FR 3127319 A1 20230324 FR 2110018 A 20210923 Ce procédé comporte les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une première série de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la première série ; c) prévoir une image numérique du réseau à analyser, montrant une deuxième série de motifs périodiques ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif de la deuxième série et le motif de référence ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif de la deuxième série dont la dimension caractéristique présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Figure 1 Procédé de classification de défauts d’un réseau à analyser L’invention se rapporte au domaine technique de l’analyse de défauts d’un réseau de motifs périodiques par traitement d’images. L’invention trouve notamment son application lorsque les motifs périodiques sont des nanostructures, telles que des nanofils formés par épitaxie. État de l’art Les défauts de nanostructures, comme par exemple des nanofils ou des nanopyramides, peuvent être liés à leur croissance épitaxiale sur un substrat (e.g. une plaquette ou « wafer » en langue anglaise), ou à d’autres étapes technologiques qui leur sont appliquées. L’homme du métier recherche à identifier les nanostructures présentant des défauts morphologiques (taille, géométrie), et à avoir un retour quantitatif sur la qualité des épitaxies afin de déterminer si les nanofils du substrat sont d’une qualité suffisante pour subir des étapes technologiques additionnelles d’un procédé industriel en mode de production. Un procédé de détection de défauts connu de l’état de la technique, notamment du document US 9,311,698 B2, détecte des défauts à partir d’une corrélation avec un motif de référence. Un tel procédé de l’état de la technique, dont l’approche est fondée sur un seuil, n’est pas entièrement satisfaisant pour détecter des défauts sur des nanostructures. Les nanostructures présentent une dispersion notamment dans la taille, la forme, le contraste, la luminosité, ce qui rend extrêmement complexe la détermination précise d’un seuil permettant une détection fiable de défauts. En particulier, un tel procédé de l’état de la technique est susceptible de considérer à tort que des nanostructures ne comportent pas de défauts, ou de considérer à tort que des nanostructures comportent des défauts. L’invention vise à remédier en tout ou partie aux inconvénients précités. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de classification de défauts d’un réseau à analyser comportant des motifs périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une première série de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la première série ; c) prévoir une image numérique du réseau à analyser, montrant une deuxième série de motifs périodiques ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif de la deuxième série et le motif de référence ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif de la deuxième série dont la dimension caractéristique présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Définition s - Par « motifs périodiques », on entend des motifs espacés selon un intervalle régulier de distance (période spatiale). Dans un réseau parfait, les motifs périodiques se reproduisent à l’identique. En pratique, l’expression « à l’identique » s’entend dans les tolérances usuelles liées aux conditions expérimentales de fabrication, et non au sens littéral du terme. - Par « réseau de référence », on entend un réseau dont les motifs périodiques présentent des caractéristiques géométriques préalablement connues (e.g. par mesures), et satisfaisant des spécifications industrielles données. - Par « motif de référence », on entend un motif présentant des caractéristiques géométriques préalablement connues (e.g. par mesures) et qui satisfont des spécifications industrielles données. - Par « dimension caractéristique », on entend une dimension (étendue spatiale) spécifique permettant une distinction entre les motifs de la deuxième série dont chaque coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé. Ainsi, un tel procédé selon l’invention permet, grâce aux étapes e) et h), d’effectuer une double analyse des défauts du réseau, plus fiable et robuste que dans l’état de la technique. L’étape e) permet de détecter les motifs de la deuxième série qui sont les moins ressemblants en termes de morphologie globale vis-à-vis du motif de référence, et sont considérés comme des défauts de structure, classés dans la première catégorie. L’étape h) permet une analyse plus fine en détectant les motifs de la deuxième série, ressemblants en termes de morphologie globale vis-à-vis du motif de référence, mais qui présentent une disparité pour au moins une dimension spécifique vis-à-vis du motif de référence. Ces motifs détectés de la deuxième série sont considérés comme des défauts de taille, classés dans la deuxième catégorie. Un tel procédé selon l’invention permet donc de limiter fortement des erreurs de détection établissant à tort que des