JP6712591B2 - デジタル整合フィルタによる強化欠陥検出のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、概してサンプル検査および欠陥検出に関し、より詳細には、整合デジタルフィルタの生成および実装による欠陥検出の改善に関する。

本出願は、２０１４年１１月１１日に出願され、「ＭＥＴＨＯＤ ＴＯ ＥＮＨＡＮＣＥ ＤＥＦＥＣＴ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＩＮ ＯＰＴＩＣＡＬ ＷＡＦＥＲ ＩＮＳＰＥＣＴＩＯＮ ＢＹ ＵＳＩＮＧ ＤＩＧＩＴＡＬ ＭＡＴＣＨＥＤ ＦＩＬＴＥＲ」という名称であり、発明者としてパヴェル・コルチン（Ｐａｖｅｌ Ｋｏｌｃｈｉｎ）およびユージン・シフリン（Ｅｕｇｅｎｅ Ｓｈｉｆｒｉｎ）を挙げる米国仮出願第６２／０７８，８０２号の米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく利益を主張し、その全体を本願に引用して援用する。

かつてなく小さいデバイス特徴を有する集積回路の需要が増加し続けるにつれて、改善された基板検査システムの必要が増大し続ける。検査ツール動作の一態様は、半導体ウエハなどのサンプルの検査および／または欠陥検出を改善するデジタルフィルタの実装を含む。しかしながら、現在のデジタルフィルタ技法は、所定のデジタルフィルタテンプレートに限定される。限定数のデジタルフィルタオプションでは、難しい検査および／または欠陥検出設定に対して欠陥検出感度を上昇させるのに不十分である。

米国特許出願公開第２０１２／００４４４８６号

したがって、以上特定したものなどの欠陥を除くためのシステムおよび方法を提供することが望ましいであろう。

本開示の１つ以上の例示的な実施形態に従って、整合フィルタによる強化欠陥検出のためのシステムが開示される。一実施形態において、システムは、検査サブシステムを含む。別の実施形態において、検査サブシステムは、サンプルの１つ以上の選択される部分上に照明を導くように構成される照明源、および第１の光学モードに対してサンプルの２つ以上の場所からサンプルからの２つ以上の検査画像を取得するように構成される１つ以上の検出器を含む。別の実施形態において、システムは、１つ以上の検出器に通信可能に結合されるコントローラを含む。別の実施形態において、コントローラは、１つ以上のプロセッサに、第１の光学モードに対して１つ以上の検出器から２つ以上の場所から取得された２つ以上の検査画像を受信させ、選択される欠陥型に関して第１の光学モードに対して１つ以上の検出器から受信した２つ以上の場所からの２つ以上の検査画像に基づいて集約欠陥形状を生成させ、第１の光学モードに対して２つ以上の場所から取得された２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関特性を計算させ、生成した集約欠陥形状および計算した１つ以上のノイズ相関特性に基づいて第１の光学モードに対する整合フィルタを生成させるように構成されるプログラム命令を実行するように構成される１つ以上のプロセッサを含む。

本開示の１つ以上の例示的な実施形態に従って、整合フィルタによる強化欠陥検出のための方法が開示される。一実施形態において、方法は、第１の光学モードに対してサンプルの２つ以上の場所からサンプルからの２つ以上の検査画像を取得することを含む。別の実施形態において、方法は、選択される欠陥型に関して第１の光学モードに対して２つ以上の場所からの２つ以上の検査画像に基づいて集約欠陥形状を生成することを含む。別の実施形態において、方法は、第１の光学モードに対して２つ以上の場所から取得した２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関特性を計算することを含む。別の実施形態において、方法は、生成した集約欠陥形状および計算した１つ以上のノイズ相関特性に基づいて第１の光学モードに対する整合フィルタを生成することを含む。

以上の全般的な記載も以下の詳細な記載も例証的かつ説明的であるに過ぎず、必ずしも特許請求される本発明を限定するわけではないことが理解されるべきである。添付の図面は、本明細書に組み込まれてその一部を構成しつつ、本発明の実施形態を例示し、そして全般的な記載と共に、本発明の原理を説明するのに役立つ。

本開示の多数の利点が、添付の図を参照することで当業者によってよりよく理解され得る。

本開示の一実施形態に従う、整合フィルタによる強化欠陥検出のためのシステムの概念図である。 本開示の一実施形態に従う、明視野検査配置での整合フィルタによる強化欠陥検出のためのシステムの簡易概略図である。 本開示の一実施形態に従う、暗視野検査配置での整合フィルタによる強化欠陥検出のためのシステムの簡易概略図である。 本開示の一実施形態に従う、整合フィルタによる強化欠陥検出のための方法を描く工程フロー図である。 本開示の一実施形態に従う、サンプルに対する異なる場所からの一組の欠陥領域を描く一連の画像を例示する。 本開示の一実施形態に従う、集約欠陥形状の生成を描く工程フロー図である。 本開示の一実施形態に従う、第１の画像における欠陥の同定、および第１の画像に基づく第２の画像における一致する欠陥の同定を描く一連の概念図を例示する。 本開示の一実施形態に従う、一連の欠陥領域と関連づけられる一連のフィルタボックス、および一連のフィルタボックスの各々内に含まれる画像データを使用して生成される平均欠陥形状を例示する。 本開示の一実施形態に従う、選択される光学モードに対する検査画像の１つ以上のノイズ相関特性の計算を描く工程フロー図である。 本開示の一実施形態に従う、１つ以上の検査画像に対する局所ノイズ相関行列を計算するための画素ウィンドウを例示する。 本開示の一実施形態に従う、平均欠陥形状、非対称整合フィルタおよびＬＲ対称整合フィルタを例示する。 本開示の一実施形態に従う、フィルタ未処理欠陥画像、ならびにフィルタ未処理欠陥画像および生成される整合フィルタの畳込みから成るデジタルフィルタ処理画像を例示する。

ここで、添付の図面に例示する開示の主題を詳細に参照することにする。

図１Ａ〜２Ｉを全体的に参照して、欠陥検出のためのデジタル整合フィルタの生成および適用のためのシステムおよび方法を本開示に従って記載する。

本開示の実施形態は、光学サンプル検査での欠陥検出の強化および改善を対象とする。本開示の実施形態は、整合フィルタの形成および適用を通じて改善された欠陥検出能力を達成することができ、これは対象とされる欠陥型へのより高い感度という結果になる。本開示の実施形態は、着目した欠陥（ＤＯＩ）の検出率を上昇させかつ／または迷惑事象の検出率を同時に低減させるために使用されることもできる。本開示の追加の実施形態は、周辺ノイズが高い光学画像での対象欠陥形状の同定を可能にする。

