JP6932637B2 - 反復式の欠陥フィルタリングプロセス - Google Patents

Description

半導体ウエハ、プリント基板、ソーラーパネル、および微小電子機械（ＭＥＭＳ）デバイスなどの様々な物体が、非常に複雑で高価な製造プロセスによって製造される。
製造プロセスの誤りは、歩留まりを制限する欠陥をもたらすことがある。製造は、歩留まり管理システム（ＹＭＳ）によって支援される。ＹＭＳは、様々な製造段階の様々なツールからくる製造および試験データを収集および分析する。ＹＭＳは、歩留まりに影響するツールおよびプロセスを迅速に識別することを目的とする。
欠陥検出は通常、検査プロセスを適用し、それに続いて見直しプロセスを適用することによって実行される。検査プロセスは、光学検査ツールまたは電子ビーム検査ツールによって実行することができ、疑わしい欠陥を発見することを目的とする。見直しプロセスは通常、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）によって実行され、どの疑わしい欠陥が実際の欠陥であるか、およびその場合、これらの実際の欠陥がどのクラス（タイプ）の欠陥に属するかを判定することを目的とする。見直しプロセスは、疑わしい欠陥のＳＥＭ画像を獲得し、これらのＳＥＭ画像を分類器によって処理することを含む。

典型的には、検査ツールおよび見直しツールは、工場通信システムを介して接続され、検査−見直しの流れは、ＹＭＳによって制御される。たとえば、ＹＭＳは、多数の半導体ウエハを（光学または電子ビーム検査用の）特定の検査ツールに割り当てる。検査の結果（可能性がある欠陥を表すウエハの位置およびこれらの位置に関連する特定の検査属性のリスト）が、ＹＭＳへ提供される。ＹＭＳは、手動で、半自動で、または完全に自動で、対象位置を識別する。たとえば、検査ツールおよび／またはＹＭＳは、特定の結果を「ニューサンス」または「本当の欠陥」として識別することができ、ＹＭＳは、典型的には、「本当の欠陥」の位置の部分集合を選択し、割り当てられた見直しツールへこれらの対象位置を送る。見直しツールは、対象位置およびそれらの近傍を見直し、追加のデータ、たとえばＳＥＭ画像、それぞれの画像処理属性、欠陥クラス（タイプ）を生成し、ＹＭＳへデータを戻す。その日の検査システムによって提供される物体ごとの疑わしい欠陥の数は、百万を超えることがある。見直しプロセス（特に、ＳＥＭ画像の獲得）は、比較的長い。疑わしい欠陥を１つずつ撮像すると、見直しプロセスが著しく長くなる。したがって、検査スループット、見直しスループット、検査結果の品質、見直し結果の品質、ＹＭＳ動作を改善するための多くの技法が、当技術分野では知られている。
さらに、現在の検査システムは、ウエハごとに制限された数の疑わしい欠陥を出力する固定のニューサンスフィルタを採用している。固定のニューサンスフィルタは、レシピ設定プロセス中に設定されており、したがって製造プロセスおよび／または検査プロセスで生じる生産の経時変化を正しく追跡することができない。それぞれの疑わしい欠陥に対して、複数の属性が計算される。ＳＥＭに対する検査システムの分解能が低ければ、疑わしい欠陥に関して不十分な情報を提供することがある。

したがって、ニューサンスのフィルタリング中に本当の対象欠陥を維持するより効果的かつ正確なフィルタリング機構と組み合わせて、ウエハ検査からより高い感度の結果を提供することが、ますます必要とされている。測定の最適化のためにシステムおよびプロセスを自動化することが、ますます必要とされている。半導体製造の歩留まりの管理のために、改善されたデータ解釈がますます求められている。

本発明の一実施形態によれば、ウエハの欠陥を分類する方法を提供することができ、この方法は、コンピュータ化システムによって実行することができ、この方法は、
ａ．欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得するステップであって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとの属性値を含むことができる、取得するステップと、
ｂ．コンピュータ化システムのプロセッサによって、欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択するステップと、
ｃ．選択部分群の欠陥候補を分類して、選択部分群分類結果を提供するステップと、
ｄ．停止条件を満たすまで、
ｉ．欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択すること、ならびに
ｉｉ．追加の選択部分群の欠陥候補を分類して、追加の選択部分群分類結果を提供することを繰り返すステップとを含むことができる。

欠陥候補情報を取得するステップは、光学検査デバイスによってウエハを検査して、欠陥候補情報を提供することを含むことができる。
欠陥候補情報を取得するステップは、光学検査デバイスから欠陥候補情報を受け取ることを含むことができる。
選択部分群の欠陥候補を分類するステップは、荷電粒子ビームによって欠陥候補を撮像して、荷電粒子画像を生成することと、欠陥分類器によって荷電粒子画像を処理して、選択部分群分類結果を提供することとを含むことができる。

この方法は、少なくとも１つの欠陥クラスの欠陥として分類された欠陥候補を表す欠陥情報を提供するステップを含むことができる。
停止条件を満たすことは、純度閾値を超える純度レベルを有する分類結果を取得することを含むことができる。
この方法は、それぞれの選択部分群の各欠陥候補の１つまたは複数の画像を取得するステップを含むことができ、停止条件を満たすことは、事前定義された数の画像を取得することを含むことができる。
この方法は、それぞれの選択部分群の各欠陥候補の１つまたは複数の画像を取得するステップを含むことができ、停止条件を満たすことは、特定の欠陥タイプの事前定義された数の画像を取得することを含むことができる。

追加の選択部分群を選択するステップは、群の選択部分を、少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果に応答して選択することと、群の選択部分に属する欠陥候補の属性値に応答して、群のこの部分から追加の選択部分群を選択することとを含むことができ、群のこの部分は、追加の選択部分群を含むことができる。
群の選択部分は、何らかの事前に選択された部分群に属する欠陥候補を含まないものとすることができる。

この方法は、属性超空間のセグメントのセグメントスコアを計算することであって、群の欠陥候補が、欠陥候補欠陥候補の属性値を示す欠陥候補欠陥候補表現によって属性超空間内で表される、計算することと、これらのセグメントスコアに応答して、選択セグメントを選択することとによって、群の選択部分を選択するステップを含むことができ、群の選択部分は、選択セグメントに属する欠陥候補欠陥候補表現によって表される欠陥候補を含むことができる。
この方法は、セグメント内の欠陥候補欠陥候補表現の分布のパラメータに応答して、セグメントのセグメントスコアを計算するステップを含むことができる。
この方法は、セグメント内に欠陥候補欠陥候補表現を有する少なくとも１つの欠陥候補に関連する少なくとも１つの分類結果に応答して、セグメントのセグメントスコアを計算するステップを含むことができる。
この方法は、欠陥として分類された欠陥候補の欠陥候補欠陥候補表現の分布のパラメータに応答して、セグメントのセグメントスコアを計算するステップを含むことができる。

欠陥候補の属性値は、属性超空間に及ぶことができ、この方法は、属性超空間をセグメントに分割するステップを含むことができる。
この方法は、少なくとも１つの選択部分群分類結果に応答して、属性超空間をセグメントに再分割するステップを含むことができる。
この方法は、複数の分類反復を実行して、複数の分類反復結果を提供するステップと、複数の分類反復結果に応答して、調整可能な分類閾値を適合させ、属性超空間をセグメントに分割するステップとを含むことができ、調整可能な分類閾値は、複数の分類反復中に利用される。
この方法は、人物から停止条件を受け取るステップを含むことができる。

欠陥候補を分類するステップは、人物から分類情報を受け取るステップを含むことができる。
この方法は、ウエハの領域および欠陥のクラスの少なくとも１つに関連する対象情報レベルを受け取るステップを含むことができ、欠陥候補の選択部分群を選択するステップおよび欠陥候補を分類するステップの少なくとも１つのステップを、対象情報レベルに応答して行うことができる。
コンピュータ化システムのプロセッサは、ネットワークを介して欠陥分類器および歩留まり管理システム（ＹＭＳ）に結合することができる。

コンピュータ化システムのプロセッサは、ネットワークを介して検査ツールおよび見直しツールに結合することができる。
コンピュータ化システムのプロセッサは、ネットワークを介して複数の検査ツールおよび複数の見直しツールに結合することができる。
コンピュータ化システムのプロセッサは、欠陥分類器内に含むことができる。
コンピュータ化システムのプロセッサは、ネットワークを介して欠陥分類器および歩留まり管理システム（ＹＭＳ）に結合することができる。
欠陥候補情報を取得するステップは、コンピュータ化システムのプロセッサに結合することができる検査モジュールによって欠陥候補情報を生成することを含むことができる。

本発明の一実施形態によれば、命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができ、これらの命令は、コンピュータによって実行されるとき、
ａ．欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得するステップであって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとの属性値を含むことができる、取得するステップと、
ｂ．欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択するステップと、
ｃ．選択部分群の欠陥候補を分類して、選択部分群分類結果を提供するステップと、
ｄ．停止条件を満たすまで、欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択すること、ならびに追加の選択部分群の欠陥候補を分類して、追加の選択部分群分類結果を提供することを繰り返すステップとを、コンピュータに実行させる。
本発明の一実施形態によれば、ウエハの欠陥を分類するコンピュータ化システムを提供することができ、コンピュータ化システムは、プロセッサおよびメモリユニットを備えることができ、プロセッサは、
ａ．欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得する段階であって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとの属性値を含むことができる、取得する段階と、
ｂ．欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択する段階と、
ｃ．選択部分群の欠陥候補を分類して、選択部分群分類結果を提供する段階と、
ｄ．停止条件を満たすまで、
ｉ．欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択すること、ならびに
ｉｉ．追加の選択部分群の欠陥候補を分類して、追加の選択部分群分類結果を提供することを繰り返す段階とを、少なくとも実行するように配置される。