nanostructures ne comportent pas de défauts. Cette double analyse de défauts permet de préciser la nature des défauts détectés, et de faciliter la détermination de l’origine de ces défauts, en distinguant par exemple l’influence de l’épitaxie et l’influence d’autres étapes technologiques dans le cas d’un réseau de nanofils épitaxiés, et ce en vue d’améliorer l’homogénéité et la reproductibilité des motifs périodiques. L’invention a également pour objet un procédé de classification de défauts d’un ensemble de réseaux à analyser comportant chacun des motifs périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une première série de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la première série ; c) prévoir au moins une image numérique de chaque réseau à analyser de l’ensemble, montrant une deuxième série de motifs périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque image numérique de chaque réseau à analyser de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif de la deuxième série et le motif de référence ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif de la deuxième série dont la dimension caractéristique présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Ainsi, un tel procédé selon l’invention possède les mêmes avantages que ceux évoqués précédemment. Un avantage supplémentaire est de pouvoir itérer la double analyse des défauts pour chaque réseau de l’ensemble avant d’engager des étapes technologiques additionnelles d’un procédé industriel en mode de production. Le procédé selon l’invention peut comporter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape f) comporte les étapes : f 1 ) effectuer une ligne de coupe pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; f 2 ) extraire la dimension caractéristique à partir de la ligne de coupe. Ainsi, un avantage procuré est de pouvoir aisément mesurer la dimension caractéristique à partir d’une opération de traitement d’image. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape b) consiste à sélectionner un motif parmi les motifs de la première série, le motif sélectionné définissant le motif de référence. Ainsi, un avantage procuré est d’autoriser une sélection manuelle du motif de référence. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape b) comporte les étapes : b 1 ) sélectionner un motif initial parmi les motifs de la première série ; b 2 ) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif de la première série et le motif initial ; b 3 ) identifier chaque motif de la première série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé ; b 4 ) définir le motif de référence à partir d’une combinaison des motifs de la première série identifiés lors de l’étape b 3 ). Ainsi, un avantage procuré est d’améliorer la fiabilité et la représentativité du motif de référence. Selon une caractéristique de l’invention, le motif de référence est défini lors de l’étape b) en effectuant une moyenne des motifs de la première série. Ainsi, un avantage procuré est d’améliorer la fiabilité et la représentativité du motif de référence, lorsque l’image numérique du réseau de référence est de bonne qualité (faible taux de défauts). Le terme « moyenne » s’entend comme une moyenne des intensités des pixels des motifs de la première série. Selon une caractéristique de l’invention, les images numériques du réseau de référence et du réseau à analyser, prévues respectivement lors des étapes a) et c), comportent chacune un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité ; le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) entre l’intensité des pixels de chaque motif de la deuxième série et l’intensité des pixels du motif de référence. Selon une caractéristique de l’invention, le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) selon la formule de Bravais-Pearson. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape d) est précédée des étapes : d 01 ) identifier la position des motifs de la deuxième série sur l’image numérique du réseau à analyser ; d 0 2 ) dimensionner l’image numérique du réseau à analyser de sorte que les motifs de la deuxième série sont en nombre entier. Ainsi, un avantage procuré est d’améliorer la fiabilité du calcul du coefficient de corrélation en éliminant les motifs de la deuxième série qui sont sur les bords de l’image numérique du réseau. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape d 01 ) comporte une étape consistant à calculer un coefficient de corrélation entre l’image numérique du réseau à analyser et le motif de référence. Ainsi, un avantage procuré est de pouvoir déterminer précisément la position des motifs de la deuxième série sur l’image numérique du réseau à analyser, et ce afin de compter de manière fiable le nombre de motifs présents sur l’image numérique (avec un maximum de corrélation en valeur absolue). Selon une caractéristique de l’invention : - l’étape f) comporte une étape f’) consistant à extraire au moins une dimension caractéristique additionnelle pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - l’étape g) comporte une étape g’) consistant à calculer une moyenne arithmétique additionnelle et un écart-type additionnel des dimensions caractéristiques additionnelles extraites lors de l’étape f’) ; - l’étape h) comporte une étape h’) consistant à classer, dans la deuxième catégorie, chaque motif de la deuxième série dont la dimension caractéristique additionnelle présente un écart à la moyenne arithmétique additionnelle supérieur à l’écart-type additionnel. Ainsi, un avantage procuré est d’affiner l’analyse de défauts potentiels pour les motifs de la deuxième série, ressemblants en termes de morphologie globale vis-à-vis du motif de référence, mais qui présentent une disparité potentielle pour différentes dimensions spécifiques (par exemple selon différentes directions) vis-à-vis du motif de référence, ce qui permet une analyse de morphologie spécifique vis-à-vis du motif de référence. Selon une caractéristique de l’invention : - le réseau à analyser comporte des nanofils, formant des motifs périodiques, et présentant une section transversale en forme d’un hexagone ; - la dimension caractéristique extraite lors de l’étape f) est la dimension d’un côté de l’hexagone. Définition Par « transversale », on entend une section qui coupe perpendiculairement l’axe longitudinal des nanofils. L’axe longitudinal est l’axe s’étendant suivant la hauteur des nanofils. Selon une caractéristique de l’invention, les images numériques du réseau de référence et du réseau à analyser, prévues respectivement lors des étapes a) et c), sont des images numériques issues d’un microscope électronique, de préférence à balayage. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape f) est précédée des étapes : f 0 1 ) générer un histogramme des intensités des pixels de l’image numérique du réseau à analyser ; f 02 ) extraire un seuil d’intensité des motifs périodiques de la deuxième série, à partir de l’histogramme généré lors de l’étape f 01 ). Ainsi, un avantage procuré par une telle segmentation d’image est de tenir compte du seuil d’intensité extrait lors de l’étape f 02 ) afin d’extraire la dimension caractéristique lors de l’étape f) de manière fiable. Selon une caractéristique de l’invention : - l’étape d) est suivie d’une étape d’) consistant à compter un nombre total de motifs de la deuxième série dont chaque coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - les étapes e) à h) sont exécutées si le nombre total de motifs est supérieur à une valeur prédéterminée. Ainsi, un avantage procuré est de garantir un nombre minimal de motifs à analyser lors des étapes e) à h) pour obtenir une analyse fiable et représentative d’un point de vue statistique. D’autres caractéristiques et avantages apparaîtront dans l’exposé détaillé de différents modes de réalisation de l’invention, l’exposé étant assorti d’exemples et de références aux dessins joints. est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention. est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment une itération des étapes d) à h) en cas d’un ensemble de réseaux à analyser. est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes f 1 ) et f 2 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes b 1 ) à b 4 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes d 01 ) et d 02 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes f’), g’) et h’). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes f 01 ) et f 02 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment l’étape d’). est une vue schématique partielle en coupe, représentant des motifs de la première série, et illustrant un premier mode de mise en œuvre de l’étape b). est une vue schématique partielle en coupe, représentant des motifs de la première série, et illustrant un deuxième mode de mise en œuvre de l’étape b). est une schématique partielle en coupe, représentant des motifs de la deuxième série, et illustrant un mode de mise en œuvre des étapes f) et f’). Les formes utilisées pour les figures 1 à 8 respectent la norme ISO 5807 des algorigrammes. « O » signifie « Oui », c'est-à-dire que le résultat du test est vrai. « N » signifie « Non », c'est-à-dire que le résultat du test est faux. Il est à noter que les figures 9 à 11 décrites ci-avant sont schématiques, et ne sont pas nécessairement à l’échelle par souci de lisibilité et pour en simplifier leur compréhension. Exposé détaillé des modes de réalisation Les éléments identiques ou assurant la même fonction porteront les mêmes références pour les différents modes de réalisation, par souci de simplification. Un réseau à analyser Comme illustré à la , un objet de l’invention est un procédé de classification de défauts d’un réseau à analyser 2 comportant des motifs 20 périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence 1, montrant une première série de motifs 10 périodiques ; b) définir un motif de référence 100 à partir des motifs 10 de la première série ; c) prévoir une image numérique du réseau à analyser 2, montrant une deuxième série de motifs 20 périodiques ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif 20 de la deuxième série et le motif de référence 100 ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique D pour chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques D extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif 20 de la deuxième série dont la dimension caractéristique D présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Autrement dit, un objet de l’invention est un procédé de détection de défauts d’un réseau à analyser 2 comportant des motifs 20 périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence 1, montrant une première série de motifs 10 périodiques ; b) définir un motif de référence 100 à partir des motifs 10 de la première série ; c) prévoir une image numérique du réseau à analyser 2, montrant une deuxième série de motifs 20 périodiques ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif 20 de la deuxième série et le motif de référence 100 ; e) détecter chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique D pour chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques D extraites lors de l’étape f) ; h) détecter chaque motif 20 de la deuxième série dont la dimension caractéristique D présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Etape a) L’image numérique du réseau de référence 1, prévue lors de l’étape a), comporte un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité. A titre d’exemple non limitatif, l’image numérique du réseau de référence 1, prévue lors de l’étape a), peut avoir un format TIFF (« Tag Image File Format » en langue anglaise). L’image numérique du réseau de référence 1 peut être en niveaux de gris. L’image numérique du réseau de référence 1, prévue lors de l’étape a), peut être issue d’un microscope électronique, de préférence à balayage. Etape b) Comme illustré à la , l’étape b) peut consister à sélectionner un motif parmi les motifs 10 de la première série, le motif sélectionné définissant le motif de référence 100. Le motif de référence 100 peut être sélectionné par un utilisateur via une interface graphique GUI (« Graphical User Interface » en langue anglaise) possédant une fenêtre de sélection 3, par exemple carrée. La fenêtre de sélection 3 peut avoir une fonction de recadrage (« crop » en langue anglaise). Comme illustré à la , l’étape b) peut comporter les étapes : b 1 ) sélectionner un motif initial parmi les motifs 10 de la première série ; b 2 ) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif 10 de la première série et le motif initial ; b 3 ) identifier chaque motif 10 de la première série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé ; b 4 ) définir le motif de référence 100 à partir d’une combinaison des motifs 10 de la première série identifiés lors de l’étape b 3 ). Les motifs 10 de la première série, identifiés lors de l’étape b 3 ), sont représentés à l’intérieur de fenêtres de sélection 3 à la . Ces motifs 10 sont sélectionnés automatiquement, et non par l’utilisateur. L’étape b 1 ) est mise en œuvre par l’utilisateur, mais les étapes b 2 ) à b 4 ) sont avantageusement mises en œuvre par un ordinateur. Le motif initial, sélectionné lors de l’étape b 1 ) par l’utilisateur, doit être représentatif d’un motif de référence. Les motifs 10 de la première série, identifiés lors de l’étape b 3 ), peuvent représenter entre 0,5 % et 1 % du nombre total de motifs 10 de la première série. Selon une alternative, le motif de référence 100 peut être défini lors de l’étape b) en effectuant une moyenne des motifs 10 de la première série. Selon une autre alternative, il est possible de prévoir lors de l’étape a) plusieurs images numériques de réseaux de référence 1, montrant chacune une première série de motifs 10 périodiques. L’étape b) peut alors consister à définir le motif de référence 100 à partir d’une moyenne des intensités des pixels des premières séries de motifs 10 périodiques des images numériques de réseaux de référence 1. Etape c) L’image numérique du réseau à analyser 2, prévue lors de l’étape c), comporte un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité. A titre d’exemple non limitatif, l’image numérique du réseau à analyser, prévue lors de l’étape c), peut avoir un format TIFF (« Tag Image File Format » en langue anglaise). L’image numérique du réseau à analyser 2 peut être en niveaux de gris. L’image numérique du réseau à analyser 2, prévue lors de l’étape c), peut être issue d’un microscope électronique, de préférence à balayage. Comme illustré à la , le réseau à analyser 2 peut comporter des nanofils, formant des motifs 20 périodiques, et présentant une section transversale en forme d’un hexagone. Etape d) L’étape d) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Le coefficient de corrélation est avantageusement calculé lors de l’étape d) entre l’intensité des pixels de chaque motif 20 de la deuxième série et l’intensité des pixels du motif de référence 100. Le coefficient de corrélation est avantageusement calculé lors de l’étape d) selon la formule de