本開示の実施形態は、第１の光学モードに対してサンプルの２つ以上の場所からサンプルからの２つ以上の検査画像を取得する。本開示の追加の実施形態は、選択される欠陥型に関して第１の光学モードに対して２つ以上の場所からの２つ以上の検査画像に基づいて集約（たとえば、整列かつ平均）欠陥形状を生成する。本開示の追加の実施形態は、第１の光学モードに対して２つ以上の場所から取得した２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関特性を計算する。本開示の追加の実施形態は、生成した集約欠陥形状および計算した１つ以上のノイズ相関特性に基づいて第１の光学モードに対する整合フィルタを生成する。本開示の生成した整合フィルタに基づいて、追加の実施形態は１つ以上の検査画像に整合フィルタを適用して強化欠陥検出を提供する。

図１Ａは、本開示の一実施形態に従う、整合フィルタによる強化欠陥検出のためのシステム１００の概念図を例示する。一実施形態において、システム１００は、検査サブシステム１０１を含む。検査サブシステム１０１は、１つ以上のサンプル１０４の１つ以上の光学検査を行うように構成される。たとえば、検査サブシステム１０１は、サンプル１０４の表面の１つ以上の部分の１つ以上の検査画像１１９を取得してもよい。

検査サブシステム１０１は、光学検査ツールなどであるがこれに限定されない、サンプル検査の技術で知られている任意の検査サブシステムまたはツールを含んでもよい。たとえば、光学検査の場合には、検査サブシステム１０１は、図１Ｂに図示するように明視野検査ツール、または図１Ｃに図示するように暗視野検査ツールを含んでもよいが、これに限定されない。簡潔性の目的で、検査サブシステム１０１を概念ブロック図の形態で図１Ａに描いたことがここで留意される。この描写は、部品および光学配置を含むが、限定的でなく、例示目的でのみ提供される。検査サブシステム１０１が本明細書に記載する検査工程を実行するために任意の数の光学素子、照明源および検出器を含んでもよいことがここで認識される。

図１Ｂは、本開示の１つ以上の実施形態に従う、明視野検査配置でのシステム１００の簡易概略図を例示する。図１Ｃは、本開示の１つ以上の実施形態に従う、暗視野検査配置でのシステム１００の簡易概略図を例示する。

一実施形態において、検査サブシステム１０１は、照明源１０２を含む。照明源１０２は、サンプル検査の技術で知られている任意の照明源を含んでもよい。たとえば、照明源１０２は、狭帯域照明源を含んでもよいが、これに限定されない。たとえば、照明源１０２は、レーザ（たとえば、ダイオードレーザ、連続波レーザまたは広帯域レーザ）を含んでもよいが、これに限定されない。別の実施形態において、照明源１０２は、広帯域源を含んでもよいが、これに限定されない。たとえば、照明源１０２は、広帯域ランプ（たとえば、放電ランプ、レーザ維持プラズマランプなど）を含んでもよいが、これに限定されない。

一実施形態において、検査サブシステム１０１は、１つ以上のサンプル１０４（たとえば、１つ以上の半導体ウエハ）を固定するためのサンプル台１０５を含む。サンプル台は、サンプル検査の技術で知られている任意のサンプル台を含んでもよい。たとえば、サンプル台１０５は、回転式サンプル台、直線式サンプル台、または回転式サンプル台および直線式サンプル台の組合せを含んでもよいが、これに限定されない。本開示の多くが半導体ウエハ検査の文脈でのシステム１００の実装に重点を置くが、これは本開示の限定ではない。システム１００が、半導体デバイス検査、レチクル検査、生体試料検査などを含むがこれらに限定されない技術で知られている任意の検査設定に拡張されてもよいことがここで認識される。

一実施形態において、検査サブシステム１０１は、光学サブシステム１０６を含む。光学サブシステム１０６は、サンプル１０４に照明源１０２からの照明を導き、そしてサンプルからの散乱および／または反射光を集めるために必要な任意の数および種類の光学部品を含んでもよい。

一実施形態において、光学サブシステム１０６は、照明アーム１０７および集合アーム１０９を含む。照明アーム１０７は、サンプル１０４の表面に照明源１０２からの照明を導きかつ／または照明源１０２からの照明を調節するための１つ以上の照明光学素子を含んでもよい。たとえば、光学サブシステム１０６の照明アーム１０７の１つ以上の光学素子は、１つ以上のレンズ、１つ以上のビームスプリッタ、１つ以上の瞳マスク、１つ以上のミラー、１つ以上のフィルタまたは１つ以上の偏光子を含んでもよいが、これらに限定されない。一実施形態において、照明アーム１０７の１つ以上の照明光学部品は、対物レンズ１１４を通してサンプル１０４に照明源１０２からの照明を導くように配置される。たとえば、照明アーム１０７は、対物レンズ１１０を通してサンプル１０４の選択される部分上に光を集束させ、かつ導くための１つ以上のレンズ１１４およびビームスプリッタ１１２を含んでもよい。

集合アーム１０９は、サンプル１０４からの照明を集めかつ／またはサンプル１０４からの照明を調節するための１つ以上の集合光学素子を含んでもよい。たとえば、光学サブシステム１０６の集合アーム１０９の１つ以上の光学素子は、１つ以上のビームスプリッタ、１つ以上のレンズ、１つ以上のミラー、１つ以上のフィルタまたは１つ以上の偏光子を含んでもよいが、これらに限定されない。一実施形態において、対物レンズ１１４は、サンプル１０４から散乱、反射および／または回折される光を集めるように配置される。さらに、集合アーム１０９は、１つ以上の検出器１１８の撮像部分上に対物レンズ１１４によって集められた光を導くための１つ以上の追加の光学素子（たとえば、１つ以上のレンズ１１７）を含んでもよい。

１つ以上の検出器１１８は、検査の技術で知られている任意の検出器またはセンサを含んでもよい。たとえば、検査サブシステム１０１の検出器１１８は、１つ以上のＴＤＩ検出器または１つ以上のＣＣＤ検出器を含むが、これに限定されない。

簡潔性の目的で、検査サブシステム１０１を簡略ブロック図の形態で図１Ｂ〜１Ｃに描いたことがここで留意される。この描写は、部品および光学配置を含むが、限定的でなく、例示目的でのみ提供される。検査サブシステム１０１が、本明細書に記載する検査工程を実行するために任意の数の光学素子、照明源および検出器を含んでもよいことがここで認識される。検査ツールの例は、米国特許第７，０９２，０８２号、米国特許第６，７０２，３０２号、米国特許第６，６２１，５７０号および米国特許第５，８０５，２７８号に詳細に記載され、各々その全体を本願に引用して援用する。