本発明の一実施形態によれば、プロセッサおよびメモリユニットを含むことができるコンピュータ化システムを提供することができ、プロセッサは、
ａ．欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得する段階であって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとの属性値を含むことができる、取得する段階と、
ｂ．コンピュータ化システムのプロセッサによって、欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択する段階と、
ｃ．欠陥候補の選択部分群に関する情報を欠陥分類器へ送る段階と、
ｄ．選択部分群分類結果を欠陥分類器から受け取る段階と、
ｅ．停止条件を満たすまで、
ｉ．欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）欠陥分類器による少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択すること、
ｉｉ．追加の選択部分群に関する情報を欠陥分類器へ送ること、ならびに
ｉｉｉ．追加の選択部分群分類結果を欠陥分類器から受け取ることを繰り返す段階とを、少なくとも実行するように配置される。

本発明の一実施形態によれば、ウエハ検査、欠陥検出、および分類のための方法を提供することができ、この方法は、
ａ．光学検査デバイスによってウエハを検査して、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を提供するステップであって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとに複数の属性値を含むことができ、複数の属性が、光学検査デバイスの光学検査パラメータを表す属性を含むことができる、提供するステップと、
ｂ．荷電粒子ビームツールによって、欠陥候補の群の一部分の欠陥候補の荷電粒子ビーム画像を取得するステップと、
ｃ．欠陥分類器によって荷電粒子ビーム画像を処理して、部分分類結果を提供するステップと、
ｄ．提供された部分分類結果の少なくとも一部分を出力するステップとを含むことができる。

荷電粒子ビームツールは、ＳＥＭ、ＴＥＭ、ＳＴＥＭ、またはイオン撮像器とすることができる。
この方法は、光学検査デバイスの操作者への欠陥候補情報の表示を防止するステップを含むことができる。

欠陥候補の群の一部分は、欠陥候補の複数の選択部分群を含むことができる。
本発明の一実施形態によれば、ウエハ検査、欠陥検出、および分類のための方法を提供することができ、この方法は、
ａ．第１の分解能および第１のスループットで、第１のツールによってウエハを検査して、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を提供するステップであって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとに複数の属性値を含むことができ、複数の属性が、光学検査デバイスの光学検査パラメータを表す属性を含むことができる、提供するステップと、
ｂ．第２の分解能および第２のスループットで、第２のツールによって、欠陥候補の群の一部分の欠陥候補の第２のツール画像を取得するステップと、
ｃ．欠陥分類器によって第２のツール画像を処理して、部分分類結果を提供するステップと、
ｄ．提供された部分分類結果の少なくとも一部分を出力するステップとを含むことができる。

本発明の一実施形態によれば、ウエハ検査、欠陥検出、および分類のための方法を提供することができ、この方法は、
ａ．第１の分解能および第１のスループットで、第１のツールによってウエハを検査して、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を提供するステップであって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとに複数の属性値を含むことができ、複数の属性が、光学検査デバイスの光学検査パラメータを表す属性を含むことができる、提供するステップと、
ｂ．第２の分解能および第２のスループットで、第２のツールによって、欠陥候補の群の一部分の欠陥候補の第２のツール画像を取得するステップであって、第２の分解能が第１の分解能より高く、第１のスループットが第２のスループットより高い、取得するステップと、
ｃ．第２のツール画像を欠陥分類器へ送るステップと、
ｄ．欠陥分類器から部分分類結果を受け取るステップと、
ｅ．提供された部分分類結果の少なくとも一部分を出力するステップとを含むことができる。

本発明の一実施形態によれば、ウエハの欠陥を分類する方法を提供することができ、この方法は、コンピュータ化システムによって実行することができ、この方法は、
ａ．欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得するステップであって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとの属性値を含むことができる、取得するステップと、
ｂ．コンピュータ化システムのプロセッサによって、欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択するステップと、
ｃ．欠陥候補の選択部分群に関する情報を欠陥分類器へ送るステップと、
ｄ．選択部分群分類結果を欠陥分類器から受け取るステップと、
ｅ．停止条件を満たすまで、
ｉ．欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）欠陥分類器による少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択すること、
ｉｉ．追加の選択部分群に関する情報を欠陥分類器へ送ること、ならびに
ｉｉｉ．追加の選択部分群分類結果を欠陥分類器から受け取ることを繰り返すステップとを含むことができる。

本発明の一実施形態によれば、命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができ、これらの命令は、コンピュータによって実行されると、
ａ．欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得するステップであって、欠陥候補情報が、群の欠陥候補ごとの属性値を含むことができる、取得するステップと、
ｂ．欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択するステップと、
ｃ．欠陥候補の選択部分群に関する情報を欠陥分類器へ送るステップと、
ｄ．選択部分群分類結果を欠陥分類器から受け取るステップと、
ｅ．停止条件を満たすまで、
ｉ．欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）欠陥分類器による少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択すること、
ｉｉ．追加の選択部分群に関する情報を欠陥分類器へ送ること、ならびに
ｉｉｉ．追加の選択部分群分類結果を欠陥分類器から受け取ることを繰り返すステップとを、コンピュータに実行させる。

本発明に関する主題については、本明細書の最後の部分で特に指摘し、明瞭に主張する。しかし、本発明は、構成と動作方法の両方に関して、その目的、特徴、および利点とともに、添付の図面を読むとき、以下の詳細な説明を参照することによって、最もよく理解することができる。

本発明の一実施形態による方法を示す図である。 本発明の一実施形態による欠陥候補の群、欠陥候補の選択部分群、欠陥候補の第１および第２の追加の選択部分群、群の第１および第２の部分、選択部分群分類結果、第１の追加の選択部分群分類結果、ならびに第２の追加の選択部分群分類結果を示す図である。 本発明の一実施形態による属性超空間、属性超空間の複数の領域、欠陥候補表現の複数のクラスタ、および属性超空間のセグメントを示す図である。 本発明の一実施形態による図１の方法のステップを示す図である。 本発明の一実施形態による方法を示す図である。 本発明の一実施形態による方法を示す図である。 本発明の一実施形態によるシステムを示す図である。 本発明の一実施形態によるシステムを示す図である。 本発明の一実施形態によるシステムを示す図である。 本発明の一実施形態によるシステムを示す図である。 本発明の一実施形態によるシステムを示す図である。 本発明の一実施形態による方法を示す図である。 本発明の一実施形態によるシステムを示す図である。 本発明の一実施形態によるシステムを示す図である。 本明細書に記載する動作の１つまたは複数を実行することができる様々な実装形態による例示的なコンピュータシステムのブロック図である。

以下の詳細な説明では、本発明の包括的な理解を提供するために、多数の特有の詳細について説明する。しかし、本発明は、これらの特有の詳細がなくても実施することができることが、当業者には理解されるであろう。他の例では、本発明を曖昧にしないため、よく知られている方法、手順、および構成要素については詳細に説明しない。
本発明に関する主題については、本明細書の最後の部分で特に指摘し、明瞭に主張する。しかし、本発明は、構成と動作方法の両方に関して、その目的、特徴、および利点とともに、添付の図面を読むとき、以下の詳細な説明を参照することによって、最もよく理解することができる。

説明を簡単にして見やすくするために、図に示す要素は、必ずしも原寸に比例して描かれていないことが理解されよう。たとえば、要素のいくつかの寸法は、見やすくするために、他の要素に対して強調されていることがある。さらに、適当と見なされる場合、図の中で参照番号を繰り返して、対応または類似する要素を示すことができる。
本発明の図示の実施形態は、主として、当業者には知られている電子構成要素および回路を使用して実施することができるため、本発明の基本概念の理解および評価のため、本発明の教示を不明瞭にしたり混乱させたりしないように、詳細について、上記のように必要と見なされる程度以上に説明しない。

本明細書における方法へのあらゆる言及は、この方法を実行することが可能なシステムに、必要な変更を加えて適用されるべきであり、コンピュータによって実行されるとこの方法の実行をもたらす命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体に、必要な変更を加えて適用されるべきである。
本明細書におけるシステムへのあらゆる言及は、システムによって実行することができる方法に、必要な変更を加えて適用されるべきであり、システムによって実行することができる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体に、必要な変更を加えて適用されるべきである。

本明細書における非一時的なコンピュータ可読媒体へのあらゆる言及は、非一時的なコンピュータ可読媒体内に記憶される命令を実行することが可能なシステムに、必要な変更を加えて適用されるべきであり、非一時的なコンピュータ可読媒体内に記憶された命令を読み取るコンピュータによって実行することができる方法に、必要な変更を加えて適用されるべきである。
欠陥候補の群は、群とも呼ばれる。欠陥候補の群の一部分は、群の一部分とも呼ばれる。欠陥候補の部分群は、部分群とも呼ばれる。
「ツール」、「システム」、および「デバイス」という用語は、交換可能に使用される。
「コンピュータ」および「コンピュータ化デバイス」という用語は、交換可能に使用される。

本明細書は、自動欠陥分類（ＡＤＣ）プロセスの様々な例を提供する。これらは単に非限定的な例であり、本出願は、本明細書に示すＡＤＣプロセスの例によって限定されないことに留意されたい。
あらゆるＡＤＣプロセスは、完全に自動的に、部分的に自動的に、または完全に手動で行うことができることに留意されたい。したがって、少なくとも欠陥分類段階（ＡＤＣプロセスによって実行される）は、人物によって提供される入力に応答して行うことができる。人物は、本明細書に記載するデバイスおよび／またはツールのいずれかの使用者または操作者とすることができる。
人物は、たとえば、欠陥の分類、対象欠陥の定義、対象である物体の区域の定義などを行うことができる。人物は、２つ以上の対象レベルを定義することができ、対象でない区域および対象である区域のみを定義することに限定されない。

