(57)【要約】【課題】基板の表面上の欠陥分布を分類するために、分類の基準となる欠陥分布パターンの特徴が記述されたテンプレートを調整するテンプレート調整方法であって、人が設定したテンプレートを、実際の欠陥分布により正確に適合するように自動的に調整できるものを提供すること。【解決手段】或る基板群の欠陥分布を分類するために設定されたテンプレート１００と、基板群の欠陥分布がテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類して得られたデータ群１０１，１０２とを用意する。テンプレート１００における欠陥分布パターンの特徴に変更を加えるとともに、データ群１０１，１０２を用いて変更後のテンプレート１０７の良否を評価する調整処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１
2007164256.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板の表面上の欠陥分布を分類するために、分類の基準となる欠陥分布パターンの特徴が記述されたテンプレートを調整するテンプレート調整方法であって、
或る基板群の欠陥分布を分類するために設定されたテンプレートと、上記基板群の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類して得られたデータ群とを用意して、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を加えるとともに、上記データ群を用いて上記変更後のテンプレートの良否を評価する調整処理をコンピュータに実行させることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項２】
請求項１記載のテンプレート調整方法において、
上記データ群は第１のデータ群と第２のデータ群を含み、
上記コンピュータは、上記調整処理として、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を施して新たなテンプレートを作成する第１ステップと、
上記変更後のテンプレートと上記第１のデータ群から分類の基準となるパラメータを導出する第２ステップと、
上記パラメータを用いて上記第２のデータ群を分類する第３ステップと、
上記第３ステップでの分類結果から上記第１ステップで作成した上記変更後のテンプレートの良否を評価する第４ステップと
を順次繰り返し行うことを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項３】
請求項１に記載のテンプレート調整方法によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かをコンピュータに分類させることを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項４】
請求項２に記載のテンプレート調整方法によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かをコンピュータに分類させる第５ステップを備え、
上記第３ステップでは計算量の少ない分類手法を用いる一方、上記第５ステップでは上記第３ステップよりも分類精度を向上させるように計算量が多い分類手法を用いることを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項５】
基板の表面上の欠陥分布を分類するために、分類の基準となる欠陥分布パターンの特徴が記述されたテンプレートを調整するテンプレート調整装置であって、
或る基板群の欠陥分布を分類するために設定されたテンプレートと、上記基板群の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類して得られたデータ群とを入力する入力部と、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を加えるとともに、上記データ群を用いて上記変更後のテンプレートの良否を評価する調整処理部を備えたことを特徴とするテンプレート調整装置。
【請求項６】
請求項５記載のテンプレート調整装置において、
上記データ群は第１のデータ群と第２のデータ群を含み、
上記調整処理部は、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を施して新たなテンプレートを作成する第１手段と、
上記変更後のテンプレートと上記第１のデータ群から分類の基準となるパラメータを導出する第２手段と、
上記パラメータを用いて上記第２のデータ群を分類する第３手段と、
上記第３手段での分類結果から上記第１手段で作成した上記変更後のテンプレートの良否を評価する第４手段と
を備え、上記第１乃至第４手段による処理を順次繰り返すようになっていることを特徴とするテンプレート調整装置。
【請求項７】
請求項５記載のテンプレート調整装置を含み、
上記テンプレート調整装置によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類する分類部を備えたことを特徴とする欠陥分布分類装置。
【請求項８】
請求項２に記載のテンプレート調整方法において、
上記コンピュータは、上記テンプレートを染色体に対応させて、上記第１乃至４ステップを実現するために遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項９】
請求項８に記載のテンプレート調整方法において、
上記遺伝的アルゴリズムは、上記テンプレートに対応する染色体をなす遺伝子に対して変更を施して新たな染色体を複数作成し、作成された複数の染色体を初期集団とすることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１０】
請求項２に記載のテンプレート調整方法において、
上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンの特徴は、基板の表面における１つまたは複数の部分領域を表すパラメータであることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のテンプレート調整方法において、
上記コンピュータは、遺伝的アルゴリズムを用いて上記第１乃至４ステップを実現するように、上記テンプレートを染色体に対応させるとともに、上記基板の表面を格子状に区切って設定された各小領域にそれぞれ上記染色体をなす遺伝子を対応させ、上記各遺伝子にそれぞれ、その遺伝子に対応する小領域が上記部分領域のいずれに属するかを表す値を持たせることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のテンプレート調整方法において、
二つの染色体の間の交叉は、上記基板の表面上に１つまたは複数の小領域を含む範囲を設定し、一方の染色体の上記範囲に対応する遺伝子の値と他方の染色体の上記範囲に対応する遺伝子の値とを、互いに対応付けて交換する操作で実現されることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載のテンプレート調整方法において、
上記染色体の突然変異は、上記基板の表面上に設定された或る部分領域を、その部分領域内の或る小領域を定める境界の辺に沿って分割する操作で実現されることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１４】
請求項１１に記載のテンプレート調整方法において、
上記染色体の突然変異は、互いに異なる複数の部分領域を連結して１つの部分領域とする操作で実現されることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１５】
請求項１１に記載のテンプレート調整方法において、
上記染色体の突然変異は、上記基板の表面上の或る部分領域に属する或る小領域に対応する遺伝子の値と一致するように、その小領域の周辺の別の小領域に対応する遺伝子の値を変化させて、上記部分領域を拡張する操作で実現されることを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１６】
請求項２に記載のテンプレート調整方法において、
上記第１ステップにおいて上記テンプレートが変更される範囲を制限するように、上記テンプレートの変更可能範囲を上記コンピュータに入力することを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１７】
請求項２に記載のテンプレート調整方法において、
上記第３ステップでの分類結果および上記第４ステップでの上記変更後のテンプレートの良否の評価を上記コンピュータに表示させ、上記変更後のテンプレートの採否を上記コンピュータに入力することを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１８】
請求項８に記載のテンプレート調整方法において、
母集団の各染色体に対応するテンプレートによる上記第２のデータ群の分類結果を上記コンピュータに表示させ、どの染色体から新しい染色体を生成するかを上記コンピュータに入力することを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項１９】
請求項８に記載のテンプレート調整方法において、
母集団の各染色体に対応するテンプレートによる上記第２のデータ群の分類結果を上記コンピュータに表示させ、各染色体を淘汰するか否かを上記コンピュータに入力することを特徴とするテンプレート調整方法。
【請求項２０】
請求項１に記載のテンプレート調整方法をコンピュータに実行させるためのテンプレート調整プログラム。
【請求項２１】
請求項１に記載のテンプレート調整方法によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類する欠陥分布分類方法をコンピュータに実行させるための欠陥分布分類プログラム。