別の実施形態において、システム１００は、コントローラ１０３を含む。一実施形態において、コントローラ１０３は、検査サブシステム１０１に通信可能に結合される。たとえば、コントローラ１０３は、検査サブシステム１０１の１つ以上の検出器１１８の出力に結合されてもよい。検査サブシステム１０１の１つ以上の検出器１１８によってサンプル１０４から取得された検査画像１１９をコントローラ１０３が受信することができるように、コントローラ１０３は任意の適切な方式で（たとえば、図１Ａ〜１Ｃに図示する線によって示される１つ以上の伝送媒体によって）１つ以上の検出器１１８に結合されてもよい。

一実施形態において、コントローラ１０３は、１つ以上のプロセッサ１２４を含む。一実施形態において、１つ以上のプロセッサ１２４は、メモリ１２６に記憶される一組のプログラム命令を実行するように構成される。別の実施形態において、プログラム命令は、１つ以上のプロセッサ１２４に、第１の光学モードに対してサンプル１０４の２つ以上の場所から１つ以上の検出器１１８によって取得された２つ以上の検査画像１１９を受信させるように構成される。別の実施形態において、プログラム命令は、１つ以上のプロセッサ１２４に、選択される欠陥型に関して第１の光学モードに対して２つ以上の場所からの２つ以上の検査画像１１９に基づいて集約欠陥形状を生成させるように構成される。別の実施形態において、プログラム命令は、１つ以上のプロセッサ１２４に、第１の光学モードに対してサンプル１０４の２つ以上の場所から取得された２つ以上の検査画像１１９の１つ以上のノイズ相関特性を計算させるように構成される。別の実施形態において、プログラム命令は、１つ以上のプロセッサ１２４に、生成した集約欠陥形状および計算した１つ以上のノイズ相関特性に基づいて第１の光学モードに対する整合フィルタを生成させるように構成される。

コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、当該技術で知られている任意の１つ以上の処理要素を含んでもよい。この意味で、１つ以上のプロセッサ１２４は、ソフトウェアアルゴリズムおよび／または命令を実行するように構成される任意のマイクロプロセッサ型装置を含んでもよい。一実施形態において、１つ以上のプロセッサ１２４は、本開示にわたって記載するようにシステム１００を動作させるように構成されるプログラムを実行するように構成されるデスクトップコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、画像コンピュータ、並列プロセッサまたは他のコンピュータシステム（たとえば、ネットワークコンピュータ）から成ってもよい。本開示にわたって記載するステップが単一のコンピュータシステムまたは、代替的に複数のコンピュータシステムによって実行されてもよいことが認識されるべきである。概して、用語「プロセッサ」は、非一時的メモリ媒体１２６からプログラム命令を実行する１つ以上の処理要素を有する任意の装置を包含するように広く定義されてもよい。その上、システム１００の異なるサブシステム（たとえば、検査サブシステム１０１、ディスプレイ１２２またはユーザインタフェース１２０）は、本開示にわたって記載するステップの少なくとも一部を実行するのに適するプロセッサまたは論理素子を含んでもよい。したがって、以上の記載は、本開示の限定ではなく単に例解と解釈されるべきである。

メモリ媒体１２６は、関連する１つ以上のプロセッサ１２４によって実行可能なプログラム命令を記憶するのに適する当該技術で知られている任意の記憶媒体を含んでもよい。たとえば、メモリ媒体１２６は、非一時的メモリ媒体を含んでもよい。たとえば、メモリ媒体１２６は、リードオンリメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気または光メモリ装置（たとえば、ディスク）、磁気テープ、ソリッドステートドライブなどを含んでもよいが、これらに限定されない。別の実施形態において、メモリ１２６は、検査サブシステム１０１からの１つ以上の結果および／または本明細書に記載する様々なステップの出力を記憶するように構成される。メモリ１２６が１つ以上のプロセッサ１２４と共に共通のコントローラハウジングに収容されてもよいことがさらに留意される。代替の実施形態において、メモリ１２６は、プロセッサおよびコントローラ１０３の物理的位置に関して遠隔に設けられてもよい。たとえば、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、ネットワーク（たとえば、インターネット、イントラネットなど）を通じてアクセス可能である遠隔メモリ（たとえば、サーバ）にアクセスしてもよい。別の実施形態において、メモリ媒体１２６は、１つ以上のプロセッサ１２４に本開示を通じて記載する様々なステップを実行させるためのプログラム命令を維持する。

別の実施形態において、システム１００は、ユーザインタフェース１２０を含む。一実施形態において、ユーザインタフェース１２０は、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４に通信可能に結合される。別の実施形態において、ユーザインタフェース装置１２０は、ユーザからの選択および／または命令を受け入れるためにコントローラ１０３によって活用されてもよい。本明細書にさらに記載するいくつかの実施形態において、ユーザにデータを表示するためにディスプレイが使用されてもよい。次いで、ユーザは、ディスプレイ装置１２２を介してユーザに表示されるデータに応答して選択および／または命令（たとえば、フィルタボックスの選択、サイズ設定および／または位置）を入力してもよい。

ユーザインタフェース装置１２０は、当該技術で知られている任意のユーザインタフェースを含んでもよい。たとえば、ユーザインタフェース１２０は、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、レバー、ノブ、スクロールホイール、トラックボール、スイッチ、ダイヤル、スライドバー、スクロールバー、スライド、ハンドル、タッチパッド、パドル、ステアリングホイール、ジョイスティック、ベゼル装着入力装置などを含んでもよいが、これに限定されない。タッチスクリーンインタフェース装置の場合には、多数のタッチスクリーンインタフェース装置が本発明での実装に適してもよいことを当業者は認識するべきである。たとえば、ディスプレイ装置１２２は、静電容量式タッチスクリーン、抵抗膜式タッチスクリーン、弾性表面波ベースのタッチスクリーン、赤外線ベースのタッチスクリーンなどであるがこれに限定されないタッチスクリーンインタフェースと一体化されてもよい。全般的な意味で、ディスプレイ装置の表示部分との一体化が可能な任意のタッチスクリーンインタフェースが本開示での実装に適する。

ディスプレイ装置１２２は、当該技術で知られている任意のディスプレイ装置を含んでもよい。一実施形態において、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ベースのディスプレイまたはＣＲＴディスプレイを含んでもよいが、これに限定されない。各種のディスプレイ装置が本開示での実装に適してもよく、そしてディスプレイ装置の特定の選択は、形状要因、費用などを含むがこれらに限定されない各種の要因に依存してもよいことを当業者は認識するべきである。全般的な意味で、ユーザインタフェース装置（たとえば、タッチスクリーン、ベゼル装着インタフェース、キーボード、マウス、トラックパッドなど）との一体化が可能な任意のディスプレイ装置が本開示での実装に適する。