以下の例は、検査ツールおよび見直しツールを参照する。任意の見直しツールおよび任意の検査ツールが、１つもしくは複数の光学ビームおよび／または１つもしくは複数の荷電粒子ビームを使用することができる。検査ツールの非限定的な例は、紫外（ＵＶ）検査ツール、極ＵＶ検査ツール、遠ＵＶ検査ツール、荷電粒子ビーム検査ツールなどを含むことができる。見直しツールの非限定的な例は、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、透過電子顕微鏡（ＴＥＭ）、ＳＴＥＭ、イオンビーム撮像器などを含むことができる。
本明細書に提供される例はいずれも、本発明の様々な実施形態の非限定的な例である。
図１は、本発明の一実施形態による方法１００を示す。方法１００は、欠陥候補をフィルタリングするために使用される。フィルタリングは、分類プロセスを受けるための欠陥候補のいくつかのみを選択することを含む。分類は、自動欠陥分類方法（ＡＤＣ）によって実行することができる。方法１００は、ＳＥＭまたは特有のサーバ上で実行することができる。方法１００は、各欠陥後、または欠陥の群に対して、実行することができる。選択されなかった欠陥候補は、無視することができる。分類プロセスを受ける欠陥候補の中から、いくつかを非欠陥として分類することができ、いくつかを対象欠陥の１つまたは複数のクラスに分類することができ、いくつかを対象でない１つまたは複数のクラスに分類することができる。対象クラスは、使用者によって定義することができ、または自動的に定義することができる。

分類プロセスを受けるための欠陥候補の選択は、複数の反復で行うことができる。本発明の一実施形態によれば、反復の少なくともいくつかは、分類プロセスの結果に応答して行われる。
方法１００は、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得するステップ１１０によって開始することができる。欠陥候補情報は、群の欠陥候補ごとの属性値を含む。
欠陥候補情報を取得するステップは、欠陥検査プロセスを実行することを含むことができる。欠陥検査プロセスは、固定のニューサンスフィルタの適用または欠陥候補に関連する属性の実質上のフィルタリングを行うことなく実行することができる。

欠陥候補情報を取得するステップは、欠陥検査プロセスを実行することなく実行することができる。この場合、段階１１０は、検査プロセス中に（またはその結果として）生成された欠陥候補情報を受け取ることを含む。
群の欠陥候補の数は、非常に大きくすることができ、百または数百の欠陥候補、百万または数百万の欠陥などを超えることができる。数（ｆｅｗ）という用語は、１〜１０の範囲の数を指すことができる。

属性の数（欠陥候補ごと）は、非常に大きくすることができ、属性は、複数のタイプの属性を含むことができる。たとえば、属性の数は、１〜１０００、１０〜５００、３０〜２００などの範囲とすることができる。属性の数は、１０００を超えることができる。
本発明は、欠陥候補情報を生成するために使用される検査プロセスのタイプによって限定されない。検査プロセスは、（ａ）物体が放射で照射される照射プロセス、（ｂ）物体から放射が収集される収集プロセス、（ｃ）収集された放射に応答して検出信号が生成される検出プロセス、および（ｄ）検出信号の処理を含むことができる。
欠陥候補属性は、これらのプロセスのいずれか１つまたはこれらの組合せを反映することができる。欠陥候補属性は、プロセスの不完全性、バイアス、偏差、光学パラメータなどに関する情報を含むことができる。属性は、１つまたは複数の他の検査ツールから提供された検査ツール属性、製造プロセス属性、設計属性、歩留まり属性、および他の検査属性を含むことができる。

欠陥候補の属性は、（ａ）欠陥候補のピクセル情報、（ｂ）欠陥候補の近傍に関する情報、（ｃ）欠陥候補からの放射を検出したセンサの１つまたは複数の感知要素に関する情報（たとえば、複数の感知要素を含むセンサ内の位置、ダイナミックレンジ、感度閾値、バイアスなど）、（ｄ）欠陥候補を獲得するために使用される走査方式に関連する情報（たとえば、走査方式精度、走査線に関連する欠陥候補の位置、走査方式機械ノイズなど）、（ｅ）欠陥候補を獲得するために適用される照射条件に関する情報（たとえば、光源の強度、放射の周波数、光源の偏光、スペックル、物体またはその周辺の温度、物体の近傍の真空レベル、照射経路の光軸に関連する欠陥候補の位置など）、（ｆ）欠陥候補を獲得するために適用される収集条件に関する情報（たとえば、収集経路の減衰、収集経路の収差、収集経路の光軸に関連する欠陥候補の位置など）、（ｇ）設計関連情報（欠陥位置の近傍の設計のコンピュータ援用設計（ＣＡＤ）構造または典型的な特性もしくはこれらの特性の変形。設計関連情報はまた、対象領域またはノイズ測定値によって表される処理済みＣＡＤデータとすることができる）、（ｈ）プロセスステップ、プロセスツール、リソグラフィなどの検査されたウエハの製造履歴に関する情報、（ｉ）ウエハ上およびウエハ間の全体的および局所的な欠陥密度に関する情報（署名、ダイスタッキングなど）からの少なくとも１つを表すことができる。
複数の欠陥候補属性は、通常は検査ツールによって出力されなかった「内部」属性と見なすことができる。たとえば、上記の例を参照すると、属性（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）、（ｈ）、および（ｉ）は、内部または外部の検査ツール情報と見なすことができる。さらに別の例では、欠陥を検出したセンサの識別情報は外部属性と見なすことができるが、センサのパラメータの少なくともいくつか（複数の感知要素を含むセンサ内の位置、ダイナミックレンジ、感度閾値、バイアスなど）は、内部属性と見なすことができる。またさらなる例では、外部属性は、属性（ａ）、（ｂ）、（ｇ）、および（ｉ）を含むことができる。またさらなる例では、外部属性は、欠陥ＳＮＲ、グレーレベル差、形状などを含むことができる。

ステップ１１０に続いて、欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択するステップ１２０を行うことができる。この選択部分群は、複数の選択部分群のうちの第１の選択部分群である。
本発明は、属性値に応答して欠陥候補を選択することを実行するやり方によって限定されない。たとえば、検査結果から欠陥を選択するための当技術分野では知られている多くの選択方法を、本発明の範囲を逸脱することなく、適当な修正により実施することができる。たとえば、欠陥候補の選択部分群の選択は、自動的に、半自動的に、または人物もしくは別のツールによって手動で定義される対象レベルに応答して行うことができる。
ステップ１２０に続いて、選択部分群の欠陥候補を分類して、選択部分群分類結果を提供するステップ１３０を行うことができる。

選択部分群分類結果は、どの欠陥候補（選択部分群のうち）が欠陥クラスに属するか、およびどの欠陥候補を欠陥クラスに分類することができないかを示すことができる。追加または別法として、選択部分群分類結果は、どの欠陥候補を欠陥と見なすべきでないか、または対象欠陥と見なすべきでないかを示すことができる。対象欠陥は、対象であると定義された１つまたは複数の欠陥クラスに属することができる。
通常、本発明はそれに限定されないが、分類は、自動欠陥分類器（ＡＤＣ）によって自動的に行われるべきである。ＡＤＣは、数学的もしくは統計的分類モデルを学習する訓練セットを使用することができ、または操作者によって定義される事前定義された１組の規則を使用することができる。本発明は、使用されるＡＤＣのタイプによって限定されない。半導体デバイスの製造に一般に使用される自動欠陥分類器の多くは、本発明の範囲を逸脱することなく、適当な修正により使用することができる。

ステップ１２０および１３０の完了後、第１の選択部分群分類結果が取得される。次いで、方法１００は、事前に取得した分類結果を考慮しながら１つまたは複数の追加の選択部分群分類結果を取得するステップ１４０および１５０へ進むことができる。ステップ１４０および１５０は、停止基準が満たされるまで繰り返すことができる。
ステップ１３０に続いて、欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択するステップ１４０を行うことができる。ステップ１４０の第１の反復中、分類結果は、ステップ１３０中に取得したものとすることができる。

ステップ１４０に続いて、追加の選択部分群の欠陥候補を分類して、追加の選択部分群分類結果を提供するステップ１５０を行うことができる。
それぞれの追加の選択部分群分類結果は、どの欠陥候補（追加の選択部分群のうち）が欠陥クラスに属するか、およびどの欠陥候補を欠陥クラスに分類することができないかを示すことができる。追加または別法として、それぞれの追加の選択部分群分類結果は、どの欠陥候補を欠陥と見なすべきでないか、または対象欠陥と見なすべきでないかを示すことができる。対象欠陥は、対象であると定義された１つまたは複数の欠陥クラスに属することができる。
ステップ１５０に続いて、停止基準が満たされたかどうかを確かめるステップ１６０を行うことができる。停止基準が満たされている場合、ステップ１７０へジャンプする。停止基準が満たされていない場合、ステップ１４０へジャンプする。

停止基準は、たとえば、以下の少なくとも１つが生じたときに満たすことができる。
ａ．ステップ１４０および１５０の所定の数の反復に到達すること。
ｂ．純度閾値を超える純度レベルまたは特有の閾値を下回る拒否レベルを有する分類結果を取得すること。純度とは、正確に分類された残余欠陥（ＡＤＣシステムによって分類可能であることが発見され、拒否されなかったもの）の割合を指す。米国特許第８３１５４５３号は、純度を最適化する分類器を開示しており、参照により本明細書に組み込まれている。
ｃ．所定の数の対象欠陥（ＤＯＩ）画像または特有のＤＯＩタイプを取得すること。
ステップ１７０は、ステップ１３０および１５０中に取得した分類結果に応答することを含むことができる。