【請求項２２】
請求項２０に記載のテンプレート調整プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２３】
請求項２１に記載の欠陥分布分類プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、基板の表面上の欠陥分布を分類するために、分類の基準となる欠陥分布パターンの特徴が記述されたテンプレートを調整するテンプレート調整方法および装置に関する。
【０００２】
また、この発明は、そのように調整されたテンプレートを用いて基板の表面上の欠陥分布を分類する欠陥分布分類方法および装置に関する。
【０００３】
また、この発明は、上記テンプレート調整方法または欠陥分布分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【０００４】
また、この発明は、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００５】
半導体ウェハ、半導体ディスプレイ、ハードディスク磁気ヘッドなどの薄膜デバイスの製造工程では、歩留まりの向上や安定化を目的として様々な検査が実施される。歩留まりが低下した場合、これらの検査の結果の調査や解析を行って迅速に原因を特定して対策を施すことで、歩留まり低下による損害を最小限に食い止めることができる。
【０００６】
一般に、歩留まり低下の原因を解析する方法としては、解析担当者が光学顕微鏡や走査電子顕微鏡などを用いて欠陥の状態を観察する物理的な解析と、工程から収集された検査情報に対して統計的または経験的な処理を行う数値的な解析とがある。数値的な解析を効率的に行うために製造工程には検査情報や処理履歴を収集する仕組みが設置されることが多く、解析担当者はこの仕組みを通して不良が発生した薄膜デバイスの検査結果を閲覧したり、複数の薄膜デバイスの欠陥位置を重ね合わせて表示したりすることができる。特に、製造プロセスや製造装置に起因する異常では、欠陥がその異常に固有の特徴的な分布をなして薄膜デバイス上に現れることが多く、その調査に後者の機能が多用される。
【０００７】
欠陥分布を把握するには製造工程内で検査された各々の薄膜デバイス上の欠陥の位置を確認する必要があるが、製造される薄膜デバイスの数は膨大であり、全てを担当者の人手によって確認することは難しい。そこで、発生した欠陥数が多い薄膜デバイスを複数ピックアップして欠陥の分布を確認したり、ある期間内に製造または検査された薄膜デバイスを重ね合わせて分布を確認したりという方法が取られる。しかしながら、前者の方法では欠陥数は多いが特徴的な欠陥分布が表れていない薄膜デバイスも確認する必要があるために作業に無駄が多く、欠陥数が少ないが特徴的な欠陥分布を持つ薄膜デバイスをチェックできないという問題がある。後者の方法では、特徴的な欠陥分布を持つ薄膜デバイスと特徴的な欠陥分布を持たない薄膜デバイスが混在してしまって問題となっている異常を判別しにくい。どちらの方法であっても、特徴的な欠陥分布が発生しているかどうかを判断するためには多くの作業が必要であり、その精度も担当者の製造に関する知識や経験に依存する。また、工程の異常の見過ごしや問題発覚の遅延が生じないためには、担当者が常に監視をし続けなければならない。これらの問題を解決するため、薄膜デバイスの欠陥分布が注目すべき特徴的なパターンを示すか否かを自動的に分類する手法が提案されている。
【０００８】
そのような分類手法としては、例えば特許文献１（特開平１１−４５９１９号公報）の図９、図１０、図１１等に記載されているように、解析担当者が特徴的な欠陥分布パターンをテンプレートとして入力し、その欠陥分布パターンと実際の欠陥分布とを比較する方法が知られている。この特許文献１では、図２５に示すように、解析担当者は、テンプレートを設定するために、半導体ウェハを格子状に分割した微小領域に対して、各領域に欠陥が分布しているか否かを入力する。このとき、欠陥が分布する領域には１、欠陥が分布しない領域には０を与える。入力された内容は、欠陥分布パターンを表す２値画像からなるテンプレートとして分類装置に記憶される。一方、半導体デバイスの検査結果については、上記微小領域に該当する領域に対して領域内の欠陥総数がある閾値を超えた場合は１、超えない場合は０が付与された２値画像データが作成され、作成された２値画像に対して膨張・縮小処理を施して欠陥が集中した領域を塊状に繋ぎ合わせる処理を行う。そして、上記テンプレートの欠陥分布パターンと半導体デバイスの検査結果を表す２値画像データとの間で画像マッチングが行われる。特許文献１の方法は欠陥分布パターンを担当者が決定するため、担当者の意図した欠陥分布を表現しやすく、分類結果を理解しやすいという利点がある。特許文献１では、半導体デバイスの分類結果が担当者の望む分類結果に対してどの程度正確であるかは、担当者が入力するテンプレートの内容、つまり欠陥分布パターンに依存する。しかしながら、人間は曖昧な欠陥分布であっても欠陥分布を分類することができるため、担当者は目的の欠陥分布を実際の欠陥分布よりも単純なパターンとして把握する傾向がある。また、欠陥分布は薄膜デバイス毎に少しずつ異なっているので、個々の薄膜デバイスの欠陥分布から担当者が実際の欠陥分布を正確に把握するのは困難である。
【０００９】
そこで、例えば特許文献２（特開２００３−５９９８４号公報）の図９、図１０等に記載されているように、人がテンプレートを与えずに、自動的にテンプレートを作成する手法も提案されている。特許文献２では、半導体ウェハを複数の部分領域に分割し、目的の欠陥分布パターンに該当する形状を表現するように部分領域を網羅的に組み合わせたテンプレートを作成する。しかしながら、特許文献２の手法では、このような手法でテンプレートとして生成できる欠陥分布パターンは環状の分布と塊状の分布に限定されている上に、生成されるテンプレート数が膨大になる。また、テンプレートは完全に自動的に生成されるので担当者の意図が入っておらず、分類結果を担当者が直感的に理解することが難しいという問題がある。
【特許文献１】特開平１１−４５９１９号公報
【特許文献２】特開２００３−５９９８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
そこで、この発明の課題は、人が設定したテンプレートを、実際の欠陥分布により正確に適合するように自動的に調整できるテンプレート調整方法および装置を提供することにある。
【００１１】
また、この発明の課題は、そのように調整されたテンプレートを用いて基板の表面上の欠陥分布を自動的に分類する欠陥分布分類方法および装置を提供することにある。
【００１２】
また、この発明の課題は、上記テンプレート調整方法または欠陥分布分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することにある。
【００１３】
また、この発明の課題は、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するため、この発明のテンプレート調整方法は、
基板の表面上の欠陥分布を分類するために、分類の基準となる欠陥分布パターンの特徴が記述されたテンプレートを調整するテンプレート調整方法であって、
或る基板群の欠陥分布を分類するために設定されたテンプレートと、上記基板群の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類して得られたデータ群とを用意して、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を加えるとともに、上記データ群を用いて上記変更後のテンプレートの良否を評価する調整処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１５】
ここで「基板」とは、欠陥をもつ検査対象である薄膜デバイス、半導体ウェハなどを広く指す。
【００１６】
この発明のテンプレート調整方法によれば、人が設定したテンプレートとデータ群とをコンピュータに入力して、上記調整処理をコンピュータに実行させることによって、上記テンプレートを実際の欠陥分布により正確に適合するように自動的に調整できる。しかも、元のテンプレートを人が設定することによって、調整処理後のテンプレートは、完全に自動的に生成されたものではなく、その人の意図を反映したものとなる。
【００１７】
一実施形態のテンプレート調整方法では、
上記データ群は第１のデータ群と第２のデータ群を含み、
上記コンピュータは、上記調整処理として、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を施して新たなテンプレートを作成する第１ステップと、
上記変更後のテンプレートと上記第１のデータ群から分類の基準となるパラメータを導出する第２ステップと、
上記パラメータを用いて上記第２のデータ群を分類する第３ステップと、
上記第３ステップでの分類結果から上記第１ステップで作成した上記変更後のテンプレートの良否を評価する第４ステップと
を順次繰り返し行うことを特徴とする。
【００１８】
この一実施形態のテンプレート調整方法によれば、良好に調整されたテンプレートが得られる。したがって、上記テンプレートを用いて基板の表面上の欠陥分布を分類することで、分類の正確さを高めることができる。
【００１９】
この発明の欠陥分布分類方法は、上記発明のテンプレート調整方法によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かをコンピュータに分類させることを特徴とする。
【００２０】
この発明の欠陥分布分類方法によれば、上記基板の表面上の欠陥分布を精度良く自動的に分類できる。
【００２１】
別の局面では、この発明の欠陥分布分類方法は、上記一実施形態のテンプレート調整方法によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かをコンピュータに分類させる第５ステップを備え、
上記第３ステップでは計算量の少ない分類手法を用いる一方、上記第５ステップでは上記第３ステップよりも分類精度を向上させるように計算量が多い分類手法を用いることを特徴とする。
