【手続補正書】
【提出日】平成20年8月15日(2008.8.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々の基板上のコンポーネントのセットを試験し、該コンポーネントのセットの試験データを生成するように構成されたテスターと、
該テスターに応答する局所的外れ値の識別システムであって、該試験データから該個々の基板上のコンポーネントの空間的に関連するサブグループに対応するデータサブセットを選択することと、該データサブセット内の局所的外れ値を自動的に識別することとを実行するように構成された局所的外れ値の識別システムと
を備える、試験システム。
【請求項２】
選択されたウエハ上のコンポーネントを試験し、対応する試験データを生成するように構成されたテスターと、
該テスターに応答する局所的外れ値の識別システムであって、該選択されたウエハ上のコンポーネントの空間的に関連するサブグループの試験データを選択することと、該選択された試験データの局所的外れ値を識別することとを実行するように構成される、局所的外れ値の識別システムと
を備える、試験システム。
【請求項３】
製造プロセスを使用して製造および試験されたコンポーネントのセットの試験データを解析する試験データ解析システムであって、
該試験データを格納するメモリと、
該メモリへのアクセスを有する局所的外れ値の識別システムであって、該局所的外れ値の識別システムは、単一の基板上の空間的に関連するコンポーネントのグループに対応する該試験データの一部を選択することと、該選択された一部の局所的外れ値を識別することとを実行するように構成され、該グループは、該基板上の全てのコンポーネントよりも少ないコンポーネントを含む、局所的外れ値の識別システムと
を備える、試験データ解析システム。
【請求項４】
製造プロセスに従って製造および試験された選択された基板上のコンポーネントを試験するためのコンピュータに実装される方法であって、
該コンポーネントの試験データを取得することと、
該選択された基板上のコンポーネントの空間的に関連するサブグループに対応する該試験データのサブセットを選択することであって、該サブグループは、該基板上の全てのコンポーネントよりも少ないコンポーネントを含む、ことと、
試験データの該選択されたサブセット内の局所的外れ値を自動的に識別することと
該外れ値を識別する情報をコンピュータ読み取り可能な媒体に格納することと
を包含する、コンピュータに実装される方法。
【請求項５】
コンピュータによって実行可能な命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体であって、該命令は、該コンピュータに試験データを解析する方法を実行させ、
該方法は、
選択された基板上のコンポーネントの試験データを取得することと、
該選択された基板上の地理上関連するコンポーネントに対応する該試験データの一部を選択することであって、該選択された一部は、該選択された基板上の全てのコンポーネントよりも少ないコンポーネントに対応する、ことと、
該試験データの該選択された一部の中の局所的外れ値を識別することと
を包含する、命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項６】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記試験データを正規化するように構成されている、請求項１に記載の試験システム。
【請求項７】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記データセットの局所的中央値および局所的四分位範囲に従って前記局所的外れ値を識別するように構成されている、請求項１に記載の試験システム。
【請求項８】
前記局所的外れ値の識別システムは、空間パターンに従って前記データサブセットを選択するように構成されている、請求項１に記載の試験システム。
【請求項９】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記空間パターンのサイズおよび形状のうちの少なくとも１つを自動的に調整するように構成されている、請求項８に記載の試験システム。
【請求項１０】
前記空間パターンは、中央のコンポーネントを規定し、
前記局所的外れ値の識別システムは、該中央のコンポーネントの試験データを、前記データサブセット内の非中央のコンポーネントの試験データの中央値から導出される閾値と比較することによって、該データサブセット内の前記局所的外れ値を識別するように構成されている、請求項８に記載の試験システム。
【請求項１１】
前記局所的外れ値の識別システムは、複数の候補外れ値識別アルゴリズムから前記局所的外れ値を識別するための外れ値識別アルゴリズムを自動的に選択するように構成されている、請求項１に記載の試験システム。
【請求項１２】
前記局所的外れ値の識別システムは、選択されたコンポーネントの試験データにおいて識別される一つ以上の大域的外れ値および一つ以上の局所的外れ値のうちの少なくとも１つの外れ値の大きさおよび数のうちの少なくとも１つに従って、該選択されたコンポーネントにカテゴリーを割り当てるように構成されている、請求項１に記載の試験システム。
【請求項１３】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記試験データを正規化するように構成されている、請求項２に記載の試験システム。
【請求項１４】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記選択されたデータの局所的中央値および局所的四分位範囲に従って前記局所的外れ値を識別するように構成されている、請求項２に記載の試験システム。
【請求項１５】
前記局所的外れ値の識別システムは、空間パターンに従って前記選択されたデータを選択するように構成されている、請求項２に記載の試験システム。
【請求項１６】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記空間パターンのサイズおよび形状のうちの少なくとも１つを自動的に調整するように構成されている、請求項１５に記載の試験システム。
【請求項１７】
前記空間パターンは、中央のコンポーネントを規定し、
前記局所的外れ値の識別システムは、該中央のコンポーネントの試験データを、前記選択されたデータ内の非中央のコンポーネントの試験データの中央値から導出される閾値と比較することによって、該選択されたデータ内の前記局所的外れ値を識別するように構成されている、請求項１５に記載の試験システム。
【請求項１８】