ステップ１７０は、たとえば、以下を含むことができる。
ａ．欠陥として分類された欠陥候補を表す欠陥情報を提供するステップ（１７１）。
ｂ．特定の欠陥クラスに属する分類された欠陥候補を表す欠陥情報を提供するステップ（１７２）。たとえば１つまたは複数の対象欠陥クラスに属すること。
ｃ．調整可能な欠陥分類器などの自動欠陥分類器を訓練するステップ（１７３）。訓練するステップ（１７３）は、別法として、そのような訓練に参加することを含むことができる。参加は、調整可能な欠陥分類器へ分類結果を送ることを含むことができる。
欠陥情報は、欠陥マップとすることができるが、他のタイプの情報を提供することができる。欠陥情報は、欠陥の位置および欠陥ごとの１つまたは複数の欠陥属性を含むことができる。

本発明の一実施形態によれば、ステップ１４０は、以下の２つの段階を含むことができる。
ａ．群の選択部分を、少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果に応答して選択する段階（１４１）。たとえば、群の選択部分は、何らかの事前に選択された部分群に属する欠陥候補を含まないように選択することができる。
ｂ．群の選択部分に属する欠陥候補の属性値に応答して、群のこの部分から追加の選択部分群を選択する段階（１４２）。群のこの部分は、追加の選択部分群を含む。たとえば、ステップ１１０で使用されるのと同じ選択方法を使用して、選択ステップ１４２を実行することができる。
異なる分類プロセス（段階１３０および１５０）中に、同じ属性を使用することができることに留意されたい。また、異なる分類プロセス中に、異なる属性を使用することもできることにも留意されたい。追加または別法として、分類プロセス中に使用される属性は、欠陥候補情報（ステップ１１０）内に含まれる属性のすべてを含むことができ、または欠陥候補情報（ステップ１１０）内に含まれる属性の一部分を含むことができる。

図２は、本発明の一実施形態による群２００’、選択部分群２０１’、第１の追加の選択部分群２０２’および第２の追加の選択部分群２０３’、群の第１の部分２１１’および第２の部分２１２’、選択部分群分類結果２２１’、第１の追加の選択部分群分類結果２２２’、ならびに第２の追加の選択部分群分類結果２２３’を示す。
表１および図２に示すように、欠陥候補の異なる組合せ（群自体、群の部分のいずれか１つ）から、異なる選択部分群が選択され、異なる選択部分群分類結果が取得される。

いずれかの選択部分群の選択は、欠陥候補の属性値に応答して行うことができる。群の各欠陥候補は、欠陥候補の属性値を示す欠陥候補表現によって、属性超空間内に表すことができる。欠陥候補の属性は、属性超空間に及ぶ。
属性超空間は、３つ以上の次元を含むことができるが、説明を簡単にするために、図３は、２次元の属性超空間を示す。図示の属性超空間のｘ軸は、１つの属性の値を表し、ｙ軸は、別の属性の値を表す。

図３は、本発明の一実施形態による属性超空間３０１、複数の領域３０２、欠陥候補表現３０５の複数のクラスタ３０３、および属性超空間３０１のセグメント３０４を示す。
図３が開示されるべきであるとは考えない。
図３のセグメント３０４は、領域３０２とクラスタ３０３との間の交点である。
欠陥候補表現３０５は、群２００’の欠陥候補のすべてを表すことが想定される。

属性超空間３０１は、様々なやり方で分割することができる。図３は、以下の段階を含む３段階の分割プロセスの結果を示す。
ａ．属性超空間を複数の領域３０２に区分する。
ｂ．欠陥候補のクラスタ３０３を定義しかつ／または受け取る。
ｃ．領域３０２およびクラスタ３０３に応答してセグメント３０４を定義する。図３は、領域３０２とクラスタ３０３との間の交点として定義されたセグメント３０４を示す。

複数のセグメント３０３を提供するために、１つ、２つ、または４つ以上の段階の分割プロセスを適用することができることに留意されたい。
図３で、複数の領域３０２は、群の欠陥候補の表現の異なる百分位数を表す。これらの百分位数は、図３の属性超空間に及ぶ１対の属性（群の欠陥候補のうち）の値の分布を反映する。
図４は、本発明の一実施形態による方法１００のステップ１４１を示す。
ステップ１４１は、次のステップを含むことができる。
ａ．属性超空間のセグメントのセグメントスコアを計算するステップ（１４４）。
ｂ．セグメントスコアに応答して、１つまたは複数の選択セグメントを選択するステップ（１４５）。
ｃ．１つまたは複数の選択セグメントに属する欠陥候補表現によって表される欠陥候補を含むものとして群の選択部分を定義するステップ（１４６）。

ステップ１４４は、以下の少なくとも１つを含むことができる。
ａ．セグメント内の欠陥候補表現の分布のパラメータに応答して、セグメントのセグメントスコアを計算すること（１４４（１））。パラメータは、たとえば、セグメント内の欠陥候補の数を反映することができる。
ｂ．セグメント内に欠陥候補表現を有する少なくとも１つの欠陥候補に関連する少なくとも１つの分類結果に応答して、セグメントのセグメントスコアを計算すること（１４４（２））。たとえば、この方法は、欠陥として事前に分類された欠陥候補、特定の欠陥クラスの欠陥として分類された欠陥候補などを含まないセグメントを選択することを優先することができる。
ｃ．欠陥として分類された欠陥候補の欠陥候補表現の分布のパラメータに応答して、セグメントのセグメントスコアを計算すること（１４４（３））。パラメータは、たとえば、欠陥と欠陥候補の比とすることができる。

たとえば、欠陥候補の母集団に対して対象欠陥が比較的少ない（たとえば、百万の欠陥候補のうち、百の欠陥候補だけが対象欠陥を表す）ことを想定すると、より低密度のセグメントおよびすでに検出された対象欠陥を含まないセグメントに、より高いスコアを割り当てることができる。

１つまたは複数の選択されるべきセグメントを選択するために、任意の数学関数を適用することができる。
属性超空間の分割は、方法１００内に含むことができ、または方法１００を実行するコンピュータ化された実体とは異なるコンピュータ化された実体によって実行することができる別の方法の一部分として実行することができる。
本発明の一実施形態によれば、分割は、経時変化することができる。たとえば、属性超空間は、分類結果に応答してセグメントに再分割することができる。再分割は、欠陥候補のクラスタ化を変化させることを含むことができる。

図５は、本発明の一実施形態による方法１０１を示す。
以下に示すように、図５の方法１０１は、追加のステップ１８１および１８２を含むことによって、図１の方法１００とは異なる。
方法１０１は、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得するステップ１１０によって開始することができる。
ステップ１１０に続いて、欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択するステップ１２０を行うことができる。
ステップ１２０に続いて、選択部分群の欠陥候補を分類して、選択部分群分類結果を提供するステップ１３０を行うことができる。
ステップ１３０に続いて、ステップ１８１および１４０を行うことができる。
ステップ１８１は、選択部分群分類結果に応答して、属性超空間を再分割することを含むことができる。ステップ１８１に続いて、ステップ１４０を行うことができる。たとえば、分類プロセスで、対象欠陥と無視されるべき欠陥候補との間に明白な境界を発見した場合、再分割により、セグメント間にこの境界を位置決めすることができ、または１つもしくは複数のセグメントの境界を形成することができる。
ステップ１３０に続いて、欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択するステップ１４０を行うことができる。

ステップ１４０に続いて、追加の選択部分群の欠陥候補を分類して、追加の選択部分群分類結果を提供するステップ１５０を行うことができる。
ステップ１５０に続いて、ステップ１６０および１８２を行うことができる。
ステップ１８２は、追加の選択部分群分類結果に応答して、属性超空間を再分割することを含むことができる。ステップ１８２に続いて、ステップ１６０を行うことができる。
ステップ１６０は、停止基準が満たされたかどうかを確かめることを含むことができる。停止基準が満たされている場合、ステップ１７０へジャンプする。停止基準が満たされていない場合、ステップ１４０へジャンプする。
ステップ１７０は、ステップ１３０および１５０中に取得した分類結果に応答することを含むことができる。

方法１０１は、ステップ１８１および１８２のうちの１つだけを含むことができることに留意されたい。追加または別法として、ステップ１７０は、ステップ１８１および１８２の少なくとも１つを含むことができる。
また、分類結果（ステップ１３０および／または１５０中に取得した）を使用して、分類プロセス自体を調整することもできる。たとえば、ステップ１３０を実行するときに取得した分類結果を使用して、ステップ１５０の１つまたは複数の反復で適用されるように分類プロセスを調節することができる。さらに別の例では、ステップ１５０の第２またはそれ以降の反復は、ステップ１３０中およびステップ１５０の以前の反復中に取得した事前に計算された分類結果に応答して、分類プロセスを適用することを伴うことができる。

分類プロセスの調整は、調整可能な分類閾値を調整すること、または分類プロセスの他の（もしくは追加の）調整を実行することを伴うことができる。
分類プロセスの調整は、再分割に加えて、または再分割の代わりに、実行することができる。

図６は、本発明の一実施形態による方法１０２を示す。
以下に示すように、図６の方法１０２は、追加のステップ１９１および１９２を含むことによって、図１の方法１００とは異なる。
方法１０２は、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を取得するステップ１１０によって開始することができる。
ステップ１１０に続いて、欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択するステップ１２０を行うことができる。
ステップ１２０に続いて、選択部分群の欠陥候補を分類して、選択部分群分類結果を提供するステップ１３０を行うことができる。
ステップ１３０に続いて、ステップ１９１および１４０を行うことができる。
ステップ１９１は、ステップ１５０の１つまたは複数の反復中に適用されるように分類プロセスを調整することを含むことができる。ステップ１９１に続いて、ステップ１４０を行うことができる。
ステップ１３０に続いて、欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択するステップ１４０を行うことができる。
ステップ１４０に続いて、追加の選択部分群の欠陥候補を分類して、追加の選択部分群分類結果を提供するステップ１５０を行うことができる。
ステップ１５０に続いて、ステップ１６０および１９２を行うことができる。
ステップ１９２は、ステップ１５０の１つまたは複数の反復中に適用されるように分類プロセスを調整することを含むことができる。ステップ１９２に続いて、ステップ１６０を行うことができる。