いくつかの実施形態において、本明細書に記載するシステム１００は、「スタンドアロンツール」または工程ツールに物理的に結合されないツールとして構成されてもよい。他の実施形態において、そのような検査システムは、有線および／または無線部分を含んでもよい伝送媒体によって工程ツール（図示せず）に結合されてもよい。工程ツールは、リソグラフィツール、エッチングツール、堆積ツール、研摩ツール、メッキツール、洗浄ツールまたはイオン注入ツールなど、当該技術で知られている任意の工程ツールを含んでもよい。本明細書に記載するシステムによって行われる検査の結果は、フィードバック制御技法、フィードフォワード制御技法および／または現場制御技法を使用して工程または工程ツールのパラメータを変更するために使用されてもよい。工程または工程ツールのパラメータは、手動でまたは自動で変更されてもよい。

図１Ａ〜１Ｃに例示するシステム１００の実施形態は、本明細書に記載するようにさらに構成されてもよい。加えて、システム１００は、本明細書に記載する方法実施形態のいずれかの任意の他のステップを行うように構成されてもよい。

図２Ａは、本開示の一実施形態に従う、光学検査のための整合フィルタを生成する方法２００で行われるステップを例示するフロー図である。方法２００のステップがシステム１００によってすべてまたは部分的に実装されてもよいことがここで留意される。しかしながら、追加のまたは代替のシステムレベル実施形態が方法２００のステップのすべてまたは一部を実行してもよい点で、方法２００はシステム１００に限定されないことがさらに認識される。

ステップ２２０で、検査画像が、第１の光学モードに対してサンプルの２つ以上の場所から取得される。一実施形態において、図１Ａ〜１Ｃに図示するように、検査サブシステム１０１の１つ以上の検出器１１８は、サンプル１０４から２つ以上の検査画像１１９を取得する。たとえば、検査サブシステム１０１の１つ以上の検出器１１８は、第１の光学モードで動作して、サンプル１０４から２つ以上の検査画像１１９を取得してもよい。第１の光学モードおよび／または任意の追加の光学モードが当該技術で知られている任意の方式で実装されることがここで留意される。たとえば、光学モードは、以下のいずれかの組合せを通じて実装されてもよい：活用されるスペクトル帯、照明レベル、照明および／または集合口径、照明および／または集合偏光フィルタ、倍率、焦点オフセットなど。この点で、第１の光学モードは、スペクトル帯、照明レベル、照明および／または集合口径、照明および／または集合偏光フィルタ、倍率、焦点オフセットなどを含むがこれらに限定されない設定の第１の組合せで形成されてもよい。追加の光学モード（たとえば、第２の光学モード、第３の光学モードなど）が、スペクトル帯、照明レベル、照明および／または集合口径、照明および／または集合偏光フィルタ、倍率、焦点オフセットなどを含むがこれに限定されない設定の追加の組合せで形成されてもよい。

たとえば、図２Ｂは、検査サブシステム１０１でサンプル１０４の複数の場所から採集される一組のデジタル検査画像１１９ａ〜１１９ｃ（たとえば、ＴＤＩ差分画像）を例示する。画像１１９ａ〜１１９ｃは、サンプル１０４にわたる異なる場所２２２ａ〜２２２ｃから得られ、ノイズが多い光学背景に埋められる未整列の欠陥領域２２４ａ〜２２４ｃ（またはパッチ）を含む。

別の実施形態において、一旦画像１１９が取得されると、検査サブシステム１０１は、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４に２つ以上の検査画像１１９を送信する。

ステップ２４０で、選択される欠陥型に関して２つ以上の場所からの検査画像に基づいて、集約欠陥形状が生成される。一実施形態において、着目した欠陥型（またはサンプル１０４の欠陥の部分集合）が解析されてもよい。この点で、ユーザは、ユーザインタフェース装置１２０を介して解析のために着目した欠陥型を選択してもよい。着目した欠陥型が当該技術で知られている任意の欠陥型を含んでもよいことがここで留意される。たとえば、着目した欠陥型は、ブリッジ欠陥、突起欠陥、表面粒子などを含んでもよいが、これらに限定されない。欠陥分類は、当該技術で知られている任意の方式で実行されてもよい。たとえば、１つ以上の欠陥が、整合フィルタの生成前にＳＥＭレビューツール（図示せず）でユーザによって分類されてもよい。

着目した欠陥型および／またはサンプル１０４の欠陥の部分集合の選択に基づいて、システム１００および／または方法２００は、選択された欠陥型または欠陥部分集合に合わせて調整される整合フィルタを生成する。欠陥型または部分集合の選択に応じて、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、第１の光学モードに対して検査画像１１９に基づいて、選択された欠陥型に関する集約欠陥形状（たとえば、平均欠陥形状）を生成してもよい。システム１００によって使用される光学モードの各々に対して異なる集約欠陥形状が生成されてもよいことがここで留意される。

図２Ｃは、第１の光学モードに対して集約欠陥形状を生成する工程２４０を描く拡張工程フロー図を例示する。一実施形態において、集約欠陥形状の生成がステップ２４１から始まる。ステップ２４２で、工程は、第１の画像にフィルタボックスを定めることを含む。たとえば、図２Ｄに図示するように、フィルタボックス２５１ａが、選択される欠陥パターン２５２を囲むように第１の画像１１９ａに形成されてもまたは置かれてもよい。たとえば、ユーザはドラッグアンドドロップ機能を活用して、第１の画像１１９ａの領域をさらなる解析のために使用されるフィルタボックスとして特定してもよい。別の例として、１つ以上のパターン識別および／または機械学習アルゴリズムが欠陥を同定し、そして特定の欠陥の周囲に選択されるサイズのフィルタボックスを割り当ててもよい。

