【手続補正書】
【提出日】平成19年11月29日(2007.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像を分類する方法において、画像のワーキング・セットを提供するステップと、
該画像のワーキング・セットの分類をユーザが実施する前に、自動的に該画像のワーキング・セットを該画像のワーキング・セットの共通の特徴に基づいて複数のグループ内に格納し、該グループピングを表示するステップと、
該画像のワーキング・セットを自動的にグループ内に格納した後に、該表示されたグルーピングにより容易にされた該画像のワーキング・セットの少なくもサブセットを分類するための入力をユーザから受け取るステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記グルーピングは、最初は複数の要素として表示され、各々の該素子は、何個の画像のワーキング・セットが一緒にグループ化されているかを表示する数を明瞭にする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記各々の要素は、ユーザにより選択可能であり、これにより、一緒にグルーピングされた対応する１つ以上の画像のワーキング・セットを表示する、請求項２の方法。
【請求項４】
ユーザの手動で分類された前記画像のワーキング・セットのサブセットから形成されたトレーニング・セットを提供するステップと、
前記トレーニング・セット、前記画像のワーキング・セットおよび前記ユーザのトレーニング・セットの手動分類から抽出された複数の特徴に基づいた分類されていない画像のワーキング・セットを自動的に分類するステップと
を更に備える請求項１の方法。
【請求項５】
自動分類と、ユーザにより実施された手動分類との比較の可視的な表示を表示するステップを更に備える請求項４の方法。
【請求項６】
前記表示された自動分類と、ユーザにより実施された手動分類との比較の可視的な表示に基づいて前記トレーニング・セットを改ためるためにユーザからの入力を受け取り、自動分類が手動分類にさらに一致するようにするステップを、更に備える請求項５の方法。
【請求項７】
前記表示された自動分類と、ユーザにより実施された手動分類との比較の可視的な表示に基づいて自動分類の１つ以上のパラメータを改めるためにユーザからの入力から受け取り、自動分類が手動分類にさらに一致するようにするステップを、更に備える請求項５の方法。
【請求項８】
前記自動分類の１つ以上のパラメータを改めるステップが、１つ以上の画像のグラフィック操作を含む請求項７の方法。
【請求項９】
前記トレーニング・セット、画像の第２のワーキング・セットおよびユーザが選択したトレーニング・セットから抽出された複数の特徴に基づいて第２のワーキング・セットを自動的に分類するステップを、更に含む請求項４の方法。
【請求項１０】
自動格納中に使用される共通の特徴が、サイズ、明るさ、色、形状、テクスチャ、慣性モーメント、コンテキスト、ウェハ・フィーチャへの近接、他の欠陥への近接、隣接するフィーチャへの接続性、他の欠陥への接続性、および対応している画像から得られる歩留まり関連特性からなるグループの１つ以上を含む請求項４の方法。
【請求項１１】
前記自動格納中に使用される共通の特徴が、ウェハにおける欠陥座標を含む請求項１の方法。
【請求項１２】
前記自動格納中に使用される共通の特徴が、空間クラスタ分析が用いられるときに欠陥座標を含む請求項１の方法。
【請求項１３】
前記自動格納中に使用される共通の特徴が、処理履歴、歩留まりおよび欠陥の出所のうちの１つから得られる情報を含む請求項１の方法。
【請求項１４】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納するステップが、Ｋｏｈｏｎｅｎマップ技術を使用することを含む請求項１の方法。
【請求項１５】
前記Ｋｏｈｏｎｅｎマップには非乱数を分散させる請求項１４の方法。
【請求項１６】
前記グルーピングの表示が、Ｋｏｈｏｎｅｎマップのレイアウトを反映するような前記画像のワーキング・セットの配置を含む請求項１４の方法。
【請求項１７】
前記グルーピングの表示が、前記画像のワーキング・セットの本来のグルーピングまたはクラスタ内への配置を含む請求項１４の方法。
【請求項１８】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納するステップが、Ｋ−手段技術を使用するステップを含む請求項１の方法。
【請求項１９】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納するステップが、空間シグナチャ分析技術を用いるステップを含む請求項１の方法。
【請求項２０】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納するステップが、各々が画像のワーキング・セットのクラスタを表す複数のクラスタに基づいている請求項１の方法。
【請求項２１】
更に、自動格納および／または分類用の幾つかの特徴を選択するためにユーザからの入力を受け取り、または自動的に入力を受け取るステップと、該選択された特徴数を自動格納および／または分類に利用するステップを備える請求項４の方法。
【請求項２２】
前記自動格納中に使用された共通の特徴は、検査システムに関連したツール履歴情報または前記分類ステップに関する過去の成功率に関連したツール履歴情報を含む請求項１の方法。
【請求項２３】