Bravais-Pearson, connue de l’homme du métier. Plus précisément, la corrélation entre le motif de référence 100 et chaque point de l’image numérique du réseau à analyser 2 est effectuée par une fonction de corrélation d’image. Cette fonction de corrélation d’image va comparer le motif de référence 100, T(x t , y t ), où (x t , y t ) représente les coordonnées de chaque pixel du motif de référence, à l’image du réseau à analyser 2, S(x, y), où (x, y) représente les coordonnées de chaque pixel de l’image du réseau à analyser 2. La fonction de corrélation d’image consiste à calculer la somme des produits des coefficients de S(x, y) et T(x t , y t ) pour toutes les positions du motif de référence 100 par rapport à l’image du réseau à analyser 2. Il est ensuite possible de renormaliser la somme des produits des coefficients de S(x, y) et T(x t , y t ) afin d’obtenir un résultat compris entre -1 et 1. « -1 » indique une anti-corrélation, « 0 » une absence de corrélation et « 1 » une corrélation parfaite. Ce coefficient de corrélation correspond à un coefficient de corrélation linéaire de Bravais-Pearson, noté r, entre deux variables aléatoires réelles X et Y. Le coefficient de corrélation linéaire de Bravais-Pearson est généralement décrit par la relation suivante : où : - Cov(X,Y) désigne la covariance des variables X et Y ; - σ X et σ Y désignent respectivement l’écart-type de la variable X et l’écart-type de la variable Y ; - X et Y correspondent respectivement à la matrice des intensités des pixels de l’image du réseau à analyser 2, et à la matrice des intensités des pixels du motif de référence 100. Comme illustré à la , l’étape d) est avantageusement précédée des étapes : d 01 ) identifier la position des motifs 20 de la deuxième série sur l’image numérique du réseau à analyser 2 ; d 0 2 ) dimensionner l’image numérique du réseau à analyser 2 de sorte que les motifs 20 de la deuxième série sont en nombre entier. Les étapes d 01 ) et d 0 2 ) sont mises en œuvre par ordinateur. L’étape d 01 ) comporte avantageusement une étape consistant à calculer un coefficient de corrélation entre l’image numérique du réseau à analyser 2 et le motif de référence 100. Comme illustré à la , l’étape d) est avantageusement suivie d’une étape d’) consistant à compter un nombre total de motifs 20 de la deuxième série dont chaque coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé. L’étape d’) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Les étapes e) à h) sont exécutées si le nombre total de motifs 20 est supérieur à une valeur prédéterminée. Le branchement conditionnel (symbolisé par un losange) de la teste si le nombre total de motifs 20 est supérieur à ladite valeur prédéterminée. Etape e) L’étape e) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. A titre d’exemple non limitatif, le seuil peut être compris entre 0,6 et 0,7. Comme illustré à la , le motif 20a de la deuxième série est classé dans la première catégorie. Le coefficient de corrélation calculé lors de l’étape d) entre le motif 20a de la deuxième série et le motif de référence 100 est inférieur au seuil prédéterminé. Les défauts de la première catégorie, détectés lors de l’étape e), peuvent être cartographiés sur l’image numérique du réseau à analyser 2. Etape f) L’étape f) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Comme illustré à la , l’étape f) comporte avantageusement les étapes : f 1 ) effectuer une ligne de coupe pour chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; f 2 ) extraire la dimension caractéristique D à partir de la ligne de coupe. La dimension caractéristique D extraite lors de l’étape f) peut être la dimension d’un côté de l’hexagone. La dimension caractéristique D extraite lors de l’étape f) peut être une distance entre deux côtés parallèles de l’hexagone, ou entre deux sommets opposés de l’hexagone. La dimension caractéristique D extraite lors de l’étape f) peut également correspondre à un diamètre de cercle, lorsque les motifs 20 de la deuxième série présentent une section circulaire. La dimension caractéristique D extraite lors de l’étape f) peut également correspondre à la dimension d’une diagonale, lorsque les motifs 20 de la deuxième série présentent une section carrée. Comme illustré à la , l’étape f) comporte avantageusement une étape f’) consistant à extraire au moins une dimension caractéristique D’ additionnelle pour chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé. Comme illustré à la , il est possible d’effectuer trois lignes de coupe afin d’extraire une dimension caractéristique D et deux dimensions caractéristiques D’ additionnelles. Une ligne de coupe est avantageusement effectuée en passant par le centre de l’hexagone. Une ligne de coupe peut être effectuée en passant par deux sommets opposés de l’hexagone. Une ligne de coupe peut être effectuée en passant par les milieux de deux côtés parallèles de l’hexagone. Comme illustré à la , l’étape f) est avantageusement précédée des étapes : f 0 1 ) générer un histogramme des intensités des pixels de