ステップ２４３で、工程は、第２の画像で欠陥を同定することを含む。一実施形態において、第１の画像で見つけられた欠陥パターンは、第２の画像（または第Ｎの画像）で一致する欠陥パターンを同定するために１つ以上のプロセッサ１２４によって使用されてもよい。たとえば、図２Ｄに図示するように、第１の画像１１９ａのパターン２５２と一致する（または選択される公差内でパターン２５２と一致する）第２の画像１１９ｂのパターン２５３が同定される。フィルタボックス２５１ｂが次いで、同定した一致するパターン２５３を包含するように第２の画像１１９ｂに形成されてもまたは置かれてもよい。ユーザが、第２の画像での精密な欠陥同定を提供するためにユーザインタフェース装置１２０およびディスプレイ１２２を介してフィルタボックス２５１ｂの場所を調節してもよいことがさらに留意される。第１の画像１１９ａの第１の欠陥パターン２５２は、当該技術で知られている任意の方式で第２の画像１１９ｂの第２の欠陥パターン２５３を見つけるために使用されてもよい。たとえば、システム１００は、１つ以上のパターンマッチングアルゴリズムを適用して、第１の画像１１９ａの第１の欠陥パターン２５２を第２の画像１１９ｂにおける１つ以上のパターン２５３に照合してもよい。一実施形態において、ステップ２４３は、ピクセルレベル精度で行われる。この点で、欠陥場所および対応するフィルタボックス場所は、それぞれの画像１１９ａ〜１１９ｂにおいてピクセルレベル精度で同定される。この工程が任意の回数繰り返されて、ステップ２４３が第１の画像で同定された欠陥パターンに基づいて任意の数の後続の画像で一致する欠陥パターンを同定するようにしてもよいことがここで留意される。

ステップ２４４で、工程は、第１の画像のフィルタボックスおよび第２の画像のフィルタボックスを整列させることを含む。たとえば、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、第１の画像１１９ａの第１のフィルタボックス２５１ａおよび第２の画像１１９ｂの第２のフィルタボックス２５１ｂのサブピクセル整列工程を実行してもよい。たとえば、サブピクセル整列を達成するために、１つ以上のプロセッサ１２４は、フィルタボックス２５１ａ、２５１ｂに含まれるサンプル１０４の１つ以上の領域をアップサンプリングしてもよい。次いで、アップサンプリング後に、１つ以上のプロセッサ１２４は、フィルタボックス２５１ａ、２５１ｂ内のアップサンプリングした画像領域を整列させてもよい。アップサンプリングした画像データの整列は、サブピクセルレベルでの精度を提供する。次いで、フィルタボックス２５１ａ、２５１ｂ内のアップサンプリングした画像の整列後に、１つ以上のプロセッサ１２４は、フィルタボックス２５１ａ、２５１ｂ内の画像をダウンサンプリングしてアップサンプリング前の画像データの元々の画像グリッドに合わせてもよい。本明細書に記載するサブピクセル整列手順は、単一ピクセルの精度を十分下回る整列を達成することが可能である。たとえば、本開示のサブピクセル整列手順は、ピクセルの１／１０以下でのサブピクセル精度を達成してもよい。

ステップ２４５で、工程は、第１の画像のフィルタボックスを第２の画像のフィルタボックスと平均（または集約）して平均欠陥形状を形成することを含む。たとえば、フィルタボックス２５１ａ、２５１ｂの整列後に、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、第１の画像のフィルタボックス２５１ａ内の画素を第２の画像のフィルタボックス２５１ｂ内の画素と平均してもよい。たとえば、図２Ｅは、集約されて平均欠陥形状２５４を形成する一連のフィルタボックス２５１ａ〜２５１ｃを例示する。フィルタボックス２５１ａ、２５１ｂの画素値を平均するために、当該技術で知られている任意の画像平均化技法が使用されてもよいことが留意される。

ステップ２４６で、工程は、追加の画像（たとえば、第３の画像）における欠陥を同定することを含む。一実施形態において、ステップ２４５で見つけられた平均欠陥形状２５４は、第３の画像（または第Ｎの画像）で一致するパターンを同定するために１つ以上のプロセッサ１２４によって使用されてもよい。フィルタボックスが次いで、同定した一致するパターンを包含するように第３の画像に形成されてもまたは置かれてもよい。ユーザが、第３の画像での精密な欠陥同定を提供するためにユーザインタフェース装置１２０およびディスプレイ１２２を介してフィルタボックスの場所を調節してもよいことがさらに留意される。この工程が任意の回数繰り返されて、ステップ２４６がステップ２４５で見つけられた平均欠陥形状に基づいて任意の数の後続の画像で一致する欠陥パターンを同定するようにしてもよいことがここで留意される。

ステップ２４７で、工程は、ステップ２４５で見つけられた平均欠陥形状２５４と追加の画像のフィルタボックスを平均することを含む。この点で、工程は最初に、平均欠陥形状２５４を第３の画像のフィルタボックスと整列させてもよい。たとえば、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、平均欠陥形状２５４の画素および第３の画像の第３のフィルタボックスの画素の画素ごとの整列工程を実行してもよい。より一般的には、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、平均欠陥形状２５４の画素および第Ｎの画像の第Ｎのフィルタボックスの画素の画素ごとの整列工程を実行してもよい。

別の実施形態において、第３の画像のフィルタボックスおよび平均欠陥形状２５４の整列に応じて、１つ以上のプロセッサ１２４は、平均欠陥形状２５４および第３の画像のフィルタボックスに平均化工程を実行して精密な平均欠陥形状２５４を形成してもよい。

平均欠陥形状２５４への追加の画像のフィルタボックスの整列および平均化は、検査サブシステム１０１によって取得されるすべての画像に対して繰り返されてもよいことが留意される。ステップ２４８で、追加の画像があれば、「はい」分岐がとられてステップ２４６が繰り返される。解析のための追加の画像がなければ、「いいえ」分岐がとられて、工程はステップ２４９に移動する。

本明細書に前記したように、平均欠陥形状生成工程は各選択される光学モードに対して繰り返されてもよい。ステップ２４９で、解析する追加の光学モードがあれば、「はい」分岐がとられて、工程はステップ２４２に移動し、それによって追加の光学モードが解析される。解析する追加の光学モードがなければ、「いいえ」分岐がとられて、工程は終了ステップ２５１に移動する。

再び図２Ａを参照して、工程２００のステップ２６０で、検査画像１１９の１つ以上のノイズ相関特性が第１の光学モードに対して計算される。一実施形態において、ステップ２６０で計算する１つ以上のノイズ特性は、検査サブシステム１０１の第１の光学モードに対する２つ以上の場所から取得された２つ以上の検査画像１１９の１つ以上のノイズ相関行列を含む。

図２Ｆは、本開示の１つ以上の実施形態に従う、検査画像１１９のノイズ相関行列を計算する工程を描く拡張工程フロー図２６０を例示する。図２Ｆのフローチャート２６０のステップは限定的と解釈されるべきでなく、単に例示目的で提供されることがここで留意される。

