデータ点の数に関係付けられる、判断すること；及び凝集度と所定閾値との比較に基づき一組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかを判断することを更に含む、条項２５～２６のいずれか一項に記載の方法。
２８．階層的クラスタ化を行う前に、本方法は更に：複数のパターンを複数の周波数領域フィーチャへ変換すること；及び複数の周波数領域フィーチャを複数の第１レベルの組のパターンへ分離することを含む、条項２５～２７のいずれか一項に記載の方法。
２９．複数のパターンをグループ化するためのシステムであって、本システムは、システムに：ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；複数のパターンのそれぞれから変換された複数の周波数領域フィーチャに対し階層的クラスタ化を行うことを行わせるように構成された回路構成を含むコントローラを含み、階層的クラスタ化を行うことは：パラメータのユーザ選択を受信すること；及びそれぞれの階層レベルにおいて対応組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかをパラメータに基づき再帰的に評価することを行うことにより複数の周波数領域フィーチャを再帰的に区分化することを含む、システム。
３０．対応階層レベルにおいて一組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかを評価することは：一組のパターン内のパターンの類似性を評価することを含む、条項２９に記載のシステム。
３１．回路構成は更に、システムに：試験円の半径のユーザ選択を受信すること；一組のパターンの凝集度を判断することであって、凝集度は試験円内に含まれているパターンに対応するデータ点の数に関係付けられる、判断すること；及び凝集度と所定閾値との比較に基づき一組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかを判断することを行わせるように構成される、条項２９～３０のいずれか一項に記載のシステム。
３２．回路構成は更に、システムに：階層的クラスタ化を行う前に、複数のパターンを複数の周波数領域フィーチャへ変換すること；及び複数の周波数領域フィーチャを複数の第１レベルの組のパターンへ分離することを行わせるように構成される、条項２９～３１のいずれか一項に記載のシステム。
３３．複数のパターンをグループ化する方法をシステムに行わせるためにシステムの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、本方法は、ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす複数のパターンを含む画像データを受信すること；複数のパターンのそれぞれから変換された複数の周波数領域フィーチャに対し階層的クラスタ化を行うことを含み、階層的クラスタ化を行うことは、パラメータのユーザ選択を受信すること；それぞれの階層レベルにおいて対応組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかをパラメータに基づき再帰的に評価することにより複数の周波数領域フィーチャを再帰的に区分化することを含む、
非一時的コンピュータ可読媒体。
３４．対応階層レベルにおいて一組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかを評価することは：一組のパターン内のパターンの類似性を評価することを含む、条項３３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３５．コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令は、コンピューティングデバイスに更に：試験円の半径のユーザ選択を受信すること；一組のパターンの凝集度を判断することであって、凝集度は試験円内に含まれているパターンに対応するデータ点の数に関係付けられる、判断すること；及び凝集度と所定閾値との比較に基づき一組のパターンを区分化することを継続すべきかどうかを判断することを行わせる、条項３３～３４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３６．階層的クラスタ化を行う前に、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令は、コンピューティングデバイスに更に：複数のパターンを複数の周波数領域フィーチャへ変換すること；及び複数の周波数領域フィーチャを複数の第１レベルの組のパターンへ分離することを行わせる、条項３３～３５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
[00107] 本開示の実施形態は、上記で説明し、添付の図面に図示した通りの構成に限定されるものではなく、また、本発明の範囲から逸脱することなく様々な修正及び変更を加えることができることを理解されたい。本開示は様々な実施形態に関連して説明されたが、本発明の他の実施形態は本明細書の考察と本明細書において開示された本発明の実行から当業者にとって明白となる。本明細書及び例は例示的にすぎないと考えられ、本発明の真の範囲と精神は以下の特許請求の範囲により指示されるということが意図されている。
[00108] 上記説明は例示的であるように意図されており、制限するようには意図されていない。従って、以下に記載される特許請求の範囲から逸脱すること無く修正が説明されたように行われ得るということが当業者に明らかになる。

Claims (15)

  1. 画像データから抽出された複数のパターンをグループ化するためのシステムであって、前記システムは回路構成を含むコントローラを含み、前記回路構成は、前記システムに：
    ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす前記複数のパターンを含む前記画像データを受信すること；