ステップ１６０は、停止基準が満たされたかどうかを確かめることを含むことができる。停止基準が満たされている場合、ステップ１７０へジャンプする。停止基準が満たされていない場合、ステップ１４０へジャンプする。
ステップ１７０は、ステップ１３０および１５０中に取得した分類結果に応答することを含むことができる。
方法１０２は、ステップ１９１および１９２のうちの１つだけを含むことができることに留意されたい。追加または別法として、ステップ１７０は、ステップ１９１および１９２の少なくとも１つを含むことができる。

方法１００、１０１、および１０２のいずれか１つの任意の組合せを提供することができることに留意されたい。たとえば、ステップ１３０または１５０に続いて、（ａ）複数の分類反復を実行して、複数の分類反復結果を提供すること、および（ｂ）複数の分類反復結果に応答して、調整可能な分類閾値を適合させ、属性超空間をセグメントに分割することを行うことができる（ステップ１７０に含むことができる）。調整可能な分類閾値は、複数の分類反復中に利用される。

図７Ａは、本発明の一実施形態によるデバイス２００およびその環境を示す。
図７Ａは、デバイス２００、検査ツール２１０、見直しツール２２０、自動欠陥分類器２３０、および工場歩留まり管理システム２５０を示す。
デバイス２００、検査ツール２１０、見直しツール２２０、および自動欠陥分類器（ＡＤＣ）２３０には、ネットワーク２４０が結合される。たとえば、ネットワーク２４０は、工場通信システムとすることができる。説明を簡単にするために、単一の検査ツール２１０および単一の見直しツール２２０のみを示す。実際には、ネットワーク２４０を介して複数の検査ツールを複数の見直しツールに接続することができることに留意されたい。説明をさらに簡単にするために、単一のＡＤＣシステム２３０を示す。２つ以上のＡＤＣシステム２３０を使用することができることに留意されたい。

本発明は、様々な実体２００〜２５０間に提供される物理的な通信および結合のタイプによって限定されない。本発明の一実施形態によれば、デバイス２００は、ネットワーク２４０の通信基盤を介して実体２１０〜２５０の１つまたは複数に結合することができる。本発明の別の実施形態によれば、デバイス２００は、直接通信回線を介して実体２１０〜２５０の１つまたは複数に結合することができる。
説明を簡単にするために、デバイス２００を独立型のコンピュータシステムとして示す。デバイス２００は、検査ツール２１０、見直しツール２２０、ＡＤＣ２３０、および／またはＹＭＳ２５０の一部分とすることができることに留意されたい。これらの構成のいずれにおいても、デバイス２００は、ネットワーク２４０を介することなく、他のシステム（たとえば、検査ツール２１０、見直しツール２２０、ＡＤＣシステム２３０、またはＹＭＳ）に直接結合することができる。デバイス２００の構成要素は、ツールおよびシステム２１０、２２０、２３０、および２５０のいずれかの構成要素と一体化することができる。本発明の一実施形態によれば、デバイス２００は、たとえば検査ツール２１０、見直しツール２２０、ＡＤＣツール２３０、または工場歩留まり管理システム２５０の電子ラック上に配置されたハードウェアユーティリティとして容易にすることができる。本発明の実施形態によれば、デバイス２００は、ホスティングツールのデータ分析プロセッサに直接結合することができる。本発明の実施形態によれば、デバイス２００は、実体２１０〜２５０のいずれか１つのデータ分析プロセッサによって動作されるソフトウェアユーティリティとして容易にされる。
デバイス２００は、方法１００、１０１、および１０２のいずれか１つ、またはこれらの方法の任意のステップの組合せを実行するように配置することができる。
デバイス２００は、メモリユニット２０１およびプロセッサ２０２を含むことができる。

メモリユニット２０１は、（ａ）方法１００〜１０２の１つまたは複数を実行するために必要とされる情報、（ｂ）方法１００〜１０２の１つまたは複数を実行するために必要とされるソフトウェア、（ｃ）方法１００〜１０２の１つまたは複数の実行中に生成される情報の少なくとも１つを記憶することができる。
プロセッサ２０２は、方法１００〜１０２の１つまたは複数の任意のステップ中に必要とされる任意の動作を実行することができる。
たとえば、メモリユニット２０１は、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を記憶するように配置することができる。

プロセッサ２０２は、次のように配置することができる。
ａ．欠陥候補の選択部分群を、少なくとも選択部分群に属する欠陥候補の属性値に応答して選択する。
ｂ．選択部分群の欠陥候補を分類して、選択部分群分類結果を提供する。
ｃ．停止条件を満たすまで、（ｉ）欠陥候補の追加の選択部分群を、（ａ）少なくとも追加の選択部分群に属する欠陥候補の属性値、および（ｂ）少なくとも１つの他の選択部分群を分類することから取得した分類結果、に応答して選択することを繰り返す。
ｄ．追加の選択部分群の欠陥候補を分類して、追加の選択部分群分類結果を提供する。

本発明の一実施形態によれば、停止条件は、自動的に、部分的に自動的に、または手動で判定することができる。人物は、停止条件を提供することができ、追加または別法として、事前に定義された停止条件にもかかわらず、繰返しを停止することを決定することができる。
欠陥候補の選択部分群の選択は、対象レベルに応答して行うことができる。欠陥候補の対象レベルは、欠陥候補の位置に関連することができる。たとえば、選択は、対象領域に位置する欠陥候補を選択する傾向を有することができる。
さらに別の例では、プロセッサ２０２は、分類プロセス結果を反映する欠陥情報を提供するように配置することができる。
本発明の一実施形態によれば、図７Ｂに示すように、デバイス２００は、ＡＤＣシステム２３０と一体化される。ＡＤＣ２３０およびデバイス２００は、ネットワーク２４０を介して、ＹＭＳ２５０の監視下で、複数の検査ツール２１０および複数の見直しツール２２０の働きをする。
本発明の別の実施形態によれば、図７Ｃに示すように、ＡＤＣ２３０およびデバイス２００は、見直しツール２２０と一体化される。

図７Ｄに示す実施形態によれば、検査動作および見直し動作は、単一のプラットフォームである検査および見直しツール２６０によって提供される。デバイス２００は、ＡＤＣ２３０とともに、単一のプラットフォームであるデータ処理サーバ２６５によって容易にされる。データ処理サーバ２６５は、ネットワーク２４０を介して、または直接、検査および見直しツール２６０に結合される。
本発明のさらに別の実施形態を図７Ｅに示す。この実施形態では、単一のプラットフォームが、検査モジュール２７２、見直しモジュール２７４、ＡＤＣモジュール２７６、およびフィルタ２７８を収容する。
図７Ａ〜７Ｅのどれでも、様々なツール、デバイス、およびモジュールは、当技術分野では知られている任意の方法で互いに通信することができる。たとえば、通信は、既存の結果ファイル形式（それだけに限定されるものではないが、ＫＬＡ Ｉｎｃ．のＫＬＡＲＦ（商標）など）、強化型結果ファイル形式、または専用の形式に基づいて行うことができる。
図８は、本発明の一実施形態による方法８００を示す。方法８は、図７Ａ〜７Ｅに示すシステムならびに変形構成によって実施することができる。

方法８００は、光学検査実体（たとえば、検査ツール２１０または検査モジュール２７２）によってウエハを検査して、欠陥候補の群に関する欠陥候補情報を提供する段階８１０によって開始することができ、欠陥候補情報は、群の欠陥候補ごとに複数の属性値を含む。複数の属性は、光学検査デバイスの光学検査パラメータを表す属性を含むことができる。
段階８１０に続いて、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）（たとえば、見直しツール２２０または見直しモジュール２７４）によって欠陥候補の群の一部分の欠陥候補のＳＥＭ画像を取得する段階８２０を行うことができる。

段階８２０に続いて、自動欠陥分類器（たとえば、独立型のデバイス、一体型のユーティリティであるＡＤＣ２３０）によってＳＥＭ画像を処理して、部分分類結果を提供する段階８３０を行うことができる。
段階８３０に続いて、提供された部分分類結果の少なくとも一部分を出力する段階８４０を行うことができる。
段階８２０〜８３０は、欠陥候補の選択部分群が撮像および分類される間に反復して実行することができる。したがって、方法８００は、方法１００を実行することを含むことができる。

構成７Ａ〜７Ｅはすべて、デバイス２００を有することによって従来技術の構成とは異なる。以下、実体２００〜２５０の動作について、それらの特有のハードウェア構成および簡易化にかかわらず、機能面から説明する。デバイス２００によって提供される新規な機能性がない場合、実体２１０〜２５０は、従来技術の動作シーケンスに従って互いに相互作用する。ＹＭＳ２５０は、検査命令Ａを生成し、検査ツール２１０にこれらの検査命令を提供する。検査ツール２１０は、これらの検査命令およびレシピ設定段階中に生成された検査レシピに基づいて、検査を実行する。検査ツール２１０は、ＹＭＳ２５０に検査結果を提供する。ＹＭＳ２５０は、検査結果およびＹＭＳサンプリング計画に基づいて、見直しツール２２０に見直し命令を提供する。見直しツール２２０は、これらの見直し命令およびレシピ設定段階中に生成された見直しレシピに基づいて、見直しを実行する。見直しツール２２０は、ＡＤＣ２３０と通信し、ＡＤＣ２３０から受け取ったＡＤＣ出力入力に基づいて、見直し結果を分析する。見直しツール２２０は、ＹＭＳ２４０に見直し結果Ｆを提供する。この動作の流れは、典型的には、ウエハ検査ごとに実行される。