前記局所的外れ値の識別システムは、複数の候補外れ値識別アルゴリズムから前記局所的外れ値を識別するための外れ値識別アルゴリズムを自動的に選択するように構成されている、請求項２に記載の試験システム。
【請求項１９】
前記局所的外れ値の識別システムは、選択されたコンポーネントの試験データにおいて識別される一つ以上の大域的外れ値および一つ以上の局所的外れ値のうちの少なくとも１つの外れ値の大きさおよび数のうちの少なくとも１つに従って、該選択されたコンポーネントにカテゴリーを割り当てるように構成されている、請求項２に記載の試験システム。
【請求項２０】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記試験データを正規化するように構成されている、請求項３に記載の試験データ解析システム。
【請求項２１】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記試験データの前記一部の局所的中央値および局所的四分位範囲に従って前記局所的外れ値を識別するように構成されている、請求項３に記載の試験データ解析システム。
【請求項２２】
前記局所的外れ値の識別システムは、空間パターンに従って前記試験データの前記一部を選択するように構成されている、請求項３に記載の試験データ解析システム。
【請求項２３】
前記局所的外れ値の識別システムは、前記空間パターンのサイズおよび形状のうちの少なくとも１つを自動的に調整するように構成されている、請求項２２に記載の試験データ解析システム。
【請求項２４】
前記空間パターンは、中央のコンポーネントを規定し、
前記局所的外れ値の識別システムは、該中央のコンポーネントの試験データを、該試験データの前記一部の中の非中央のコンポーネントの試験データの中央値から導出される閾値と比較することによって、該試験データの該一部の中の前記局所的外れ値を識別するように構成されている、請求項２２に記載の試験データ解析システム。
【請求項２５】
前記局所的外れ値の識別システムは、複数の候補外れ値識別アルゴリズムから前記局所的外れ値を識別するための外れ値識別アルゴリズムを自動的に選択するように構成されている、請求項３に記載の試験データ解析システム。
【請求項２６】
前記局所的外れ値の識別システムは、選択されたコンポーネントの試験データにおいて識別される一つ以上の大域的外れ値および一つ以上の局所的外れ値のうちの少なくとも１つの外れ値の大きさおよび数のうちの少なくとも１つに従って、該選択されたコンポーネントにカテゴリーを割り当てるように構成されている、請求項３に記載の試験データ解析システム。
【請求項２７】
前記試験データを正規化することをさらに包含する、請求項４に記載のコンピュータに実装される方法。
【請求項２８】
前記局所的外れ値を識別することは、前記データセットの局所的中央値および局所的四分位範囲に従って局所的外れ値閾値を決定することを包含する、請求項４に記載のコンピュータに実装される方法。
【請求項２９】
前記サブセットを選択することは、空間パターンに従って前記データサブセットを選択することを包含する、請求項４に記載のコンピュータに実装される方法。
【請求項３０】
前記サブセットを選択することは、前記空間パターンのサイズおよび形状のうちの少なくとも１つを自動的に調整することをさらに包含する、請求項２９に記載のコンピュータに実装される方法。
【請求項３１】
前記空間パターンは、中央のコンポーネントを規定し、
前記データサブセット内の局所的外れ値を識別することは、該中央のコンポーネントの試験データを、前記データサブセット内の非中央のコンポーネントの試験データの中央値から導出される閾値と比較することを包含する、請求項２９に記載のコンピュータに実装される方法。
【請求項３２】
複数の候補外れ値識別アルゴリズムから前記局所的外れ値を識別するための外れ値識別アルゴリズムを自動的に選択することをさらに包含する、請求項４に記載のコンピュータに実装される方法。
【請求項３３】
選択されたコンポーネントの試験データにおいて識別される一つ以上の大域的外れ値および一つ以上の局所的外れ値のうちの少なくとも１つの外れ値の大きさおよび数のうちの少なくとも１つに従って、該選択されたコンポーネントにカテゴリーを割り当てることをさらに包含する、請求項４に記載のコンピュータに実装される方法。
【請求項３４】
前記方法は、前記試験データを正規化するステップをさらに包含する、請求項５に記載の命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３５】
前記局所的外れ値を識別することは、前記試験データの前記一部の局所的中央値および局所的四分位範囲に従って局所的外れ値閾値を決定することを包含する、請求項５に記載の命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３６】
前記試験データの前記一部を選択することは、空間パターンに従って該試験データの該一部を選択することを包含する、請求項５に記載の命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３７】
前記試験データの前記一部を選択することは、前記空間パターンのサイズおよび形状のうちの少なくとも１つを自動的に調整することをさらに包含する、請求項３６に記載の命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３８】
前記空間パターンは、中央のコンポーネントを規定し、
前記試験データの前記一部の中の局所的外れ値を識別することは、該中央のコンポーネントの試験データを、該試験データの該一部の中の非中央のコンポーネントの試験データの中央値から導出される閾値と比較することを包含する、請求項３６に記載の命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３９】
前記方法は、複数の候補外れ値識別アルゴリズムから前記局所的外れ値を識別するための外れ値識別アルゴリズムを自動的に選択することをさらに包含する、請求項５に記載の命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４０】
前記方法は、選択されたコンポーネントの試験データにおいて識別される一つ以上の大域的外れ値および一つ以上の局所的外れ値のうちの少なくとも１つの外れ値の大きさおよび数のうちの少なくとも１つに従って、該選択されたコンポーネントにカテゴリーを割り当てることをさらに包含する、請求項５に記載の命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体。