前記画像のワーキング・セットは、半導体検査工程から生じる請求項１の方法。
【請求項２４】
複数の画像を分類するシステムにおいて、
画像のワーキング・セットを提供するソフトウェア部分と、
該画像のワーキング・セットの分類をユーザが実施する前に、自動的に該画像のワーキング・セットを該画像のワーキング・セットの共通の特徴に基づいて複数のグルーピング内に格納し、該グルーピングを表示するように構成されたソフトウェア部分と、
該画像のワーキング・セットを自動的にグループ内に格納した後に、該表示されたグルーピングにより容易にされた該画像のワーキング・セットの少なくもサブセットを分類するための入力をユーザから受け取るように構成されたソフトウェア部分と、
を備えるシステム。
【請求項２５】
前記グルーピングは、最初は複数の要素として表示され、各々の該素子は、何個の画像のワーキング・セットが一緒にグループ化されているかを表示する数を明瞭にする、請求項２４のシステム。
【請求項２６】
前記各々の要素は、ユーザにより選択可能であり、これにより、一緒にグルーピングされた対応する１つ以上の画像のワーキング・セットを表示する、請求項２５のシステム。
【請求項２７】
前記ソフトウェア部分が、
ユーザの手動で分類された前記画像のワーキング・セットのサブセットから形成されたトレーニング・セットを提供し、
前記トレーニング・セット、前記画像のワーキング・セットおよび前記ユーザのトレーニング・セットの手動分類から抽出された複数の特徴に基づいた分類されていない画像のワーキング・セットを自動的に分類する
ように構成された請求項２４のシステム。
【請求項２８】
前記ソフトウェア部分が、自動分類とユーザにより実施された手動分類との比較の可視的な表示を表示するように構成された請求項２７のシステム。
【請求項２９】
前記ソフトウェア部分が、前記表示された自動分類とユーザにより実施された手動分類との比較の可視的な表示に基づいて前記トレーニング・セットを改ためるためにユーザからの入力を受け取り、自動分類が手動分類にさらに一致するように構成された請求項２８のシステム。
【請求項３０】
前記ソフトウェア部分が、前記表示された自動分類とユーザにより実施された手動分類との比較の可視的な表示に基づいて自動分類の１つ以上のパラメータを改ためるためにユーザからの入力を受け取り、自動分類が手動分類にさらに一致するように構成された請求項２８のシステム。
【請求項３１】
前記自動分類の１つ以上のパラメータを改めることが、１つ以上の画像のグラフィック操作を含む請求項３０のシステム。
【請求項３２】
前記ソフトウェア部分が、トレーニング・セット、画像の第２のワーキング・セットおよびユーザが選択したトレーニング・セットから抽出された複数の特徴に基づいて第２のワーキング・セットを自動的に分類するように構成された請求項２７のシステム。
【請求項３３】
前記自動格納中に使用される共通の特徴が、サイズ、明るさ、色、形状、テクスチャ、慣性モーメント、コンテキスト、ウェハ・フィーチャへの近接、他の欠陥への近接、隣接するフィーチャへの接続性、他の欠陥への接続性、および対応している画像から得られる歩留まり関連特性からなるグループの１つ以上を含む請求項２７のシステム。
【請求項３４】
前記自動格納中に使用される共通の特徴が、ウェハにおける欠陥座標を含む請求項２４のシステム。
【請求項３５】
前記自動格納中に使用される共通の特徴が、空間クラスタ分析が用いられるときに欠陥座標を含む請求項２４のシステム。
【請求項３６】
前記自動格納中に使用される共通の特徴が、処理履歴、歩留まりおよび欠陥の出所のうちの１つから得られる情報を含む請求項２４のシステム。
【請求項３７】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納することが、Ｋｏｈｏｎｅｎマップ技術を使用することを含む請求項２４のシステム。
【請求項３８】
前記Ｋｏｈｏｎｅｎマップには非乱数を分散させる請求項３７のシステム。
【請求項３９】
前記グルーピングの表示が、Ｋｏｈｏｎｅｎマップのレイアウトを反映するような前記画像のワーキング・セットの配置を含む請求項３７のシステム。
【請求項４０】
前記グルーピングの表示が、前記画像のワーキング・セットの本来のグルーピングまたはクラスタ内への配置を含む請求項３７のシステム。
【請求項４１】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納することが、Ｋ−手段技術を用いることを含む請求項２４のシステム。
【請求項４２】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納することが、空間シグナチャ分析技術を用いることを含む請求項２４のシステム。
【請求項４３】
前記画像のワーキング・セットを自動的に格納することが、各々が画像のワーキング・セットのクラスタを表す複数のクラスタに基づいている請求項２４のシステム。
【請求項４４】
ソフトウェア部分が、自動格納および／または分類用の幾つかの特徴を選択するためにユーザからの入力を受け取り、または自動的に入力を受け取り、該選択された特徴数を自動格納および／または分類に利用するように構成された請求項２７のシステム。
【請求項４５】
前記自動格納中に使用された共通の特徴は、検査システムに関連したツール履歴情報または前記分類ステップに関する過去の成功率に関連したツール履歴情報を含む請求項２４のシステム。
【請求項４６】
前記画像のワーキング・セットは、半導体検査工程から生じる請求項２４のシステム。