図９は、本発明の一実施形態による新規な動作の流れを示す。
この流れは、以下のステップを含むことができる。
ａ．ＹＭＳ２５０は、デバイス２００にＹＭＳ命令Ｇを提供する。
ｂ．デバイス２００は、検査ツール２１０に検査命令Ｈを提供する。
ｃ．検査ツール２１０は、検査を実行し、デバイス２００に検査結果Ｉを提供する。検査ツール２１０は、欠陥検出を含むがニューサンスフィルタリングを含まない検査を実行する。検査結果Ｉは、検査欠陥検出動作によって生成される結果のすべてを含む。
ｄ．デバイス２００は、検査結果Ｉをサンプリングし、見直しツール２２０に見直し命令Ｊを提供する。
ｅ．見直しツール２２０は、ＡＤＣ２３０と通信し（ＡＤＣ入力Ｋ）、ＡＤＣ２３０から受け取ったＡＤＣ出力Ｌ入力に基づいて、見直し結果を分析する。
ｆ．見直しツール２２０は、デバイス２００（および／またはＹＭＳ２５０）に見直し結果Ｍを提供する。
ｇ．ＹＭＳ２５０は、見直し結果Ｍを受け取る。
任意選択で、見直し結果の分析は、ＡＤＣ２３０によって完了され、見直し結果は、ＡＤＣ２３０によってＹＭＳ２５０へ提供される。任意選択で（図示せず）、ＡＤＣ２３０は、見直しツール２２０と一体化され、ＡＤＣ入力ＫおよびＡＤＣ出力Ｌは、一体化された見直し−ＡＤＣシステムの性能の一部として生成される。任意選択で（図示せず）、検査−サンプリング−見直しプロセス内に、追加の演算システムが含まれる。

したがって、欠陥分類の結果を使用して検査結果をフィルタリングすることによって、検査結果のフィルタリングの品質および効率が改善される。対象見直し欠陥のサンプリングの品質は、多数の検査結果と欠陥分類結果の組合せに基づいて、対象見直し欠陥の適合的選択を実行することによって改善される。追加の改善は、対象見直し欠陥の自動化サンプリングを容易にすることによって実現される。
本発明の一実施形態によれば、デバイス２００は、事前定義されたサンプリング停止条件を使用し、この事前定義されたサンプリング停止条件が満たされるまで、サンプリング（見直し命令Ｊをもたらす）、ならびに見直し検出、および分類（ＡＤＣ入力Ｋ、ＡＤＣ出力Ｌ、および見直し結果Ｍをもたらす）が、反復して実行される。この反復サンプリングは、ウエハ検査ごとに実行される。たとえば、特定の検査サイクル（たとえば、ウエハ番号ｎの検査）で、特定の位置が本当の欠陥に関連付けられ、ウエハ番号ｎの見直し結果に基づいて、ウエハ番号ｎ＋１の検査結果の分析に対して、この位置はニューサンスに関連付けられる。

本発明の一実施形態によれば、デバイス２００は、検査出力および見直し出力（ＩおよびＭ）を使用して、サンプリング停止条件を動的に更新する。
本発明の一実施形態によれば、デバイス２００は、検査ツール２１０に検査レシピ更新命令を提供する。本発明の一実施形態によれば、検査命令は、検査レシピ設定の更新、たとえば光学設定の更新を目的とする命令を含む。本発明の別の実施形態によれば、検査命令は、検査ツール２００によって欠陥検出に使用される検出アルゴリズムの調節を目的とする命令を含む。したがって、光学構成および検出アルゴリズムが、複数のウエハの検査にわたって動的に更新される。その結果、製造プロセスの変動のために引き起こされる変化を補償することができる。加えて、検査ツールプロセスの変動のために引き起こされる変化（たとえば、光学構成要素、電気構成要素、および機械構成要素の動作の経時変化）を補償することもできる。時間とともに、光学構成および欠陥検出の最適化を実現することができ、それによって信号の収集および感度を増大させることができる。

典型的には、欠陥候補属性が検査ツールによって欠陥結果ファイルの形で提供される。半導体デバイスの製造に一般に使用される欠陥ファイルは、欠陥ファイル形式を特徴とする。一般に、検査ツールは、欠陥ファイル形式に従って欠陥候補属性を生成し、欠陥候補属性を欠陥結果ファイル内へ書き込む。欠陥ファイルは、一般に、検査ツール、見直しツール、および工場歩留まり管理システム間など、工場内の様々な実体間で共用される。本発明の一実施形態によれば、特定の欠陥候補属性は、欠陥ファイル形式属性でないことがある。そのような属性は、従来技術の検査ツールで検査ツールの外へ出力されない「内部」検査ツール情報と見なすことができる。

本発明の実施形態によれば、欠陥候補の選択部分群を欠陥候補の属性値に応答して選択するステップ（図１に示すステップ１２０）および／または欠陥候補の追加の選択部分群を欠陥候補の属性値に応答して選択するステップ（図１に示すステップ１４０）は、従来技術の欠陥ファイルによって定義される１組の属性とは異なる１組の属性に基づいて実行される。本発明の一実施形態によれば、属性ファイルは、実体２００、２１０、２２０、２３０、および任意選択で２５０間で共用される。この属性ファイルは、一般に共用される検査結果ファイルに加えて、またはその代わりに、共用することができる。
したがって、従来技術の欠陥結果ファイルによって一般に利用可能でない属性を含む多くのタイプの検査属性を処理することによって、対象見直し欠陥のサンプリングの品質および効率に対する追加の改善が実現される。

検査プロセスは、典型的には、第１の分解能および第１のスループットの検査ツールによって実行され、見直しプロセスは、典型的には、第２の分解能および第２のスループットの見直しツールによって実行されることに留意されたい。第１の分解能は、第２の分解能より低く（粗い）、第１のスループットは、第２のスループットより高い。
したがって、検査ツールによって提供される検査データの量は、見直しツールによって提供される見直しデータの量をはるかに超える。これはまた、検査ツールおよび見直しツールのそれぞれが有効範囲に含む区域内で反映される。典型的には、検査は、ウエハ区域の完全な／高い有効範囲を提供し、見直しは、対象位置の周りの特有の領域に制限される。

検査ツールおよび見直しツールは、分解能が互いに異なり、スループットも異なることのある２つの評価ツールの非限定的な例であることに留意されたい。第１のツールは、第１のツール画像と呼ぶことができる画像を生成することができる。第２のツールは、第２のツール画像と呼ぶことができる画像を生成することができる。第２のツール画像は、たとえば、ＳＥＭ画像、ＳＴＥＭ画像、ＴＥＭ画像、イオンビーム画像などとすることができる。

フィルタリングおよび処理デバイスなどのデバイスは、第１のツールによって生成される多数の警報情報を受け取り、第２のツールまたは設計データなどの別の情報源から取得した情報を使用してそれをフィルタリングするように配置することができる。図１０は、本発明の一実施形態による第１のツール２１０’と、第２のツール２２０’と、ネットワーク２４０と、ＡＤＣ２３０と、メモリユニット２０１およびプロセッサ２０２を含むデバイス２００とを示す。図１０は、それぞれ検査ツール２１０および見直しツール２２０の代わりに第１のツール２１０’および第２のツール２２０’を有することによって、図７Ａとは異なる。第１のツール２１０’は、物体に関する情報を、第２のツール２２０’によって提供されるその物体に関する情報より低い分解能およびより高いスループットで提供する。したがって、図７Ｂ〜７Ｅはいずれも、検査ツール２１０および見直しツール２２０または検査および見直しツールを第１のツール２１０’および第２のツール２２０’または第１および第２のツールに置き換えることによって修正することができる。

本発明はまた、コンピュータシステム上を走行するコンピュータプログラム内で実施することができ、このコンピュータプログラムは、少なくともコンピュータシステムなどのプログラム可能な装置上を走行するとき、本発明による方法のステップを実行するコード部分を含み、またはプログラム可能な装置が本発明によるデバイスもしくはシステムの機能を実行することを可能にする。コンピュータプログラムは、記憶システムに、ディスクドライブ群へのディスクドライブの割当てを実行させることができる。
コンピュータプログラムは、特定のアプリケーションプログラムおよび／またはオペレーティングシステムなどの命令のリストである。コンピュータプログラムは、たとえば、サブルーチン、関数、手順、オブジェクトメソッド、オブジェクト実装、実行可能なアプリケーション、アプレット、サーブレット、ソースコード、オブジェクトコード、共用ライブラリ／ダイナミックロードライブラリ、および／またはコンピュータシステム上で実行するように設計される他の命令シーケンスの１つまたは複数を含むことができる。
コンピュータプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体上で内部に記憶することができる。コンピュータプログラムのすべてまたは一部は、情報処理システムに恒久的に、取外し可能に、または遠隔に結合されたコンピュータ可読媒体上に提供することができる。コンピュータ可読媒体は、たとえば、限定ではないが、ディスクおよびテープ記憶媒体を含む磁気記憶媒体、コンパクトディスク媒体（たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒなど）およびデジタルビデオディスク記憶媒体などの光学記憶媒体、ＦＬＡＳＨメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＲＯＭなどの半導体ベースのメモリユニットを含む不揮発性メモリ記憶媒体、強磁性デジタルメモリ、ＭＲＡＭ、レジスタ、バッファまたはキャッシュ、主メモリ、ＲＡＭなどを含む揮発性記憶媒体を任意の数だけ含むことができる。