【００２２】
この発明の欠陥分布分類方法によれば、上記基板の表面上の欠陥分布を精度良く自動的に分類できる。しかも、上記第３ステップでは計算量の少ない分類手法を用いるので、コンピュータの処理負荷を軽減することができる。
【００２３】
この発明のテンプレート調整装置は、
基板の表面上の欠陥分布を分類するために、分類の基準となる欠陥分布パターンの特徴が記述されたテンプレートを調整するテンプレート調整装置であって、
或る基板群の欠陥分布を分類するために設定されたテンプレートと、上記基板群の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを人が分類して得られたデータ群とを入力する入力部と、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を加えるとともに、上記データ群を用いて上記変更後のテンプレートの良否を評価する調整処理部を備えたことを特徴とする。
【００２４】
この発明のテンプレート調整装置によれば、入力部が上記テンプレートとデータ群とを入力して、上記調整処理部が、上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を加えるとともに、上記データ群を用いて上記変更後のテンプレートの良否を評価する。したがって、自動的にテンプレートを調整できる。
【００２５】
一実施形態のテンプレート調整装置では、
上記データ群は第１のデータ群と第２のデータ群を含み、
上記調整処理部は、
上記テンプレートにおける欠陥分布パターンの特徴に変更を施して新たなテンプレートを作成する第１手段と、
上記変更後のテンプレートと上記第１のデータ群から分類の基準となるパラメータを導出する第２手段と、
上記パラメータを用いて上記第２のデータ群を分類する第３手段と、
上記第３手段での分類結果から上記第１手段で作成した上記変更後のテンプレートの良否を評価する第４手段と
を備え、上記第１乃至第４手段による処理を順次繰り返すようになっていることを特徴とする。
【００２６】
この一実施形態のテンプレート調整装置によれば、良好に調整されたテンプレートが得られる。したがって、上記テンプレートを用いて基板の表面上の欠陥分布を分類することで、分類の正確さを高めることができる。
【００２７】
この発明の欠陥分布分類装置は、
上記発明のテンプレート調整装置を含み、
上記テンプレート調整装置によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類する分類部を備えたことを特徴とする。
【００２８】
この発明の欠陥分布分類装置によれば、上記基板の表面上の欠陥分布を精度良く分類できる。
【００２９】
一実施形態のテンプレート調整方法は、上記コンピュータは、上記テンプレートを染色体に対応させて、上記第１乃至４ステップを実現するために遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とする。
【００３０】
この一実施形態のテンプレート調整方法によれば、より効率良くテンプレートの調整を行うことができる。
【００３１】
一実施形態のテンプレート調整方法では、上記遺伝的アルゴリズムは、上記テンプレートに対応する染色体をなす遺伝子に対して変更を施して新たな染色体を複数作成し、作成された複数の染色体を初期集団とすることを特徴とする。
【００３２】
一実施形態のテンプレート調整方法では、上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンの特徴は、基板の表面における１つまたは複数の部分領域を表すパラメータであることを特徴とする。
【００３３】
このようなパラメータは、例えば上記各部分領域内の欠陥密度が互いに異なるような態様で、導出される。
【００３４】
一実施形態のテンプレート調整方法は、
上記コンピュータは、遺伝的アルゴリズムを用いて上記第１乃至４ステップを実現するように、上記テンプレートを染色体に対応させるとともに、上記基板の表面を格子状に区切って設定された各小領域にそれぞれ上記染色体をなす遺伝子を対応させ、上記各遺伝子にそれぞれ、その遺伝子に対応する小領域が上記部分領域のいずれに属するかを表す値を持たせることを特徴とする。
【００３５】
一実施形態のテンプレート調整方法では、二つの染色体の間の交叉は、上記基板の表面上に１つまたは複数の小領域を含む範囲を設定し、一方の染色体の上記範囲に対応する遺伝子の値と他方の染色体の上記範囲に対応する遺伝子の値とを、互いに対応付けて交換する操作で実現されることを特徴とする。
【００３６】
一実施形態のテンプレート調整方法では、上記染色体の突然変異は、上記基板の表面上に設定された或る部分領域を、その部分領域内の或る小領域を定める境界の辺に沿って分割する操作で実現されることを特徴とする。
【００３７】
一実施形態のテンプレート調整方法では、上記染色体の突然変異は、互いに異なる複数の部分領域を連結して１つの部分領域とする操作で実現されることを特徴とする。
【００３８】
一実施形態のテンプレート調整方法では、上記染色体の突然変異は、上記基板の表面上の或る部分領域に属する或る小領域に対応する遺伝子の値と一致するように、その小領域の周辺の別の小領域に対応する遺伝子の値を変化させて、上記部分領域を拡張する操作で実現されることを特徴とする。
【００３９】
一実施形態のテンプレート調整方法では、上記第１ステップにおいて上記テンプレートが変更される範囲を制限するように、上記テンプレートの変更可能範囲を上記コンピュータに入力することを特徴とする。
【００４０】
この一実施形態のテンプレート調整方法によれば、人の認識を越えて上記テンプレートが変更されるのを制限することができる。
【００４１】
一実施形態のテンプレート調整方法では、上記第３ステップでの分類結果および上記第４ステップでの上記変更後のテンプレートの良否の評価を上記コンピュータに表示させ、上記変更後のテンプレートの採否を上記コンピュータに入力することを特徴とする。
【００４２】
この一実施形態のテンプレート調整方法によれば、人の認識を越えて上記テンプレートが変更されるのを制限することができる。
【００４３】
一実施形態のテンプレート調整方法では、母集団の各染色体に対応するテンプレートによる上記第２のデータ群の分類結果を上記コンピュータに表示させ、どの染色体から新しい染色体を生成するかを上記コンピュータに入力することを特徴とする。
【００４４】
この一実施形態のテンプレート調整方法によれば、人の認識を越えて上記テンプレートが変更されるのを制限することができる。
【００４５】
一実施形態のテンプレート調整方法では、母集団の各染色体に対応するテンプレートによる上記第２のデータ群の分類結果を上記コンピュータに表示させ、各染色体を淘汰するか否かを上記コンピュータに入力することを特徴とする。
【００４６】
この一実施形態のテンプレート調整方法によれば、人の認識を越えて上記テンプレートが変更されるのを制限することができる。
【００４７】
この発明のテンプレート調整プログラムは、上記発明のテンプレート調整方法をコンピュータに実行させるためのテンプレート調整プログラムである。
【００４８】
この発明の欠陥分布分類プログラムは、上記発明のテンプレート調整方法によって調整されたテンプレートを用いて、基板の表面上の欠陥分布が上記テンプレートに記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを分類する欠陥分布分類方法をコンピュータに実行させるための欠陥分布分類プログラムである。
【００４９】
この発明の記録媒体は、上記テンプレート調整プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００５０】
別の局面では、この発明の記録媒体は、上記欠陥分布分類プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００５２】
図１は、本発明の一実施形態のテンプレート調整方法の概念を模式的に示している。このテンプレート調整方法は、基板としての薄膜デバイスの欠陥分布を分類するために用いられるテンプレートを調整するものである。
【００５３】
本発明のテンプレート調整方法は、分類すべき欠陥分布の特徴について担当者が入力したテンプレート１００と、図示しない薄膜デバイス検査装置から取得した薄膜デバイスの欠陥分布についてテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するかどうかを担当者が分類して得られた第１のデータ群としてのサンプルデータ１０１と、同じく図示しない薄膜デバイス検査装置から取得した薄膜デバイスの欠陥分布についてテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するかどうかを担当者が分類して得られた第２のデータ群としてのテストデータ１０２とを予め用意する。サンプルデータ１０１は、テンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するデータ群１０３と、それに該当しないデータ群１０４とを含む。テストデータ１０２も、テンプレート１００に記述された欠陥分布に該当するデータ群１０５と、それに該当しないデータ群１０６とを含む。以下では、欠陥分布パターンに該当するデータ群を「該当データ」と呼び、欠陥分布パターンに該当しないデータ群を「非該当データ」と呼ぶ。
【００５４】
ステップＳ１０１では、担当者が設定したテンプレート１００に変更を施して、新たなテンプレート１０７を作成する。具体的な変更の方法はテンプレート１００の内容によって様々な方法がありえるので、詳細は実施例として後述する。
【００５５】
ステップＳ１０２では、新しく作成した（変更後の）テンプレート１０７とサンプルデータ１０１を用いて、サンプルデータ１０１を正確に分類する基準となるパラメータを導出する。
【００５６】
このステップＳ１０２の処理について、図２を用いて具体的に説明する。