一実施形態において、工程はステップ２６１から始まる。ステップ２６２で、工程は、画像のノイズ領域に画素ウィンドウを定めることを含む。たとえば、図２Ｇに図示するように、画素ウィンドウ２２７ａが検査画像１１９ａのノイズ領域内に定められてもよい。たとえば、Ｎ×Ｍ画素ウィンドウ（たとえば、９×９画素ウィンドウ）が画像１１９ａのノイズ領域に置かれてもよい。

ステップ２６３で、工程は、画素ウィンドウ２２７ａに対する局所ノイズ相関行列を算出することを含む。たとえば、局所ノイズ相関行列Ｍは、Ｎ×Ｍ画素ウィンドウ内の各画素対に対する信号積（Ｓ_ｉ＊Ｓ_ｊ）として算出されてもよい。この点で、ｉおよびｊ指数の各々は、所定の局所ウィンドウ２２７ａのすべてのＮ×Ｍ画素にわたる。たとえば、９×９ウィンドウの場合、ｉおよびｊ指数の各々は、所定の局所ウィンドウ２２７ａのすべての８１個の画素にわたる。この場合には、相関行列の次元数はＮ^２×Ｍ^２であり、９×９ウィンドウの場合、８１または９^２×９^２の次元数に対応する。

ステップ２６４で、工程は、追加の画素が解析される必要があるかどうかを判定することを含む。追加の画素解析が必要とされれば、ステップ２６５へ「はい」分岐がとられる。

ステップ２６５で、工程は、選択される画素数だけ画素ウィンドウをシフトすることを含む。たとえば、図２Ｇに図示するように、画像１１９ａに対する画素ウィンドウ２２７ａは、画像１１９ａのノイズ領域内で１画素だけシフト（たとえば、ＸまたはＹ方向にシフト）されてもよい。画素ウィンドウ２２７ａが１つ以上の画素だけシフトされた後に、工程はステップ２６３に移動し、局所相関行列Ｍ＝Ｓ_ｉ＊Ｓ_ｊが再び計算される。所定の検査画像１１９ａのすべての所望の画素を通して反復されるまで、ステップ２６３〜２６５は繰り返される。検査画像１１９ａのノイズ領域の所望の画素を通して反復された後に、ステップ２６６へ「いいえ」分岐がとられる。

ステップ２６６で、工程は、画像１１９ａにおけるすべての画素位置からの局所ノイズ相関行列を平均して画像１１９ａに対する平均ノイズ相関行列を形成することを含む。この点で、各位置は、ステップ２６５で工程によって作成され、そしてステップ２６３で工程によって算出されるシフト後の画素ウィンドウ版に対応する。

ステップ２６７で、工程は、追加の画像が解析される必要があるかどうかを判定することを含む。相関行列を算出するために追加の画像が使用されれば、「はい」分岐がとられてステップ２６２〜２６６が繰り返される。たとえば、図２Ｇに図示するように、ステップ２６２〜２６６は、それぞれ画像１１９ｂ、１１９ｃに対して画素ウィンドウ２２７ｂ、２２７ｃを使用して繰り返されてもよい。代替的に、ノイズ相関行列の計算のために追加の画像が使用されなければ、ステップ２６８へ「いいえ」分岐がとられる。

ステップ２６８で、工程は、すべての画像１１９ａ〜１１９ｃにわたる局所ノイズ相関行列を平均して平均ノイズ相関行列を形成することを含む。ステップ２６９で、工程は終わる。使用される画像が１つのみであれば、ステップ２６８は迂回されて、工程は終了ステップ２６９に移動することが留意される。

再び図２Ａを参照して、工程２００のステップ２８０で、第１の光学モードに対する整合フィルタが生成される。一実施形態において、整合フィルタは、集約欠陥形状（ステップ２４０）および計算された１つ以上のノイズ相関特性（ステップ２６０）に基づいて生成される。たとえば、整合フィルタは、集約欠陥形状Ｄおよびノイズ相関行列Ｍを使用して算出されてもよい。この点で、整合フィルタ（ＭＦ）は形式：
ＭＦ＝Ｍ^−１＊Ｄｖ
をとってもよく、式中Ｄｖは、初期集約欠陥形状Ｄに基づく変形ベクトルまたはカラムＮ×Ｍ（たとえば９×９）画素集約（または平均）欠陥パッチである。整合フィルタの形成は、ディミトリス・Ｇ・マノラキス（Ｄｉｍｉｔｒｉｓ Ｇ．Ｍａｎｏｌａｋｉｓ）およびビナイ・Ｋ・イングル（Ｖｉｎａｙ Ｋ．Ｉｎｇｌｅ）「Ａｐｐｌｉｅｄ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ」、ｐ．８６０、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ、２０１１によって全般的に記載され、その全体を本願に引用して援用する。整合フィルタの形成は、Ｎ．Ｅ．マストラキス（Ｎ．Ｅ．Ｍａｓｔｏｒａｋｉｓ）「Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｍａｔｃｈｅｄ Ｆｉｌｔｅｒｓ」、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｈｉｒｄ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｃｉｒｃｕｉｔｓ，ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ、ｖｏｌ．１、ｐ．４６７、１９９６によっても全般的に記載され、その全体を本願に引用して援用する。

ステップ２８０によって生成される整合フィルタが非対称整合フィルタまたは左右（ＬＲ）対称整合フィルタとして形成されてもよいことがここで留意される。図２Ｈは、平均欠陥形状２９０、非対称整合フィルタ２９１および左右対称整合フィルタ２９３を例示する。図２Ｈに図示するように、整合フィルタ２９１および２９３は、平均欠陥形状２９０と著しく異なる。この差分は、本明細書に前述したＮ×Ｍ画素ウィンドウ内の強ノイズ画素対画素相関の結果である。

再び図２Ａを参照して、方法２００の追加のステップで、コントローラ１０３の１つ以上のプロセッサ１２４は、検査サブシステム１０１から受信される１つ以上の検査画像１１９にステップ２８０で生成した整合フィルタを適用してもよい。一実施形態において、１つ以上のプロセッサ１２４は、生成した整合フィルタ２９１（またはフィルタ２９３）で１つ以上の取得される欠陥画像１１９を畳み込む。たとえば、図２Ｉは、フィルタ未処理欠陥画像２９２、ならびにフィルタ未処理欠陥画像２９２および生成した整合フィルタ２９１の畳込みから成るデジタルフィルタ処理画像２９４を例示する。フィルタ未処理欠陥画像２９２および生成した整合フィルタ２９１の畳込みが、当該技術で知られている任意の画像畳込み手順を使用して実行されてもよいことがここで留意される。