l’image numérique du réseau à analyser 2 ; f 02 ) extraire un seuil d’intensité des motifs 20 périodiques de la deuxième série, à partir de l’histogramme généré lors de l’étape f 01 ). A titre d’exemple non limitatif, l’étape f 02 ) peut être exécutée par la méthode d’Otsu, connue de l’homme du métier. Les étapes f 01 ) et f 02 ) sont mises en œuvre par un ordinateur. Etape g) L’étape g) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Comme illustré à la , l’étape g) comporte avantageusement une étape g’) consistant à calculer une moyenne arithmétique additionnelle et un écart-type additionnel des dimensions caractéristiques D’ additionnelles extraites lors de l’étape f’). Etape h) L’étape h) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Comme illustré à la , l’étape h) comporte avantageusement une étape h’) consistant à classer, dans la deuxième catégorie, chaque motif 20 de la deuxième série dont la dimension caractéristique D’ additionnelle présente un écart à la moyenne arithmétique additionnelle supérieur à l’écart-type additionnel. Comme illustré à la , le motif 20b de la deuxième série est classé dans la deuxième catégorie. Le motif 20b de la deuxième série possède deux dimensions caractéristiques D’ additionnelles qui présentent un écart à la moyenne arithmétique additionnelle supérieur à l’écart-type additionnel. Les défauts de la deuxième catégorie, détectés lors de l’étape h), peuvent être cartographiés sur l’image numérique du réseau à analyser 2. Un ensemble de réseaux à analyser Comme illustré à la , un objet de l’invention est un procédé de classification de défauts d’un ensemble de réseaux à analyser 2 comportant chacun des motifs 20 périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence 1, montrant une première série de motifs 10 périodiques ; b) définir un motif de référence 100 à partir des motifs 10 de la première série ; c) prévoir au moins une image numérique de chaque réseau à analyser 2 de l’ensemble, montrant une deuxième série de motifs 20 périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque image numérique de chaque réseau à analyser 2 de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif 20 de la deuxième série et le motif de référence 100 ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique D pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques D extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif 20 de la deuxième série dont la dimension caractéristique D présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Autrement dit, un objet de l’invention est un procédé de détection de défauts d’un ensemble de réseaux à analyser 2 comportant chacun des motifs 20 périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence 1, montrant une première série de motifs 10 périodiques ; b) définir un motif de référence 100 à partir des motifs 10 de la première série ; c) prévoir au moins une image numérique de chaque réseau à analyser 2 de l’ensemble, montrant une deuxième série de motifs 20 périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque image numérique de chaque réseau à analyser 2 de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif 20 de la deuxième série et le motif de référence 100 ; e) détecter chaque motif 20 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique D pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques D extraites lors de l’étape f) ; h) détecter chaque motif 20 de la deuxième série dont la dimension caractéristique D présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Les caractéristiques techniques décrites ci-avant pour les étapes a) à h) s’appliquent pour ces objets de l’invention. Le branchement conditionnel (symbolisé par un losange) de la teste la présence d’une image numérique d’un réseau à analyser 2. L’invention ne se limite pas aux modes de réalisation exposés. L’homme du métier est mis à même de considérer leurs combinaisons techniquement opérantes, et de leur substituer des équivalents. Procédé de classification de défauts d’un réseau à analyser (2) comportant des motifs (20) périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence (1), montrant une première série de motifs (10) périodiques ; b) définir un motif de référence (100) à partir des motifs (10) de la première série ; c) prévoir une image numérique du réseau à analyser (2), montrant une deuxième série de motifs (20) périodiques ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (20) de la deuxième série et le motif de référence (100) ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif (20a) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique (D) pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques (D) extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif (20) de la deuxième série dont la dimension caractéristique (D) présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Procédé de classification de défauts d’un ensemble de réseaux à analyser (2) comportant chacun des motifs (20) périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence (1), montrant une première série de motifs (10) périodiques ; b) définir un motif de référence (100) à partir des motifs (10) de la première série ; c) prévoir au moins une image numérique de chaque réseau à analyser (2) de l’ensemble, montrant une deuxième série de motifs (20) périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque image numérique de chaque réseau à analyser (2) de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (20) de la deuxième série et le motif de référence (100) ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif (20a) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique (D) pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques (D) extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif (20) de la deuxième série dont la dimension caractéristique (D) présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape f) comporte les étapes : f 1 ) effectuer une ligne de coupe pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; f 2 ) extraire la dimension caractéristique (D) à partir de la ligne de coupe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape b) consiste à sélectionner un motif parmi les motifs (10) de la première série, le motif sélectionné définissant le motif de référence (100). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape b) comporte les étapes : b 1 ) sélectionner un motif initial parmi les motifs (10) de la première série ; b 2 ) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (10) de la première série et le motif initial ; b 3 ) identifier chaque motif (10) de la première série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé ; b 4 ) définir le motif de référence (100) à partir d’une combinaison des motifs (10) de la première série identifiés lors de l’étape b 3 ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le motif de référence (100) est défini lors de l’étape b) en effectuant une moyenne des motifs (10) de la première série. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel les images numériques du réseau de référence (1) et du réseau à analyser (2), prévues respectivement lors des étapes a) et c), comportent chacune un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité ; le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) entre l’intensité des pixels de chaque motif (20) de la deuxième série et l’intensité des pixels du motif de référence (100). Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) selon la formule de Bravais-Pearson. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape d) est précédée des étapes : d 01 ) identifier la position des motifs (20) de la deuxième série sur l’image numérique du réseau à analyser (2) ; d 0 2 ) dimensionner l’image numérique du réseau à analyser (2) de sorte que les motifs (20) de la deuxième série sont en nombre entier. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l’étape d 01 ) comporte une étape consistant à calculer un coefficient de corrélation entre l’image numérique du réseau à analyser (2) et le motif de référence (100). Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel : - l’étape f) comporte une étape f’) consistant à extraire au moins une dimension caractéristique (D’) additionnelle pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - l’étape g) comporte une étape g’) consistant à calculer une moyenne arithmétique additionnelle et un écart-type additionnel des dimensions caractéristiques (D’) additionnelles extraites lors de l’étape f’) ; - l’étape h) comporte une étape h’) consistant à classer, dans la deuxième catégorie, chaque motif (20b) de la deuxième série dont la dimension caractéristique (D’) additionnelle présente un écart à la moyenne arithmétique additionnelle supérieur à l’écart-type additionnel. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel : - le réseau à analyser (2) comporte des nanofils, formant des motifs (20) périodiques, et présentant une section transversale en forme d’un hexagone ; - la dimension caractéristique (D) extraite lors de l’étape f) est la dimension d’un côté de l’hexagone. Procédé selon l’une des revendications 1 à 12, dans lequel les images numériques du réseau de référence (1) et du réseau à analyser (2), prévues respectivement lors des étapes a) et c), sont des images numériques issues d’un microscope électronique, de préférence à balayage. Procédé selon l’une des revendications 1 à 13, dans lequel l’étape f) est précédée des étapes : f 0 1 ) générer un histogramme des intensités des pixels de l’image numérique du réseau à analyser (2) ; f 02 ) extraire un seuil d’intensité des motifs (20) périodiques de la deuxième série, à partir de l’histogramme généré lors de l’étape f 01 ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 14, dans lequel : - l’étape d) est suivie d’une étape d’) consistant à compter un nombre total de motifs (20) de la deuxième série dont chaque coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - les étapes e) à h) sont exécutées si le nombre total de motifs (20) est supérieur à une valeur prédéterminée.