【００５７】
図２中のステップＳ２０１では、サンプルデータ１０１内の個々の欠陥分布データ２０１と変更後のテンプレート１０７を用いて、欠陥データ２０１の特徴量ベクトル２０２を抽出する。特徴量ベクトルとは、該当データ１０３と非該当データ１０４を識別するために適当な値を欠陥分布から計算して得られた、１つまたは複数の要素からなるベクトルで表される。特徴量抽出処理Ｓ２０１および特徴量ベクトル２０２の内容は、分類すべき欠陥分布の形状およびサンプルデータ１０１に適した形で任意に設計され得る。
【００５８】
ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１によって取り出した各々の欠陥分布データ２０１の特徴量ベクトル２０２から、サンプルデータ１０１の該当データ１０３と非該当データ１０４をなるべく正確に分類できるように定めた境界線を表す識別関数を求める。
【００５９】
識別関数について図３を用いて説明する。特徴量ベクトル２０２が「特徴量１」「特徴量２」の２成分を持つ２次元ベクトルで表され、図３中に示すように該当データ１０３の特徴量ベクトル（記号●で表す。）と非該当データ１０４の特徴量ベクトル（記号×で表す。）が２次元座標上に表されたとする。このとき、該当データ１０３と非該当データ１０４は、曲線３０１によって識別することができる。このように、該当データ１０３と非該当データ１０４の境界を表す関数を識別関数と言う。ステップＳ２０２によって得られた識別関数およびそれに関連する値を、ここでは「パラメータ」（符号２０３で表す。）と呼ぶ。
【００６０】
図１中のステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で導出したパラメータ２０３を用いて、テストデータ１０２を分類する。ステップＳ１０２と同様の特徴量抽出処理Ｓ２０１でテストデータに含まれる各データの特徴量ベクトル２０２を導出し、得られた特徴量ベクトル２０２に対してパラメータ２０３内に記述される識別関数を適用することで分類が実施される。
【００６１】
ステップＳ１０３の分類処理について、図４を用いて説明する。曲線３０１は、パラメータ２０３で表される識別関数である。テストデータ１０２に含まれた或る欠陥分布データから特徴量ベクトル４０１および４０２が得られたとする。ここで、特徴量ベクトル４０１は識別関数３０１の上側に存在するので「該当データ」に分類され、特徴量ベクトル４０２は識別関数３０１の下側に存在するので「非該当データ」に分類される。
【００６２】
なお、ステップＳ２０２の識別関数の導出およびステップＳ１０３の分類については、パターン認識の分野でｋ−ＮＮ法やニューラルネットワークによる識別法など様々な手法が提案されている。本発明ではいずれの手法を用いてもよいので、詳しい説明は省略する。
【００６３】
図１中のステップＳ１０４では、ステップＳ１０３での分類結果から、変更後のテンプレート１０７の良否を評価する。テストデータ１０２に含まれるデータは、予め担当者によってテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンを用いて該当データ１０５と非該当データ１０６とに分類されている。従って、図４の特徴量ベクトル４０１の抽出元であるテストデータが該当データ１０５に含まれている場合は正確に分類されており、非該当データ１０６に含まれている場合は誤って分類されていると判断できる。したがって、変更後のテンプレート１０７から導出された識別関数３０１がどの程度正確にテストデータ１０２を分類するかを評価できる。このようにしてテストデータ１０２に含まれるデータのうち正しく分類された割合を計算することで、テンプレート１０７を用いて分類した場合の分類精度を評価することができる。
【００６４】
ステップＳ１０５では、変更後のテンプレート１０７での分類精度と変更前のテンプレート１００の分類精度とを比較する。図示していないが、１回目の変更の比較を行う際には、ステップＳ１０５での処理を行う前に、担当者が入力したテンプレート１００に対してステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理を行って分類精度を算出しておく。
【００６５】
変更後のテンプレート１０７が変更前のテンプレート１００よりも分類精度が良かった場合、ステップＳ１０６によって変更後のテンプレート１０７が暫定的なテンプレートとして採用される。
【００６６】
変更後のテンプレート１０７が変更前のテンプレート１００よりも分類精度が悪かった場合、ステップＳ１０７によって変更後のテンプレート１０７は棄却され、変更前のテンプレート１００が暫定的なテンプレートとして採用される。
【００６７】
以上の処理を、ステップＳ１０８で所定の終了条件が満たされると判断されるまで繰り返し行うことで、調整後のテンプレート１０８を得ることができる。所定の終了条件とは、予め定められた回数だけ繰り返しを行ったか、あるいは、テンプレートの評価値が目標の値まで向上したかどうか、などが上げられる。調整後のテンプレート１０８は担当者が入力したテンプレート１００、即ち担当者が認識している欠陥分布の特徴に対して、テストデータ１０２の分類精度を向上させるように変更を施して調整されたものである。従って、Ｓ１０１におけるテンプレートの変更の程度およびＳ１０８における終了条件を適切に設定することにより、担当者にとって容易に理解でき、且つ分類精度の高いテンプレートを作成することができる。
【００６８】
図５に本発明によるテンプレート調整装置５００の構成を示す。このテンプレート調整装置５００は、入力部としてのデータ入力部５０２、テンプレート変更部５０６、パラメータ導出部５０７、テンプレート評価部５０８、評価結果比較部５０９、特徴量抽出部５１３、終了条件判定部５１０、テンプレート出力部５１１、サンプルデータ記憶部５０３、テストデータ記憶部５０４、および暫定テンプレート記憶部５０５で構成されている。テンプレート変更部５０６、パラメータ導出部５０７、テンプレート評価部５０８、評価結果比較部５０９および特徴量抽出部５１３が調整処理部５２０を構成している。このテンプレート調整装置５００のデータ入力部５０２、テンプレート出力部５１１に対して、それぞれ入力装置５０１、出力装置５１２が接続されている。
【００６９】
入力装置５０１は、例えばキーボードやマウスなどで構成される。この例では、入力装置５０１は、テンプレート調整装置５００に対して、担当者が設定したテンプレート１００の内容を表す情報を入力したり、図示しない薄膜デバイス検査装置から取得した薄膜デバイスの欠陥分布についてテンプレート１００で記述される欠陥分布パターンに該当するかどうかを担当者が分類して得られた第１のデータ群としてのサンプルデータ１０１、および同じく図示しない薄膜デバイス検査装置から取得した薄膜デバイスの欠陥分布についてテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するかどうかを担当者が判断して得られた第２のデータ群としてのテストデータ１０２を入力するために用いられる。
【００７０】
データ入力部５０２は、入力装置５０１からテンプレート調整装置５００に送信された各種の情報を受け取って適切に振り分けるために働く。これにより、サンプルデータ１０１はサンプルデータ記憶部５０３に記憶され、テストデータ１０２はテストデータ記憶部５０４に記憶される。また、テンプレート１００の内容を表す情報はパラメータ導出部５０７に渡される。
【００７１】
サンプルデータ記憶部５０３は、入力装置５０１から入力されたサンプルデータ１０１、即ち各薄膜デバイスの欠陥分布の情報と、その薄膜デバイスがテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを表す情報とを組にして記憶する。
【００７２】
テストデータ記憶部５０４は、入力装置５０１から入力されたテストデータ１０２、即ち各薄膜デバイスの欠陥分布の情報と、その薄膜デバイスがテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを表す情報とを組にして記憶する。
【００７３】
暫定テンプレート記憶部５０５は、図１の処理においてその時点で採用されている暫定的なテンプレート（この例では、テンプレート１０７とする。）の内容を表す情報と、そのテンプレート１０７の評価値とを組にして記憶する。また、必要があれば、それらの情報と組にして、ステップＳ１０２で導出したパラメータ２０３などの、テンプレート１０７に関連するその他の情報を記憶しても良い。
【００７４】
テンプレート変更部５０６は、暫定テンプレート記憶部５０５に記憶されたテンプレートの情報を取り出してステップＳ１０１の処理を行って新しいテンプレート１０７を作成し、パラメータ導出部５０７にテンプレート１０７を渡す。
【００７５】
パラメータ導出部５０７は、テンプレート変更部５０６からテンプレート１０７を受け取り、サンプルデータ記憶部５０３からサンプルデータ１０１の情報を取り出す。これらの情報からステップＳ１０９の処理を行ってパラメータ２０３を導出し、テンプレート評価部５０８にテンプレート１０７と導出したパラメータ２０５を渡す。
【００７６】
テンプレート評価部５０８は、パラメータ導出部５０７からテンプレート１０７と導出したパラメータ２０３を受け取り、テストデータ記憶部５０４からテストデータ１０２の情報を取り出す。これらの情報から、ステップＳ１０３の処理を行ってテストデータ１０２を分類し、更にステップＳ１０４の処理を行ってテンプレート１０７を評価して、テンプレート１０７とその評価値を評価結果比較部５０９に渡す。
【００７７】
評価結果比較部５０９は、暫定テンプレート記憶部５０５から取り出した暫定テンプレートの評価値と、テンプレート評価部５０８から受け取ったテンプレート１０７の評価値に対してステップＳ１０５の比較処理を行う。テンプレート１０７の評価値の方が高かった場合、評価結果比較部５０９は暫定テンプレート記憶部５０５に記憶されているテンプレート情報と評価値をテンプレート１０７の内容を表す情報と評価値に置き換えるステップＳ１０６の処理を行う。テンプレート１０７の評価値の方が低かった場合には、テンプレート１０７に関する情報を破棄するステップＳ１０７の処理を行う。