コンピュータプロセスは、典型的には、実行（走行）中のプログラムまたはプログラム部分、現在のプログラム値および状態情報、ならびにプロセスの実行を管理するためにオペレーティングシステムによって使用される資源を含む。オペレーティングシステム（ＯＳ）は、コンピュータの資源の共用を管理し、それらの資源へアクセスするために使用されるインターフェースをプログラマに提供するソフトウェアである。オペレーティングシステムは、システムデータおよび使用者入力を処理し、タスクおよび内部システム資源を使用者およびシステムのプログラムへのサービスとして割り当てて管理することによって応答する。

コンピュータシステムは、たとえば、少なくとも１つの処理装置、関連メモリ、および複数の入出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含むことができる。コンピュータプログラムを実行するとき、コンピュータシステムは、コンピュータプログラムに従って情報を処理し、Ｉ／Ｏデバイスを介してその結果の出力情報を生じさせる。

図１１は、コンピュータシステム１１００の例示的な形態の機械の図を示し、コンピュータシステム１１００内では、本明細書に論じた方法論のいずれか１つまたは複数を機械に実行させる１組の命令を実行することができる。代替の実装形態では、機械は、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、またはインターネットで他の機械に接続（たとえば、ネットワーク接続）することができる。機械は、顧客−サーバネットワーク環境においてサーバもしくは顧客機械の容量で動作することができ、またはピアツーピア（または分散型）ネットワーク環境においてピア機械として動作することができる。機械は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、セルラー式電話、ウェブアプライアンス、サーバ、ネットワークルータ、スイッチ、もしくはブリッジ、またはその機械がとるべき行動を指定する１組の命令（連続もしくはその他）を実行することが可能な任意の機械とすることができる。さらに、単一の機械のみを示すが、「機械」という用語はまた、本明細書に論じた方法論のいずれか１つまたは複数を実行するために１組（または複数の組）の命令を個々にまたは一緒に実行する機械の任意の集まりを含むと見なされるものである。

例示的なコンピュータシステム１１００は、処理デバイス（プロセッサ）１１０２、主メモリ１１０４（たとえば、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）またはラムバスＤＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）などのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）など）、スタティックメモリ１１０６（たとえば、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）など）、およびデータ記憶デバイス１１１６を含み、これらは、バス１１０８を介して互いに通信する。プロセッサ１１０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つまたは複数の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、プロセッサ１１０２は、複雑命令セット演算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セット演算（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、または他の命令セットを実施するプロセッサもしくは命令セットの組合せを実施するプロセッサとすることができる。プロセッサ１１０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどの１つまたは複数の特殊目的処理デバイスとすることができる。プロセッサ１１０２は、本明細書に論じた動作およびブロックを実行するための命令１１２６を実行するように構成される。
コンピュータシステム１１００は、ネットワークインターフェースデバイス１１２２をさらに含むことができる。コンピュータシステム１１００はまた、ビデオ表示装置１１１０（たとえば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、陰極線管（ＣＲＴ）、またはタッチスクリーン）、英数字入力デバイス１１１２（たとえば、キーボード）、カーソル制御デバイス１１１４（たとえば、マウス）、および信号生成デバイス１１２０（たとえば、スピーカ）を含むことができる。

データ記憶デバイス１１１６は、コンピュータ可読記憶媒体１１２４を含むことができ、コンピュータ可読記憶媒体１１２４上には、本明細書に記載する方法論または機能のいずれか１つまたは複数を実施する１組または複数の組の命令１１２６（たとえば、コンテンツ共用プラットフォーム１２０の構成要素）が記憶される。命令１１２６はまた、コンピュータ可読記憶媒体をやはり構成するコンピュータシステム１１００、主メモリ１１０４、およびプロセッサ１１０２によるその実行中に、主メモリ１１０４内および／またはプロセッサ１１０２内に完全にまたは少なくとも部分的に存在することができる。命令１１２６は、ネットワークインターフェースデバイス１１２２を介してネットワーク１１２４でさらに伝送または受信することができる。

例示的な実装形態では、コンピュータ可読記憶媒体１１２４を単一の媒体として示すが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１組または複数の組の命令を記憶する単一の媒体または複数の媒体（たとえば、集中型もしくは分散型のデータベース、ならびに／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含むと見なされるべきである。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、機械による実行のための１組の命令を記憶、符号化、または搬送することが可能であり、本開示の方法論のいずれか１つまたは複数を機械に実行させる任意の媒体を含むと見なされるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、それだけに限定されないが、固体状態メモリ、光学媒体、および磁気媒体を含むと見なされるものとする。

上記の明細書では、本発明について、本発明の実施形態の特有の例を参照して説明した。しかし、添付の特許請求の範囲に記載する本発明のより広い精神および範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更を本発明に行うことができることが明らかである。
さらに、本説明および特許請求の範囲における「前（ｆｒｏｎｔ）」、「後（ｂａｃｋ）」、「上（ｔｏｐ）」、「下（ｂｏｔｔｏｍ）」、「上（ｏｖｅｒ）」、「下（ｕｎｄｅｒ）」などという用語は、もしあれば、必ずしも恒久的な相対位置を説明するのではなく、説明の目的で使用されるものである。そのように使用される用語は、適当な状況下で交換可能であり、したがって、本明細書に記載する本発明の実施形態は、たとえば、本明細書に図示しまたは他の形で説明したもの以外の配向で動作することが可能であることが理解される。

本明細書に論じる接続は、たとえば中間デバイスを介してそれぞれのノード、ユニット、またはデバイス間で信号を伝達するのに適した任意のタイプの接続とすることができる。したがって、別途示唆または指示しない限り、これらの接続は、たとえば、直接接続であっても間接接続であってもよい。これらの接続は、単一の接続、複数の接続、単方向の接続、または双方向の接続として図示または説明することがある。しかし、異なる実施形態では、接続の実装形態を変更することができる。たとえば、双方向接続ではなく別個の単方向接続を使用することができ、逆も同様である。また、複数の接続を、複数の信号を直列または時分割多重式に伝達する単一の接続に置き換えることもできる。同様に、複数の信号を搬送する単一の接続を、これらの信号の部分集合を搬送する様々な異なる接続に分離することもできる。したがって、信号を伝達する多くの選択肢が存在する。
特有の可能な伝導率タイプまたは極性について例で説明したが、可能な伝導率タイプおよび極性を逆にすることもできることが理解されよう。
本明細書に記載する各信号は、正または負の論理として設計することができる。負の論理の信号の場合、信号は、論理レベル０に対応する論理的に真の状態でアクティブローになる。正の論理の信号の場合、信号は、論理レベル１に対応する論理的に真の状態でアクティブハイになる。本明細書に記載する信号はいずれも、負の論理または正の論理の信号として設計することができることに留意されたい。したがって、代替実施形態では、正の論理の信号として記載する信号を、負の論理の信号として実施することができ、負の論理の信号として記載する信号を、正の論理の信号として実施することができる。

さらに、「アサートする」または「設定する」および「ネゲートする」（または「ディアサートする」もしくは「クリアする」）という用語は、本明細書では、信号、状態ビット、または類似の装置をそれぞれその論理的に真または論理的に偽の状態にすることを指すときに使用される。論理的に真の状態が論理レベル１である場合、論理的に偽の状態は論理レベル０である。論理的に真の状態が論理レベル０である場合、論理的に偽の状態は論理レベル１である。
論理ブロック間の境界は単に例示であり、代替実施形態では、論理ブロックもしくは回路要素を併合させることができ、または様々な論理ブロックもしくは回路要素上に代わりの機能上の分解を加えることもできることが、当業者には理解されよう。したがって、本明細書に示すアーキテクチャは単に例示であり、実際には同じ機能性を実現する多くの他のアーキテクチャを実施することができることを理解されたい。

同じ機能性を実現するための構成要素のあらゆる配置は、所望の機能性が実現されるように実質上「関連」する。したがって、特定の機能性を実現するために本明細書で組み合わせた任意の２つの構成要素は、アーキテクチャまたは中間構成要素にかかわらず、所望の機能性が実現されるように互いに「関連」していると見なすことができる。同様に、そのように関連する任意の２つの構成要素はまた、所望の機能性を実現するように互いに「動作可能に接続」または「動作可能に結合」されていると見なすことができる。
さらに、前述の動作間の境界は単に例示であることが、当業者には理解されよう。複数の動作を組み合わせて単一の動作にすることができ、単一の動作を追加の動作に分散させることができ、少なくとも部分的に時間的に重複して動作を実行することができる。さらに、代替実施形態は、特定の動作の複数の例を含むことができ、様々な他の実施形態では、動作の順序を変えることができる。

またたとえば、一実施形態では、図示の例は、単一の集積回路上または同じデバイス内に位置する回路として実施することができる。別法として、それらの例は、互いに適切に相互接続された任意の数の別個の集積回路または別個のデバイスとして実施することができる。

またたとえば、それらの例またはその一部は、物理回路または論理表現のソフトウェアコード表現として実施することができ、そのようなソフトウェアコード表現は、任意の適当なタイプのハードウェア記述言語などで物理回路に変換可能である。
また、本発明は、プログラム可能でないハードウェア内で実施される物理デバイスまたはユニットに限定されるものではなく、「コンピュータシステム」としてのこの応用例で一般に示されるメインフレーム、ミニコンピュータ、サーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、ノートパッド、パーソナルデジタルアシスタント、電子ゲーム、自動車その他内蔵システム、携帯電話、および様々な他の無線デバイスなど、適したプログラムコードに従って動作することによって所望のデバイス機能を実行することができるプログラム可能なデバイスまたはユニット内で適用することができる。
しかし、他の修正、変形、および代替も可能である。したがって、本明細書および図面は、制限的な意味ではなく例示的であると見なされるべきである。