    フーリエ変換後の前記複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及び
    それぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化を前記それぞれの組のパターンに対し行うことを行わせるように構成される、システム。
  2. 前記回路構成は更に、前記システムに：
    周波数領域において複数のフーリエ変換ベース画像をそれぞれ取得するためにフーリエ変換を前記複数のパターンに対し行うこと；及び
    前記複数のフーリエ変換ベース画像それぞれに基づき複数のベクトルを取得することを行わせるように構成される、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記回路構成は更に、前記システムに：
    前記複数のベクトルの距離フィーチャに基づき前記複数のパターンの類似性を評価することを行わせるように構成される、請求項２に記載のシステム。
  4. フーリエ変換後の前記複数のパターンは距離フィーチャに基づきｋ平均アルゴリズムを使用することにより複数組のパターンへ分離される、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記階層的クラスタ化を行うことは：
    それぞれの階層レベルにおいて前記フィーチャを再帰的に評価した結果に基づき前記それぞれの組のパターンに対し再帰的区分化を行うことを含む、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記回路構成は更に、前記システムに：
    前記フィーチャを評価するための凝集性試験を行うことを行わせるように構成され、前記凝集性試験は：
    評価結果を取得するために前記それぞれの組のパターンの凝集度を評価すること；及び
    再帰的区分化を一時停止すべきかどうかを前記評価結果に従って判断することを含む、請求項１に記載のシステム。
  7. 前記回路構成は更に、前記システムに：
    前記凝集度を評価することに関連付けられたパラメータを指示するユーザ入力を受信することを行わせるように構成される、請求項６に記載のシステム。
  8. 前記画像データは、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム交換標準（ＯＡＳＩＳ）フォーマット、又はＣａｌｔｅｃｈ中間フォーマット（ＣＩＦ）のものである、請求項１に記載のシステム。
  9. 画像データから抽出された複数のパターンをグループ化する方法をシステムに行わせるために前記システムの少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法は：
    ウェーハの一部分上に形成されるフィーチャを表わす前記複数のパターンを含む前記画像データを受信すること；
    フーリエ変換後の前記複数のパターンを複数組のパターンに分離すること；及び
    それぞれの組のパターン内のパターン間の類似性に関係するフィーチャを再帰的に評価することにより複数のサブセットのパターンを取得するために階層的クラスタ化を前記それぞれの組のパターンに対し行うことを含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
  10. コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である前記一組の指令は、前記コンピューティングデバイスに更に：
    周波数領域において複数のフーリエ変換ベース画像をそれぞれ取得するためにフーリエ変換を前記複数のパターンに対し行うこと；及び
    前記複数のフーリエ変換ベース画像それぞれに基づき複数のベクトルを取得することを行わせる、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  11. 前記コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である前記一組の指令は、前記コンピューティングデバイスに更に：
    前記複数のベクトルの距離フィーチャに基づき前記複数のパターンの類似性を評価することを行わせる、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  12. フーリエ変換後の前記複数のパターンは距離フィーチャに基づきｋ平均アルゴリズムを使用することにより複数組のパターンへ分離される、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  13. 前記階層的クラスタ化を行うことは：
    それぞれの階層レベルにおいて前記フィーチャを再帰的に評価した結果に基づき前記それぞれの組のパターンに対し再帰的区分化を行うことを含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  14. コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である前記一組の指令は、前記コンピューティングデバイスに更に：
    前記フィーチャを評価するための凝集性試験を行うことを行わせ、前記凝集性試験は：
    評価結果を取得するために前記それぞれの組のパターンの凝集度を評価すること；及び
    再帰的区分化を一時停止すべきかどうかを前記評価結果に従って判断することを含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  15. 前記コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能である前記一組の指令は、前記コンピューティングデバイスに更に：
    前記凝集度を評価することに関連付けられたパラメータを指示するユーザ入力を受信することを行わせる、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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