【００７８】
終了条件判定部５１０は、調整処理部５２０による一連の処理が終了する毎にステップＳ１０８の処理に従って終了条件が満たされたかどうかを判定し、終了条件が満たされていなければテンプレート変更部５０６を呼び出す。終了条件が満たされていればテンプレート出力部５１１を呼び出す。
【００７９】
テンプレート出力部５１１は、調整処理部５２０による一連の処理が終了して終了条件が満たされた時点で、暫定テンプレート記憶部５０５に記憶されたテンプレート１０７（正確には、その内容を表す情報を指す。以下同様。）を調整後のテンプレート１０８として取り出し、テンプレート調整装置５００に接続された出力装置５１２に対して送信する。
【００８０】
出力装置５１２は、モニタや紙出力、あるいは磁気ディスクや携帯用半導体メモリなどを通して調整後のテンプレート１０８の結果を出力する。
【００８１】
なお、入力装置５０１から入力されたテンプレート１００は、前で説明したようにパラメータ導出部５０７に渡されて一連の処理が実行される。このとき、評価結果比較部５０９は、暫定テンプレート記憶部５０５の内容が空白であるので、テンプレート１００の情報と評価値を暫定テンプレート記憶部５０５に記憶することで、後の処理を行うことができる。
【００８２】
また、パラメータ導出部５０７およびテンプレート評価部５０８の処理では、テンプレート１０７に従ってサンプルデータ１０１またはテストデータ１０２から特徴量を抽出する共通の処理が存在する。そこで、図５の構成では、この処理をパラメータ導出部５０７およびテンプレート評価部５０８から切り離して特徴量抽出部５１３として構成し、パラメータ導出部５０７およびテンプレート評価部５０８から特徴量抽出部５１３を呼び出すようにしている。ただし、特徴量抽出処理は、パラメータ導出部５０７およびテンプレート評価部５０８の内部で行っても良い。
【００８３】
また、入力装置５０１と出力装置５１２は同一の装置、例えば出力装置としての表示部に入力装置としてのペン入力タブレット部を重ねて一体に構成した装置としても良い。また、入力装置５０１と出力装置５１２は、テンプレート調整装置５００内に含まれていても良い。
【００８４】
また、テンプレート出力部５１１はステップＳ１０２でテンプレート１０８から導出したパラメータなどの情報をテンプレート１０８と共に出力装置５１２に送信し、出力装置５１２は送られたそれらの情報を出力しても良い。
【００８５】
以上に述べたように、このテンプレート調整装置５００によれば、上述のテンプレート調整方法を実施することができる。
【００８６】
次に、上記テンプレート調整方法によって得られた調整後のテンプレート１０８を用いて、製造工程において薄膜デバイスに発生した欠陥分布を分類する欠陥分布分類方法について説明する。図６にその欠陥分布分類方法の概念を模式的に示す。
【００８７】
この欠陥分布分類方法では、まず、担当者が入力したテンプレート１００の内容を表す情報と、図示しない薄膜デバイス検査装置から取得した薄膜デバイスの欠陥分布データ６０１と、同じく図示しない薄膜デバイス検査装置から取得した薄膜デバイスの欠陥分布についてテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを担当者が分類して得られたデータ群としてのサンプルデータ６０２とを予め用意する。サンプルデータ６０２は、テンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するデータ群である該当データ６０３とそれに該当しないデータ群である非該当データ６０４とを含む。なお、サンプルデータ６０２は、サンプルデータ１０１と同一である必要はない。サンプルデータ１０１とサンプルデータ６０２の違いについては後述する。
【００８８】
担当者が入力したテンプレート１００は、図１中の一連のステップＳ１０１〜Ｓ１０８を含むテンプレート調整ステップＳ６０１によって調整される。これにより、調整後のテンプレート１０８を得る。
【００８９】
ステップＳ６０２では、調整後のテンプレート１０８およびサンプルデータ６０２を用いてパラメータの導出処理を行う。ステップＳ６０２における導出処理の概念はステップＳ１０２における導出処理と同様であるが、導出に用いるアルゴリズムは異なっていても良い。ステップＳ１０２とステップＳ６０２の導出処理の違いについては後述する。
【００９０】
ステップＳ６０２によって得られたパラメータ６０５で記述された識別関数を用いて、図示しない薄膜デバイス検査装置から取得した欠陥分布データ６０１に対する分類処理Ｓ６０３を行い、分類結果６０６を得る。なお、パラメータ６０５はテンプレート作成時に一度計算すればよく、次回欠陥分布データ６０１の分類を行う際には最初に欠陥分布データを分類した際に計算したパラメータ６０５を再利用できる。
【００９１】
ステップＳ１０２におけるパラメータの導出処理とステップＳ６０２におけるパラメータの導出処理の違いについて説明する。上で説明したように、ステップＳ１０２とステップＳ６０２の導出処理は双方とも図２に示した概念で行われるが、ステップＳ２０２で用いる導出アルゴリズムは互いに異なっていても良い。これは、以下の理由による。ステップＳ１０２は、テンプレートを調整する都度繰り返して実行される。一方、ステップＳ６０２は、最初に欠陥分布データ６０１を分類するまでに一度実行すればよい。また、ステップＳ１０２でのパラメータの導出はテンプレートの調整が目的であるので得られる識別関数によるテストデータ１０２の識別精度はそれほど高くなくても良いが、ステップＳ６０２でのパラメータの導出は欠陥分布データ６０１の分類が目的であり、得られる識別関数は高精度で欠陥分布データ６０１を分類できる必要がある。以上の目的の違いと実際の計算機での処理負荷を考慮すると、ステップＳ１０２では例えばｋ−ＮＮ法など得られる識別関数の精度はそれほど良くないが計算量が少ないアルゴリズムを用いてテンプレートの調整を行う一方、ステップＳ６０２では得られたテンプレート１０８に対して例えばニューラルネットワークによる識別法など計算量が多いアルゴリズムを用いてより精度の高い識別関数を導出することが、効率が良い。サンプルデータ１０１とサンプルデータ６０２を比較すると、同様の理由でサンプルデータ１０１はサンプルデータ６０２と比べてデータ数を少なくすることが、効率が良い。ただし、サンプルデータ１０１とサンプルデータ６０２の欠陥分布の傾向が異なると、調整されたテンプレート１０８がサンプルデータ６０２には適していない場合があるので、二つのサンプルデータの欠陥分布は互いに同じ傾向を持つ必要がある。なお、ステップＳ２０１の特徴量抽出処理は、ステップＳ１０２とステップＳ６０２で同一である。
【００９２】
もし、計算機の性能や処理時間に十分余裕がある場合には、ステップＳ１０２とＳ６０２の識別アルゴリズム、およびサンプルデータ１０１とサンプルデータ６０２に同一のものを使用しても良い。この場合、ステップＳ６０２におけるパラメータの導出処理は省略でき、ステップＳ１０２で得られたパラメータ２０３をパラメータ６０５として取り扱って欠陥データの分類処理Ｓ６０３を行えばよい。
【００９３】
次に、上記欠陥分布分類方法を実施する欠陥分布分類装置７００の構成を図７に示す。この欠陥分布分類装置７００は、入力部としてのデータ入力部７０３、テンプレート調整部７０４、パラメータ導出部７０５、パラメータ記憶部７０６、分類部としてのデータ分類部７０８、データ出力部７０９、データ通信部７０７、サンプルデータ記憶部７０３で構成されている。この欠陥分布分類装置７００のデータ入力部７０３、データ出力部７０９、データ通信部７０７に対して、それぞれ入力装置５０１、出力装置５１２、検査装置７１０が接続されている。
【００９４】
入力装置７０１は、例えばキーボードやマウスなどで構成される。この例では、入力装置７０１は、欠陥分布分類装置７００に対して、担当者が設定したテンプレート１００の内容を表す情報を入力したり、薄膜デバイス検査装置７１０から取得した薄膜デバイスの欠陥分布についてテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するかどうかを担当者が分類して得られた第１のデータ群としてのサンプルデータ１０１、第２のデータ群としてのテストデータ１０２、および第３のデータ群としてのサンプルデータ６０３を入力するために用いられる。
【００９５】
データ入力部７０２は、入力装置７０１から欠陥分布分類装置７００に送信された各種の情報を受け取って適切に振り分けるために働く。これにより、サンプルデータ６０２はサンプルデータ記憶部７０３に記憶され、その他の情報はテンプレート調整部７０５に渡される。
【００９６】
サンプルデータ記憶部７０３は、入力装置７０１から入力されたサンプルデータ、即ち各薄膜デバイスの欠陥分布の情報と、その薄膜デバイスがテンプレート１００に記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを表す情報とを組にして記憶する。
【００９７】
テンプレート調整部７０４は、入力装置７０１から入力されたテンプレート１００の内容を表す情報、サンプルデータ１０１、およびテストデータ１０２を受け取って調整してテンプレート１０８を作成し、調整後のテンプレート１０８をパラメータ導出部７０５に渡す。テンプレート調整部７０４の内部構成はテンプレート調整装置５００と同様である。
【００９８】
パラメータ導出部７０５は、テンプレート調整部７０４から調整後のテンプレート１０８を受け取り、サンプルデータ記憶部７０３からサンプルデータ６０３の情報を取り出す。これらの情報からステップＳ６０７の処理を行ってパラメータ６０８を導出し、パラメータ記憶部７０６に記憶させる。
【００９９】
データ通信部７０７は、薄膜デバイス検査装置７１０から分類すべき欠陥分布データ７１１を受け取って、データ分類部７０８に渡す。
【０１００】