方法２００の追加のステップで、検査画像１１９を取り込むために使用される各光学モードに対して整合フィルタ２９１が生成されてもよい。たとえば、１つ以上のプロセッサ１２４は第１の光学モードに対して第１の整合フィルタを生成してもよく、第２の光学モードに対して第２の整合フィルタが生成されてもよく、そして第３の光学モードに対して第３の整合フィルタが生成されてもよい。より一般的には、第Ｎの光学モードに対して第Ｎの整合フィルタが生成されてもよい。

別の実施形態において、１つ以上のプロセッサ１２４は、生成した整合フィルタを対応する光学モードの画像に適用して１つ以上の画像パラメータを計算してもよい。画像パラメータは、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）、信号値、ノイズ値などであるがこれらに限定されない、当該技術で知られている任意のデジタル画像パラメータを含んでもよい。次いで、１つ以上のプロセッサ１２４は、複数の光学モードの画像に対するフィルタ出力を比較してもよい。この比較に基づいて、１つ以上のプロセッサ１２４は、複数の光学モードを着目したパラメータ（たとえば、ＳＮＲ値、ノイズ値、信号値など）の関数として評価してもよい。

本開示の多くが特定の欠陥型または部分群に関する整合フィルタの生成に重点を置いたが、これは本開示の限定ではないことがここで留意される。たとえば、本開示のシステム１００および方法２００は、所定の画像に対する複数の整合フィルタの生成を提供するように拡張されてもよい。この点で、システム１００および／または方法２００は、フィルタボックス画像に基づいて画像に存在する様々な欠陥を一組の欠陥型または部分群に分類してもよい。次いで、一組の欠陥部分群の各々に対して整合フィルタが生成されてもよい。

本明細書に記載した主題は時には、他の部品内に含まれる、またはそれらと接続される異なる部品を例示する。そのように描かれたアーキテクチャは単に例証的であるに過ぎず、実際、同じ機能性を達成する多くの他のアーキテクチャが実装されることができることが理解されるべきである。概念的意味で、同じ機能性を達成する部品の任意の配置は、所望の機能性が達成されるように実際上「関連づけられる」。それ故、本明細書で組み合わされて特定の機能性を達成する任意の２つの部品は、アーキテクチャまたは中間部品にかかわらず、所望の機能性が達成されるように互いと「関連づけられる」とみなされることができる。同様に、そのように関連づけられる任意の２つの部品は、所望の機能性を達成するために互いに「接続される」または「結合される」と見られることもでき、そしてそのように関連づけられることが可能な任意の２つの部品は、所望の機能性を達成するために互いに「結合可能である」と見られることもできる。結合可能である具体例は、物理的に合わせられるおよび／もしくは物理的に相互作用している部品ならびに／または無線で相互作用可能なおよび／もしくは無線で相互作用している部品ならびに／または論理的に相互作用しているおよび／もしくは論理的に相互作用可能な部品を含むが、これらに限定されない。

さらには、本発明が添付の特許請求の範囲によって定められることが理解されるべきである。概して、本明細書でおよびとりわけ添付の特許請求の範囲（たとえば、添付の特許請求の範囲の本体）で使用される用語が全般的に「オープンな」用語として意図される（たとえば、用語「含んでいる」は「含んでいるが、これに限定されない」と解釈されるべきであり、用語「有している」は「少なくとも有している」と解釈されるべきであり、用語「含む」は「含むが、これに限定されない」と解釈されるべきである、など）ことが当業者によって理解されるであろう。導入される請求項記載物の具体数が意図される場合、そのような意図が請求項に明示的に記載されるであろうが、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しないことが当業者によってさらに理解されるであろう。たとえば、理解の助けとして、以下の添付の特許請求の範囲は、請求項記載物を導入するために導入句「少なくとも１つの」および「１つ以上の」の使用を含んでもよい。しかしながら、そのような句の使用は、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項記載物の導入が、そのような導入された請求項記載物を含む任意の特定の請求項を、その同じ請求項が導入句「１つ以上の」または「少なくとも１つの」、および「ａ」または「ａｎ」（たとえば、「ａ」および／または「ａｎ」は典型的に、「少なくとも１つの」または「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである）などの不定冠詞を含むときにおいても、そのような記載物を１つのみ含む発明に限定することを暗示すると解釈されるべきでなく、同じことが請求項記載物を導入するために使用される定冠詞の使用にも当てはまる。加えて、たとえ導入される請求項記載物の具体数が明示的に記載されるとしても、そのような記載物は典型的に、少なくとも記載された数（たとえば、他の修飾語句なしで「２つの記載物」のそのままの記載は典型的に、少なくとも２つの記載物または２つ以上の記載物を意味する）を意味すると解釈されるべきであることを当業者は認識するであろう。さらには、「Ａ、ＢおよびＣなどの少なくとも１つ」に類似した慣用語が使用される事例では、概してそのような構造は、当業者がその慣用語を理解するであろうという意味で意図される（たとえば、「Ａ、ＢおよびＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａを単独で、Ｂを単独で、Ｃを単独で、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、ＢおよびＣを共に有するシステムなどを含むであろうが、これらに限定されないものである）。「Ａ、ＢまたはＣなどの少なくとも１つ」に類似した慣用語が使用される事例では、概してそのような構造は、当業者がその慣用語を理解するであろうという意味で意図される（たとえば、「Ａ、ＢまたはＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａを単独で、Ｂを単独で、Ｃを単独で、ＡおよびＢを共に、ＡおよびＣを共に、ＢおよびＣを共に、ならびに／またはＡ、ＢおよびＣを共に有するシステムなどを含むであろうが、これらに限定されないものである）。２つ以上の代替用語を提示する事実上いかなる離接語および／または句も、明細書であれ、特許請求の範囲であれ、図面であれ、用語の１つ、用語のいずれか、または用語両方を含む可能性を企図すると理解されるべきかどうかを当業者によってさらに理解されるであろう。たとえば、句「ＡまたはＢ」は、「Ａ」もしくは「Ｂ」または「ＡおよびＢ」の可能性を含むと理解されるであろう。

本開示およびその付随する利点の多くが上記の記載によって理解されるであろうと考えられ、そして開示した主題から逸脱することなくまたはその具体的な利点のすべてを犠牲にすることなく、様々な変更が部品の形式、構成および配置になされてもよいことが明らかであろう。記載した形式は単に説明的であるに過ぎず、そしてそのような変更を包含し、含むことが以下の特許請求の範囲の意図である。さらには、本発明が添付の特許請求の範囲によって定められることが理解されるべきである。

Claims (25)