特許請求の範囲では、括弧内に配置されるあらゆる参照符号は、特許請求の範囲を限定すると解釈されるものではない。「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という単語は、特許請求の範囲内に挙げたもの以外の要素またはステップの存在を除外するものではない。さらに、「ａ」または「ａｎ」という用語は、本明細書では、１つまたは２つ以上として定義される。また、特許請求の範囲で「少なくとも１つ」および「１つまたは複数」などの前置きを使用することは、同じ請求項が「１つまたは複数」または「少なくとも１つ」という前置きと「ａ」または「ａｎ」などの不定冠詞とを含むときでも、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による別のクレーム要素の導入により、そのように導入されたクレーム要素を含む任意の特定の請求項が、そのような要素を１つだけ含む発明に限定されることを示唆すると解釈されるべきではない。同じことが、定冠詞の使用にも当てはまる。別途指示しない限り、「第１」および「第２」などの用語は、そのような用語が説明する要素を任意に区別するために使用される。したがって、これらの用語は、そのような要素の時間的な優先または他の優先を示すことを必ずしも意図しない。相互に異なる請求項で特定の方策について言及したことだけで、これらの方策の組合せを有利に使用することができないことを示すものではない。

本発明の特定の特徴について、本明細書に図示および説明したが、多くの修正、置換え、変更、および均等物が、当業者にはここで想到されよう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神の範囲内にあるそのような修正および変更をすべて包含することが意図されることを理解されたい。

Claims (20)

1. 欠陥候補の群の欠陥候補情報を取得するステップであって、前記欠陥候補情報が、前記欠陥候補の群の各欠陥候補に対する属性値を含み、前記属性値が、各欠陥候補の検査に関連付けられている、取得するステップと、
   処理デバイスによって、複数回の分類反復結果を提供するために複数回の反復を含む半導体欠陥分類操作の第１の反復において分析されるように前記欠陥候補の群から欠陥候補の部分群を選択するステップであって、前記欠陥候補の部分群が、選択される部分群に属する欠陥候補の前記属性値に基づいて選択される、選択するステップと、
   前記半導体欠陥分類操作の前記第１の反復から前記欠陥候補の選択される部分群の分類結果を受け取るステップであって、前記分類結果は、前記欠陥候補の選択される部分群と関連付けられた欠陥クラスを識別する、受け取るステップと、
   分類の事前定義された純度レベルに達すること、又は、前記選択される部分群における欠陥候補の閾値の数の画像を取得することに関する停止条件が満たされるまで、
   前記半導体欠陥分類操作の第２の反復において分析されるように前記欠陥候補の群から追加の部分群を選択することであって、欠陥候補の前記追加の部分群が、追加の選択される部分群に属する欠陥候補の前記属性値および前記半導体欠陥分類操作の前記第１の反復から事前に受け取った別の選択される部分群の分類結果に基づいている、追加の部分群を選択すること、ならびに
   前記半導体欠陥分類操作の前記第２の反復から前記欠陥候補の選択された追加の部分群の分類結果を受け取ることを繰り返すステップと
   を含む方法。
2. 前記欠陥候補の選択される部分群の情報を、前記欠陥候補の群の欠陥クラスを識別することに関連付けられた欠陥分類器へ伝送するステップをさらに含み、前記欠陥候補の選択される部分群の前記分類結果を受け取る前記ステップが、前記欠陥分類器から、前記欠陥候補の選択される部分群の各欠陥候補の欠陥候補情報に基づいて行われる、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記欠陥候補情報を取得する前記ステップが、光学検査ツールから前記欠陥候補情報を受け取ることを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記欠陥候補の選択される部分群の前記分類結果を受け取る前記ステップが、自動欠陥分類に基づいて前記欠陥候補の選択される部分群を分類することを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記欠陥候補情報を取得する前記ステップに関連して、前記欠陥候補の群を識別するための検査および見直しツールから見直し結果を受け取るステップ
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記分類結果を提供する自動欠陥分類器および前記欠陥候補の部分群を選択する前記ステップを実行するデバイスを備える見直しツールから見直し結果を受け取るステップ
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記追加の部分群を選択することが、
   前記欠陥の群のうち、事前に選択された部分群に属する欠陥候補を含まない欠陥の群の部分を選択することと、
   前記事前に選択された部分群に属する欠陥候補を含まない欠陥の前記群の前記選択部分に属する欠陥候補の前記属性値に基づいて、前記追加の部分群を選択することとを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記欠陥候補の選択される部分群の前記分類結果を受け取る前記ステップが、
   荷電粒子ビームによって前記選択される部分群の前記欠陥候補を撮像して、荷電粒子画像を生成することと、
   欠陥分類器によって前記荷電粒子画像を処理して、前記選択部分群分類結果を提供することとを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記停止条件を満たすことが、純度閾値を超える純度レベルを有する分類結果を受け取ることを含み、前記純度レベルが、分類される前記欠陥候補の群の割合と関連付けられる請求項１に記載の方法。
10. それぞれの選択される部分群の各欠陥候補の１つまたは複数の画像を取得するステップをさらに含み、特定の欠陥タイプに対応する画像の閾値数が取得されたとき、前記停止条件が満たされる、
    請求項１に記載の方法。
11. メモリと、
    処理デバイスとを備え、前記処理デバイスは、
    欠陥候補の群の欠陥候補情報を取得するステップであって、前記欠陥候補情報が、前記欠陥候補の群の各欠陥候補に対する属性値を含み、前記属性値が、各欠陥候補の検査に関連付けられている、取得するステップと、
    複数回の分類反復結果を提供するために複数回の反復を含む半導体欠陥分類操作の第１の反復において分析されるように前記欠陥候補の群から欠陥候補の部分群を選択するステップであって、前記欠陥候補の部分群が、選択される部分群に属する欠陥候補の前記属性値に基づいて選択される、選択するステップと、
    前記半導体欠陥分類操作の前記第１の反復から前記欠陥候補の選択される部分群の分類結果を受け取るステップであって、前記分類結果は、前記欠陥候補の選択される部分群と関連付けられた欠陥クラスを識別する、受け取るステップと、
    分類の事前定義された純度レベルに達すること、又は、前記選択される部分群における欠陥候補の閾値の数の画像を取得することに関する停止条件が満たされるまで、
    前記半導体欠陥分類操作の第２の反復において分析されるように前記欠陥候補の群から追加の部分群を選択することであって、欠陥候補の前記追加の部分群が、追加の選択される部分群に属する欠陥候補の前記属性値および前記半導体欠陥分類操作の前記第１の反復から事前に受け取った別の選択される部分群の分類結果に基づいている、追加の部分群を選択すること、ならびに
    前記半導体欠陥分類操作の前記第２の反復から前記欠陥候補の選択された追加の部分群の分類結果を受け取ることを繰り返すステップとを行うように前記メモリに結合される、
    システム。
12. 前記処理デバイスがさらに、
    前記欠陥候補の選択される部分群の情報を、前記欠陥候補の群の欠陥クラスを識別することに関連付けられた欠陥分類器へ伝送し、前記欠陥候補の選択される部分群の前記分類結果を受け取る前記ステップが、前記欠陥分類器から、前記欠陥候補の選択される部分群の各欠陥候補の欠陥候補情報に基づいて行われる、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記欠陥候補情報を取得するために、前記処理デバイスがさらに、光学検査ツールから前記欠陥候補情報を受け取る、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記欠陥候補の選択される部分群の前記分類結果を受け取るために、前記処理デバイスがさらに、自動欠陥分類に基づいて前記欠陥候補の選択される部分群を分類する、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記処理デバイスがさらに、
    前記欠陥候補情報を取得する前記ステップに関連して、前記欠陥候補の群を識別するための検査および見直しツールから見直し結果を受け取る、請求項１１に記載のシステム。
16. 前記欠陥候補情報、前記欠陥候補の群、および前記分類結果に関連するプロセス制御ツールと通信可能に結合される、請求項１１に記載のシステム。
17. 前記欠陥候補情報に関連する検査ツールおよび前記欠陥候補の群に関連する見直しツールと通信可能に結合された自動欠陥分類器ツールに対応する、請求項１１に記載のシステム。
18. 前記欠陥候補の群に関連する見直しツールをさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
19. 前記欠陥候補情報および前記欠陥候補の群に関連する検査および見直しツールと通信可能に結合される、請求項１１に記載のシステム。
20. 命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、処理デバイスによって実行されるとき、
    欠陥候補の群の欠陥候補情報を取得するステップであって、前記欠陥候補情報が、前記欠陥候補の群の各欠陥候補に対する属性値を含み、前記属性値が、各欠陥候補の検査に関連付けられている、取得するステップと、
    複数回の分類反復結果を提供するために複数回の反復を含む半導体欠陥分類操作の第１の反復において分析されるように前記欠陥候補の群から欠陥候補の部分群を選択するステップとであって、前記欠陥候補の部分群が、選択される部分群に属する欠陥候補の前記属性値に基づいて選択される、選択するステップ、
    前記半導体欠陥分類操作の前記第１の反復から前記欠陥候補の選択される部分群の分類結果を受け取るステップであって、前記分類結果は、前記欠陥候補の選択される部分群と関連付けられた欠陥クラスを識別する、受け取るステップと、
    分類の事前定義された純度レベルに達すること、又は、前記選択される部分群における欠陥候補の閾値の数の画像を取得することに関する停止条件が満たされるまで、
    前記半導体欠陥分類操作の第２の反復において分析されるように前記欠陥候補の群から追加の部分群を選択することであって、欠陥候補の前記追加の部分群が、追加の選択される部分群に属する欠陥候補の前記属性値および前記半導体欠陥分類操作の前記第１の反復から事前に受け取った別の選択される部分群の分類結果に基づいている、追加の部分群を選択すること、ならびに
    前記半導体欠陥分類操作の前記第２の反復から前記欠陥候補の選択された追加の部分群の分類結果を受け取ることを繰り返すステップとを、前記処理デバイスに実行させる、非一時的なコンピュータ可読媒体。

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