データ分類部７０８は、データ通信部７０７から欠陥分布データ７１１を受け取ると、パラメータ記憶部７０６からパラメータ６０５に記述された識別関数を取り出し、その識別関数を用いて欠陥分布データ７１１についての分類処理を行う。得られた分類結果は、欠陥分布データ７１１と共にデータ出力部７０９に送られる。
【０１０１】
データ出力部７０９は、欠陥分布データ７１１とその分類結果を出力装置７１２に送信する。
【０１０２】
出力装置７１２は、液晶ディスプレイなどの表示機器や紙出力、あるいは磁気ディスクや携帯用半導体メモリなどを通して欠陥分布データ７１１の分類結果を出力する。
【０１０３】
上記の通り、テンプレート調整部７０４の構成はテンプレート調整装置５００と同様である。従って、図８に示すように、テンプレート調整部７０４をテンプレート調整装置５００として欠陥分布分類装置７００とは別に構成することも可能である。この図８に示す構成では、入力装置７０１はテンプレート調整装置５００から調整後のテンプレート１０８を受け取って、調整後のテンプレート１０８およびサンプルデータ６０２を欠陥分布分類装置７００に対して送信する。データ入力部７０３は、テンプレート１０８をパラメータ導出部７０５に渡す。
【０１０４】
以上に述べたように、この欠陥分布分類装置７００によれば、上述の欠陥分布分類方法を実施することができる。
【０１０５】
なお、本発明のテンプレート調整方法および欠陥分布分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして構築しても良い。
【０１０６】
また、そのようなプログラムをＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して配布できるようにしても良い。上記プログラムを汎用コンピュータにインストールすることで、汎用コンピュータによって上記テンプレート調整方法及び欠陥分布分類方法を実行することが可能である。
【実施例１】
【０１０７】
次に、実施例１として、基板としてのウェハの表面上の欠陥分布を分類するために、分類の基準となるテンプレートを調整するテンプレート調整方法について具体的に説明する。この実施例１では、欠陥分布の特徴および特徴量は、欠陥分布を判断するためにウェハ上で注目すべき任意の１つまたは複数の部分領域と、それぞれの部分領域の欠陥数の傾向で表すものとする。
【０１０８】
図９に、実施例１のテンプレート調整方法の手順を模式的に示す。担当者は、分類すべき欠陥形状の特徴を記述するテンプレート９００と、図示しないウェハ検査装置から取得したウェハの欠陥分布についてテンプレート９００に記述された欠陥分布パターンに該当するかどうかを担当者が分類して得られたサンプルデータ９０１と、同じく図示しないウェハ検査装置から取得したウェハの欠陥分布についてテンプレート９００に記述された欠陥分布パターンに該当するか否かを担当者が分類して得られたテストデータ９０２とを予め用意する。この例では、テンプレート９００には、ウェハの周辺に対応する領域に、欠陥分布を判断するために注目すべき２つの部分領域９０３，９０４が設定されている。サンプルデータ９０１およびテストデータ９０２における図示しないウェハ検査装置から取得したウェハの欠陥分布とは、各ウェハで検出された欠陥９０５の少なくとも座標に関する情報を含む情報である。担当者は、サンプルデータ９０１に含まれるウェハの欠陥分布に関して、部分領域９０３周辺に欠陥が集中しているウェハを該当データ９０６、部分領域９０３周辺に欠陥が集中していないウェハを非該当データ９０７として分類する。テストデータ９０２も、サンプルデータ９０１と同様に、該当データ９０８と非該当データ９０９に分類する。
【０１０９】
このように設定されたテンプレート９００、サンプルデータ９０１およびテストデータ９０２に対して、図１中に示したのと同様の処理手順に従ってテンプレートの調整を行う。
【０１１０】
まず、ステップＳ１０１では、テンプレート９００の変更処理を行う。ここでの変更とは、任意の部分領域の拡大縮小、部分領域の分割処理などである。図中では、テンプレート９００の部分領域９０３が部分領域９１１および部分領域９１２に分割されて、新たなテンプレート９１０が作成されている。ステップＳ１０１においてテンプレート９００に対して与える変更は、ランダムに選択しても良いし、例えば全欠陥の重心方向に拡大するなど、欠陥の分布情報から選択しても良い。
【０１１１】
次に、ステップＳ１０２で、新しく作成した（変更後の）テンプレート９１０とサンプルデータ９０１を用いて、サンプルデータ９０１を正確に分類する基準となるパラメータの導出を行う。実施例１における特徴量抽出処理Ｓ２０１を以下に説明する。テンプレート９１０がｒ個の部分領域｛Ｒ１，…，Ｒｒ｝で定義されているとする。このとき、欠陥分布データｉの総欠陥数をＤ、テンプレート９１０の部分領域Ｒｋに対応する領域に存在する欠陥数をＤｋとしたとき、特徴量ベクトルＦｉを次の（数１）のように定める。
【数１】
2007164256.tif 000003
【０１１２】
特徴量ベクトルＦｉの計算方法について、図１０の例で説明する。サンプルデータ９０１に含まれる欠陥分布データ１００１において、部分領域１００２はテンプレート９１０の部分領域９０３に、部分領域１００３はテンプレート９１０の部分領域９１２に、部分領域１００４はテンプレート９１０の部分領域９０４にそれぞれ対応する。図１０より、欠陥分布データ１００１の総欠陥数は１５、部分領域１００２に含まれる欠陥数は６、部分領域１００３に含まれる欠陥数は０、部分領域１００４に含まれる欠陥数は９であるので、この欠陥分布データ１００１から抽出される特徴量ベクトルは（６／１５，０／１５，９／１５）となる。サンプルデータ９０１に含まれる全ての欠陥分布データについて特徴量ベクトルを求めた後、識別関数導出処理Ｓ２０２でパラメータ２０３を導出する。
【０１１３】
次にステップＳ１０３でテストデータ９０２の分類を行う。ここで、テストデータ９０２に含まれる欠陥分布データからの特徴量ベクトルは、ステップＳ１０２と同様に（数１）により求める。
【０１１４】
次にステップＳ１０４でテンプレート９１０を評価する。テストデータ９０２のうち該当データ９０８に含まれるデータ数をＮｐ、非該当データ９０９に含まれるテストデータの数Ｎｎとし、該当データ９０８に含まれるデータのうちテンプレート９１０から導出された識別関数で正確に分類されたデータの数をＮｔｐ、非該当データ９０９に含まれるデータのうち正確に分類されたデータの数をＮｔｎとすると、変更後のテンプレート９１０の評価値Ｅは例えば次の（数２）のように定義される。
【数２】
2007164256.tif 000004
【０１１５】
この（数２）において、ａおよびｂは該当データ６０８の識別と非該当データ６０９の識別のどちらをより重視するかを調整する変数である。ａ＞ｂであれば該当データの識別がより重視され、ａ＜ｂであれば非該当データの識別がより重視される。
【０１１６】
この後、ステップＳ１０５からＳ１０８の処理を行うことでテンプレート９００の調整を行い、調整後のテンプレート９１３を得ることができる。
【０１１７】
この実施例１では、基板としてのウェハの表面上の欠陥分布を判断するために、ウェハ上で注目すべき２つの複数の部分領域をテンプレートとして設定し、それぞれの部分領域の欠陥数の傾向を特徴量としたが、本発明はこのテンプレートおよび特徴量に限定されるものではない。例えば、テンプレートとして記述する欠陥分布の特徴を関数として表し、関数の係数を調整してもよい。
【実施例２】
【０１１８】
次に、実施例２として、欠陥分布の特徴に対する担当者の認識をよりテンプレート１００に反映させるため、テンプレート１００が変更される範囲を制限する方法について説明する。
【０１１９】
テンプレート１００の変更範囲を制限する第１の方法は、テンプレート１００作成時にテンプレートの変更可能範囲を含めてテンプレート１００として設定しておき、ステップＳ１０１におけるテンプレートの変更ではその範囲内での変更のみ許可する方法である。
【０１２０】
例えば実施例１で説明した図９のテンプレート９００について、図１１Ａに示すように、部分領域９０３上に、担当者が必ず単一の部分領域として確保したい制限領域１１０１を設定する。このとき、ステップＳ１０１において、図１１Ｂに示すように制限領域１１０１を分割しない範囲で部分領域９０３を複数の部分領域１１０２，１１０３，１１０４に分割する変更（制限領域１１０１を部分領域１１０３が包含する）や、図１１Ｃに示すように制限領域１１０１をすべて含むように部分領域９０３を拡大（部分領域１１０５に）する変更は許される。しかし、図１１Ｄに示すように部分領域１１０６，１１０７を設けて制限領域１１０１を分割するような変更や、図１１Ｅに示すように制限領域１１０１の一部を含まなくなるように部分領域９０３を縮小（部分領域１１０８に）する変更は許可されない。
【０１２１】
テンプレート１００の変更範囲を制限する第２の方法は、変更後のテンプレート１０７の評価が変更前のテンプレートの評価よりも良かった場合、実際にその変更を暫定的なテンプレートに反映するかどうかの判断を担当者に委ねる方法である。図１２は、図１の方法を基本としてそのような方法を採用した例を示している。ステップＳ１０５において、変更後のテンプレート１０７が変更前のテンプレートよりも評価が良かった場合、ステップＳ１２０１で担当者に対して変更後のテンプレートおよび評価値を提示する。ステップＳ１２０２で担当者はそれらから実際に変更を行うかどうか確認し、変更を了承した場合はステップＳ１０６によって変更が採用される。一方、担当者が変更を了承しなかった場合は、ステップＳ１０７にて変更前のテンプレートよりも評価が低かったときと同様に、変更後のテンプレート１０７は棄却され、変更前のテンプレートが採用される。
【０１２２】
図１３は、この第２の方法を実施できるように図５の装置を変更してなるテンプレート調整装置の構成を示している。なお、この図１３では図５から変更のない部分については省略している。評価結果比較部５０９にて変更後のテンプレート１０７が変更前のテンプレートよりも評価が良いと判断されると、テンプレート調整装置１３００は、テンプレート出力部５１１を介して変更後のテンプレート１０７およびその評価値を出力装置５１２に送る。出力装置５１２は、液晶ディスプレイなどの表示機器によって変更後のテンプレート１０７およびその評価値を担当者に提示する。担当者は、テンプレート１０７の内容を確認した上で、変更後のテンプレート１０７を了承するかどうかを入力装置５０１に入力する。入力された内容はデータ入力部５０２を介して評価結果比較部５０９に送られて、テンプレート１０７を採用するかどうかが決定される。