1. 第１の光学モードに対してサンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得することと、
   選択される欠陥型に関して前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて集約欠陥形状を生成することと、
   前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所のうち異なる場所から取得した前記２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関特性を計算することと、
   前記生成した集約欠陥形状および前記計算した１つ以上のノイズ相関特性に基づいて、集約欠陥形状とノイズ相関特性との関数として、前記第１の光学モードに対する整合フィルタを生成することと、を含むことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記第１の光学モードに対する取得される検査画像に前記生成した整合フィルタを適用して第１のフィルタ処理画像を形成することをさらに含むことを特徴とする方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、前記第１の光学モードに対する検査画像に前記生成した整合フィルタを適用することが、
   前記第１の光学モードに対する取得される検査画像で前記生成した整合フィルタを畳み込むことを含むことを特徴とする方法。
4. 請求項２に記載の方法であって、
   追加の光学モードに対して前記サンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得することと、
   選択される欠陥型に関して前記追加の光学モードに対して前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて追加の集約欠陥形状を生成することと、
   前記追加の光学モードに対して前記２つ以上の場所のうち異なる場所から取得した前記２つ以上の検査画像の１つ以上の追加のノイズ相関特性を計算することと、
   前記生成した追加の集約欠陥形状および前記計算した１つ以上の追加のノイズ相関特性に基づいて、追加の集約欠陥形状と追加のノイズ相関特性との関数として、前記追加の光学モードに対する追加の整合フィルタを生成することと、
   前記追加の光学モードに対する前記取得した検査画像に前記追加の生成した整合フィルタを適用して追加のフィルタ処理画像を形成することと、をさらに含むことを特徴とする方法。
5. 請求項４に記載の方法であって、
   前記追加のフィルタ処理画像に前記第１のフィルタ処理画像を比較して前記第１の光学モードおよび前記追加の光学モードを評価することをさらに含むことを特徴とする方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、選択される欠陥型に関して前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて集約欠陥形状を生成することが、
   選択される欠陥型に関して前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて平均欠陥形状を生成することを含むことを特徴とする方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所から取得した前記２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関特性を計算することが、
   前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所から取得した前記２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関行列を計算することを含むことを特徴とする方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、第１の光学モードに対してサンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得することが、
   暗視野検査工程を介して第１の光学モードに対して前記サンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得することを含むことを特徴とする方法。
9. 請求項１に記載の方法であって、第１の光学モードに対してサンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得することが、
   明視野検査工程を介して第１の光学モードに対して前記サンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得することを含むことを特徴とする方法。
10. サンプルの１つ以上の選択される部分上に照明を導くように構成される照明源、および第１の光学モードに対して前記サンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得するように構成される１つ以上の検出器を含む検査サブシステムと、
    前記１つ以上の検出器に通信可能に結合されるコントローラであって、１つ以上のプロセッサに、
    前記第１の光学モードに対して前記１つ以上の検出器から前記２つ以上の場所から取得された前記２つ以上の検査画像を受信させ、
    選択される欠陥型に関して前記第１の光学モードに対して前記１つ以上の検出器から受信した前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて集約欠陥形状を生成させ、
    前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所のうち異なる場所から取得された前記２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関特性を計算させ、
    前記生成した集約欠陥形状および前記計算した１つ以上のノイズ相関特性に基づいて、集約欠陥形状とノイズ相関特性との関数として、前記第１の光学モードに対する整合フィルタを生成させるように構成されるプログラム命令を実行するように構成される１つ以上のプロセッサを含むコントローラと、を備えることを特徴とするシステム。
11. 請求項１０に記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサが、
    前記第１の光学モードに対する取得される検査画像に前記生成した整合フィルタを適用して第１のフィルタ処理画像を形成するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
12. 請求項１１に記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサが、
    前記第１の光学モードに対する取得される検査画像で前記生成した整合フィルタを畳み込むようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
13. 請求項１１に記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサが、
    追加の光学モードに対して前記サンプルの２つ以上の場所から前記サンプルからの２つ以上の検査画像を取得し、
    選択される欠陥型に関して前記追加の光学モードに対して前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて追加の集約欠陥形状を生成し、
    前記追加の光学モードに対して前記２つ以上の場所のうち異なる場所から取得した前記２つ以上の検査画像の１つ以上の追加のノイズ相関特性を計算し、
    前記生成した追加の集約欠陥形状および前記計算した１つ以上の追加のノイズ相関特性に基づいて、追加の集約欠陥形状と追加のノイズ相関特性との関数として、前記追加の光学モードに対する追加の整合フィルタを生成し、
    前記追加の光学モードに対する前記取得した検査画像に前記追加の生成した整合フィルタを適用して追加のフィルタ処理画像を形成するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
14. 請求項１３に記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサが、
    前記追加のフィルタ処理画像に前記第１のフィルタ処理画像を比較して前記第１の光学モードおよび前記追加の光学モードを評価するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
15. 請求項１０に記載のシステムであって、選択される欠陥型に関して前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて集約欠陥形状を生成することが、
    選択される欠陥型に関して前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所からの前記２つ以上の検査画像に基づいて平均欠陥形状を生成することを含むことを特徴とするシステム。
16. 請求項１０に記載のシステムであって、前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所から取得した前記２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関特性を計算することが、
    前記第１の光学モードに対して前記２つ以上の場所から取得した前記２つ以上の検査画像の１つ以上のノイズ相関行列を計算することを含むことを特徴とするシステム。
17. 請求項１０に記載のシステムであって、生成した整合フィルタが、
    非対称整合フィルタから成ることを特徴とするシステム。
18. 請求項１０に記載のシステムであって、生成した整合フィルタが、
    左右対称整合フィルタから成ることを特徴とするシステム。
19. 請求項１０に記載のシステムであって、
    １つ以上のディスプレイ装置をさらに備えることを特徴とするシステム。
20. 請求項１０に記載のシステムであって、
    １つ以上のユーザ入力装置をさらに備えることを特徴とするシステム。
21. 請求項１０に記載のシステムであって、検査サブシステムが、
    明視野検査サブシステムから成ることを特徴とするシステム。
22. 請求項１０に記載のシステムであって、検査サブシステムが、
    暗視野検査サブシステムから成ることを特徴とするシステム。
23. 請求項１０に記載のシステムであって、前記照明源が、
    広帯域照明源または狭帯域照明源の少なくとも１つから成ることを特徴とするシステム。
24. 請求項１０に記載のシステムであって、前記１つ以上の検出器が、
    ＴＤＩ検出器またはＣＣＤ検出器の少なくとも１つから成ることを特徴とするシステム。
25. 請求項１０に記載のシステムであって、前記サンプルが、
    半導体ウエハ、レチクルまたは生体試料の少なくとも１つから成ることを特徴とするシステム。