【０１２３】
以上、２つの方法によって、テンプレートに対する変更可能範囲を制限して、欠陥分布の特徴に対する担当者の認識をより反映した調整を行うことができる。
【実施例３】
【０１２４】
次に、実施例３として、図１に示したテンプレート調整方法を遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：ＧＡ）を用いて実現する方法について説明する。
【０１２５】
ＧＡとは生物の進化過程を模して作られた、確率的探索手法の１つである。ＧＡの基本的な処理の流れを図１４に示す。ＧＡでは問題の解（ここではテンプレート）は染色体と呼ばれる数字列で表現される。問題の解を染色体として表現する手法を決定することをコーディングと呼ぶ。
【０１２６】
ステップＳ１４０１はアルゴリズム開始時に複数の染色体をランダムに生成する。ステップＳ１４０１で生成され、以後の処理の母集団となる染色体群を初期集団と呼ぶ。
【０１２７】
ステップＳ１４０２では、母集団の各染色体が表現する解が目的の問題の解をどの程度満足するのかが評価される。この評価値を適応度と呼ぶ。
【０１２８】
ステップＳ１４０３は、アルゴリズムの終了条件の評価を行う。ステップＳ１４０３において、予め定めた終了条件を満たしていればアルゴリズムは終了となり、終了条件を満たしていない場合は以後の処理が実施される。
【０１２９】
ステップＳ１４０４では、母集団の中から適応度によって決定される確率で２つの染色体を選び出す。この操作を選択と呼ぶ。
【０１３０】
ステップＳ１４０５では、ステップＳ１４０４で選択された２つの染色体の一部を入れ換えて新たな２つの染色体を生成する。この操作を交叉と呼ぶ。
【０１３１】
ステップＳ１４０６では、ステップＳ１４０５で生成された染色体に対して、ある定められた確率で値を変化させる。この操作を突然変異と呼ぶ。
【０１３２】
ステップＳ１４０４からステップＳ１４０６の操作は遺伝的操作と呼ばれる。
【０１３３】
ステップＳ１４０７では、上記遺伝的操作を繰り返して所定の個体数を生成したかどうかを判断し、所定の個体数に達していない場合は遺伝的操作を繰り返して新たな染色体を生成する。所定の個体数に達していた場合、ステップＳ１４０８で母集団の染色体と新たな染色体を入れ換えて世代交代を行う。
【０１３４】
ＧＡでは、以上の処理を繰り返すことで、染色体を遺伝的に変化させながらより良い解に近づけていくことができる。本発明では、上記の処理を図１に示した方法の各々のステップに対応させることでより効率よくテンプレートの調整を行う。
【０１３５】
次に、実施例１で説明した手順にＧＡを適用して本発明を実現する方法の例を説明する。
【０１３６】
図１５に、分類すべき欠陥形状の特徴を記述するテンプレート１５００をコーディングする仕方を模式的に示す。図１５上段に示すように、テンプレート１５００には、ウェハの周辺に対応する領域に、２つの部分領域１５０１，１５０２が設定されている。符号１５０３は、ウェハ内で部分領域１５０１，１５０２が設定されていない残りの領域を示している。このテンプレートのコーディングに際しては、まず図１５中段に示すように、テンプレート１５００の部分領域別のマップを作成する。このとき、ウェハ内で部分領域１５０１，１５０２が設定されていない残りの領域１５０３も１つの部分領域として考えてマップを作成する。すなわち、テンプレート１５００では、ウェハ内の領域１５０１，１５０２，１５０３のそれぞれに対応した部分領域マップ１５０４，１５０５，１５０６を作成する。更に、図１５下段に示すように、それぞれの部分領域マップを格子状の小領域に分割する。そして、これら小領域のそれぞれを染色体（これを染色体Ａと呼ぶ。）の遺伝子に対応させて、それぞれの部分領域マップについてテンプレート１５００で設定された部分領域に該当する遺伝子の値を１、該当しない遺伝子の値を０とし、ウェハの範囲外に存在する遺伝子の値を−１とする。これにより、テンプレート１５００を（部分領域数×格子の縦方向の数×格子の横方向の数）次元の配列としてコーディングできる。即ち、テンプレートは、テンプレート上の部分領域の数をｒ、ウェハを分割する格子の縦方向の数をｈ、横方向の数をνとすると、染色体Ａは次の（数３）を満たす（ｒ×ｈ×ν）の３次元配列構造をもつ数字列として表される。
【数３】
2007164256.tif 000005
【０１３７】
ここで、ｇi,j,kは染色体Ａにおいてｉ番目の部分領域の小領域（ｊ，ｋ）を表す遺伝子である。
【０１３８】
次に、図１６を用いて、上述の初期集団の生成（図１４中のステップＳ１４０１）について具体的に説明する。本発明は担当者が入力したテンプレート１００の調整を目的としているため、初期集団を全くのランダムで作成するのではなくテンプレート１００から生成する。まず、図１６中のステップＳ１６０１では、担当者が入力したテンプレート９００を（数３）で表される染色体にコーディングする。次に、ステップＳ１６０２では、この染色体に対して後に詳細を説明する突然変異を適用して、テンプレートに変更を施す。これらのステップが予め定められた初期集団の個体数に達するまで繰り返し（ステップＳ１６０３）、初期集団１６０４を生成する。
【０１３９】
次に、上述の染色体の評価方法（図１４中のステップＳ１４０２）を具体的に説明する。母集団に含まれる個々の染色体の適応度は、図１におけるステップＳ１０２〜Ｓ１０４の手順でその染色体が表現するテンプレートを用いてテストデータを分類したときの分類精度とする。即ち、染色体ｍの適応度Fitnessｍを、（数２）を用いて次の（数４）のように表す。
【数４】
2007164256.tif 000006
【０１４０】
これにより、母集団中の染色体を、その適応度に従って順位付けすることができる。
【０１４１】
次に、上述の終了条件の評価（図１４中のステップＳ１４０３）について具体的に説明する。ＧＡでは、終了条件として様々な条件を定めることができる。本発明の終了条件としては、規定回数の世代交代が終了したかどうかといった条件や、母集団中の染色体が全て同じ値となったかどうかといった条件、最も適応度の高い染色体の分類精度が目標精度に達したかどうかなどが考えられる。いずれの終了条件を設定しても良く、複数の条件を組み合わせてもよい。
【０１４２】
次に、上述の選択の方法（図１４中のステップＳ１４０４）について具体的に説明する。まず、各染色体に対して適応度に従った選択確率を設定する。選択確率の設定方法としては様々な手法が提案されており、いずれを採用しても良い。例えば、各染色体の選択確率として適応度の値に比例した確率を与える方法を採用する。そして、設定された選択確率に従って、母集団から２つの染色体を選択する。
【０１４３】
次に、上述の交叉の方法（図１４中のステップＳ１４０５）について説明する。交叉の操作は染色体の構造や問題の性質によって異なる。この例では、交叉は、上述のステップＳ１４０４で選択された二つの染色体のうち、一方の染色体の或る範囲に対応する遺伝子の値と他方の染色体のその範囲に対応する遺伝子の値とを、互いに対応付けて交換することによって行う。
【０１４４】
例えば図１５中に示した染色体Ａと、図１７下段に示す染色体Ｂとが、上述のステップＳ１４０４で選択されたものとする。図１７上段に示すテンプレート１７００には、注目しない部分領域１７０４も含めて４つの部分領域１７０１，１７０２，１７０３，１７０４が設定されている。これにより、図１７下段に示すように、染色体Ｂは（４×ｈ×ν）の配列で表現されている。染色体Ａの次元数は（３×ｈ×ν）であり、染色体Ｂの次元数は（４×ｈ×ν）であるから、染色体Ａの方が染色体Ｂよりも次元数が少ない例である。
【０１４５】
図１８は、二つの染色体Ａ，Ｂが選択された場合における交叉の手順を例示している。交叉のために二つの染色体Ａ，Ｂが選択されると、まず、両者の配列の次元を揃えるため、配列が少ない方の染色体Ａに対して、図１８最上段の右端に示すように、ウェハの範囲内の遺伝子が全て０に設定された配列（「部分領域４」に対応）１８０１を追加して次元数を（４×ｈ×ν）に揃える。次に、ウェハ上の（ｈ×ν）の領域から、交叉の対象となる範囲をランダムに選択し、部分領域を表す各々の配列についてその範囲を設定する。図１８の例では、交叉の対象となる範囲１８０２が、染色体Ａおよび染色体Ｂのそれぞれの４つの部分領域について設定されている。最後に、一方の染色体Ａの範囲１８０２に対応する遺伝子の値と他方の染色体Ｂの範囲１８０２に対応する遺伝子の値とを、互いに対応付けて交換する。なお、この操作の結果、ウェハ範囲内の遺伝子の値が全て０の部分領域を表す配列が作成された場合、その部分領域を表す配列は削除する。この交叉の手順を経て、図１８の下半分に示すように染色体Ａ’と染色体Ｂ’が生成される。なお、より効率の良い交叉を行うために、それぞれの部分領域を面積や位置で並び替えてから交叉させても良い。
【０１４６】
次に、上述の突然変異（図１４中のステップＳ１４０６）について説明する。突然変異の操作は、交叉によって生成された遺伝子に対して或る確率で行われるが、交叉の操作と同様に染色体の構造や問題の性質によって実現方法が異なる。ここでは、突然変異の操作として、部分領域の拡張、部分領域の分割、および部分領域の結合の３種類を行う。
【０１４７】
部分領域の拡張は、ウェハ上の範囲内の或る部分領域に属する或る小領域をランダムに選択し、その小領域に対応する遺伝子の値と一致するように、各部分領域でその小領域の周辺の別の小領域に対応する遺伝子の値を変化させる（コピーする）操作である。例えば図１９の上段左に示すように、或る小領域１９０１が選択されたとする。コピー数がｎ＝４と設定されている場合、図１９の上段右に示すように、小領域１９０１の遺伝子の値を、その上下左右に隣接する小領域の遺伝子の値としてコピーする。ただし、隣接する小領域がウェハの範囲外であるとき、即ち遺伝子の値が−１であるときは、コピーしない。コピー数がｎ＝８と設定されている場合、図１９の下段右に示すように、ｎ＝４の場合に加えて、小領域１９０１の遺伝子の値を、斜め方向に隣接する小領域の遺伝子の値としてもコピーする。ｎの値は、４、８、またはそれ以外の値のいずれでもよく、ウェハ上の格子の解像度などを考慮して決定する。図２０に、上述の染色体Ａ’に対してコピー数がｎ＝４として拡張を行った例を示す。ウェハ上の領域２００１が選択されると、各部分領域で領域２００１に該当する遺伝子の値が、上下左右に隣接する小領域の遺伝子の値としてコピーされる。この例では、部分領域１および部分領域４は該当位置の遺伝子と４近傍の遺伝子が同じ値なので変化しないが、部分領域２は該当位置の上と左の遺伝子の値が変化して部分領域が大きくなっており、部分領域３は該当位置の上と左の遺伝子の値が変化して部分領域が小さくなっている。
【０１４８】
部分領域の分割は、或る部分領域の或る小領域をランダムに選択し、その部分領域を、その小領域を定める境界の辺に沿って分割する操作である。例えば図２１の上段左に示すように、或る小領域２１０１が選択されたとする。このとき、その小領域２１０１に対してそれぞれ右上部分Ｉ、左上部分II、左下部分III、右下部分IVを分割する４通りの分割パターンから１つがランダムに選択される。そして、図２１の右半分に示すように、その小領域２１０１が属する部分領域が、分割パターン毎にそれぞれ２つに分割される。図２２は、染色体Ａ’の部分領域２について小領域２２０１が選択され、図２１中に示す分割パターンIIIで分割が行われた態様を示している。この結果、染色体Ａ’の部分領域数は５に増加する。
【０１４９】
部分領域の結合は、染色体で表現された互いに異なる複数の部分領域を連結して１つの部分領域とする操作である。図２３は、図１８中に示した染色体Ａ’の部分領域２と部分領域４との結合の様子を例示している。部分領域２，４の結合処理によって、染色体Ａ’の部分領域の数は４から３に減少する。
【０１５０】
上記３つの突然変異は、単一の染色体に対して複数回実施しても良い。
【０１５１】
既述のように、ステップＳ１４０４からステップＳ１４０６の遺伝的操作を所定の数の染色体が生成されるまで繰り返し（ステップＳ１４０７）、母集団の染色体と入れ換えることで新しい世代の母集団を生成する（ステップＳ１４０８）。染色体を入れ換える手法はいくつか提案されており本発明ではいずれを用いても良い。例えば、前の世代の母集団で適応度の良い染色体を一定数残し、残りの染色体を新しい世代と入れ換えても良い。
【０１５２】
このようにして、図１に示したテンプレート調整方法を遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いて実現することができる。これにより、担当者の入力したテンプレートに対してより効率よくテンプレートを調整することができる。なお、上記の説明は一例であって、染色体の表現や遺伝的操作はテンプレートとして定義される情報に合わせて、その他の方法で実現しても良い。例えば、テンプレートとして欠陥分布の特徴を関数として表している場合、染色体は上記説明のような構造ではなく関数の係数を羅列した配列で表現され、遺伝的操作も上記説明とは異なる方法で実現される。また、図１に示したテンプレート調整方法の場合であっても、異なる実装方法が可能である。例えば、染色体を図１５に示した構造ではなく、図２４に示すように（ｈ×ν）の数列で表し、遺伝子の値を各々の部分領域に割り当てられた番号で表しても良い。問題の解や染色体の構造が変わると遺伝的操作も異なる手法で実装されるが、本発明はその内容を問わない。
【０１５３】
図１に示したテンプレート調整方法の流れと図１４に示したＧＡの流れとを比較すると、テンプレートの変更Ｓ１０１は遺伝的操作Ｓ１４０４〜Ｓ１４０６に相当し、テストデータの分類Ｓ１０３およびテンプレートの評価Ｓ１０４は染色体の評価Ｓ１４０２に相当し、変更後のテンプレートを採用するか否かの判断Ｓ１０５は染色体の入れ換えＳ１４０８に相当する。
【実施例４】
【０１５４】
次に、実施例４として、ＧＡを用いる場合にテンプレートが変更される範囲を制限する方法について説明する。
【０１５５】
ＧＡを用いる場合にテンプレートが変更される範囲を制限する第１の方法は、染色体の入れ替えＳ１４０８において、前の世代の母集団の染色体のうち、いずれの染色体を新しい染色体と入れ替えるかを担当者が入力する方法である。
【０１５６】
ＧＡを用いる場合にテンプレートが変更される範囲を制限する第２の方法は、選択Ｓ１４０４において、どの染色体を淘汰、つまり選択するかを担当者が入力する方法である。
【０１５７】
上記２つの方法のいずれを用いて実現しても良いし、両方の方法を併用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】本発明の一実施形態のテンプレート調整方法の概念を模式的に示す図である。
【図２】図１中のパラメータ導出処理Ｓ１０２を説明する図である。
【図３】識別関数の概念を示す図である。
【図４】データの分類処理を説明する図である。
【図５】本発明の一実施形態のテンプレート調整装置の構成を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態の欠陥分布分類方法の概念を模式的に示す図である。
【図７】本発明の一実施形態の欠陥分布分類装置の構成を示す図である。
【図８】図７の欠陥分布分類装置の変形例を示す図である。
【図９】本発明の実施例１のテンプレート調整方法を模式的に示す図である。
【図１０】実施例１のテンプレート調整方法における特徴量ベクトルの計算方法を説明する図である。
【図１１Ａ】テンプレートに変更を制限するための制限領域を設定した例を説明する図である。
【図１１Ｂ】図１１Ａ中の制限領域を設定した場合にテンプレートの変更が許される例を示す図である。
【図１１Ｃ】図１１Ａ中の制限領域を設定した場合にテンプレートの変更が許される別の例を示す図である。
【図１１Ｄ】図１１Ａ中の制限領域を設定した場合にテンプレートの変更が制限される例を示す図である。
【図１１Ｅ】図１１Ａ中の制限領域を設定した場合にテンプレートの変更が制限される別の例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例２のテンプレート調整方法を模式的に示す図である。
【図１３】実施例２のテンプレート調整方法を実施するためのテンプレート調整装置の構成を示す図である。
【図１４】ＧＡの基本的な流れを示す図である。
【図１５】本発明の実施例３のテンプレート調整方法において、テンプレートを染色体にコーディングする方法を模式的に示す図である。
【図１６】実施例３のテンプレート調整方法における初期集団を生成する方法を示す図である。
【図１７】実施例３のテンプレート調整方法における染色体の１例を表す図である。
【図１８】実施例３のテンプレート調整方法における交叉を説明する図である。
【図１９】実施例３のテンプレート調整方法における突然変異の１つである部分領域の拡張の概念を模式的に示す図である。
【図２０】実施例３のテンプレート調整方法における突然変異の１つである部分領域の拡張の態様を模式的に示す図である。
【図２１】実施例３のテンプレート調整方法における突然変異の１つである部分領域の分割の概念を模式的に示す図である。
【図２２】実施例３のテンプレート調整方法における突然変異の１つである部分領域の分割を模式的に説明する図である。
【図２３】実施例３のテンプレート調整方法における突然変異の１つである部分領域の結合を説明する図である。
【図２４】実施例３のテンプレート調整方法において、テンプレートを染色体にコーディングする図１５とは別の方法を模式的に示す図である。
【図２５】従来例の欠陥分布分類方法を模式的に説明する図である。
【符号の説明】
【０１５９】
１００  担当者が入力したテンプレート
１０１  サンプルデータ
１０２  テストデータ
１０３  サンプルデータ中の該当データ
１０４  サンプルデータ中の非該当データ
１０５  テストデータ中の該当データ
１０６  テストデータ中の非該当データ
１０７  変更後のテンプレート
１０８  調整後のテンプレート
【図１】
2007164256.tif 000007
【図２】
2007164256.tif 000008
【図３】
2007164256.tif 000009
【図４】
2007164256.tif 000010
【図５】
2007164256.tif 000011
【図６】
2007164256.tif 000012
【図７】
2007164256.tif 000013
【図８】
2007164256.tif 000014
【図９】
2007164256.tif 000015
【図１０】
2007164256.tif 000016
【図１１Ａ】
2007164256.tif 000017
【図１１Ｂ】
2007164256.tif 000018
【図１１Ｃ】
2007164256.tif 000019
【図１１Ｄ】
2007164256.tif 000020
【図１１Ｅ】
2007164256.tif 000021
【図１２】
2007164256.tif 000022
【図１３】
2007164256.tif 000023
【図１４】
2007164256.tif 000024
【図１５】
2007164256.tif 000025
【図１６】
2007164256.tif 000026
【図１７】
2007164256.tif 000027
【図１８】
2007164256.tif 000028
【図１９】
2007164256.tif 000029
【図２０】
2007164256.tif 000030
【図２１】
2007164256.tif 000031
【図２２】
2007164256.tif 000032
【図２３】
2007164256.tif 000033
【図２４】
2007164256.tif 000034
【図２５】
2007164256.tif 000035