(57)【要約】  欠陥分類であり、標本の像であり複数個の欠陥を含む像を１個又は複数個取得するステップと、それら欠陥を同欠陥の属性に基づき欠陥タイプグループへとグループ分けするステップと、それらグループに属する指定個数の欠陥の最初のマニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取るステップと、最初のマニュアル分類及びそれら欠陥の属性に基づき分類器を生成するステップと、そのマニュアル分類によりマニュアル分類されていない１個又は複数個の欠陥をその分類器で以て分類するステップと、その分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する欠陥を識別するステップと、最低の信頼度を有する欠陥の付加的マニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取るステップと、最初のマニュアル分類にて識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプがその付加的マニュアル分類により識別されているか否かを判別するステップと、新たな欠陥タイプが見つからなくなるまでこの手順を反復するステップと、を有する。
2018524804.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
標本の１個又は複数個の像であり複数個の欠陥を含む像を取得するステップと、
上記複数個の欠陥のうち少なくとも一部の欠陥を、それぞれ、それら欠陥に備わる一通り又は複数通りの属性に基づき複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けするステップと、
上記複数個の欠陥タイプグループそれぞれに属する指定個数の欠陥の最初のマニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取るステップと、
受け取った最初のマニュアル分類及びそれら欠陥の属性に基づき分類器を生成するステップと、
上記マニュアル分類によりマニュアル分類されていない１個又は複数個の欠陥を上記分類器で以て分類するステップと、
上記分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する指定個数の欠陥を識別するステップと、
最低の信頼度を有する上記指定個数の欠陥の付加的マニュアル分類を示す信号を上記ユーザインタフェースデバイスから受け取るステップと、
上記最初のマニュアル分類にて識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプが上記付加的マニュアル分類により識別されているか否かを判別するステップと、
を有する欠陥分類方法。
【請求項２】
請求項１の方法であって、更に、
上記最初のマニュアル分類により識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプが上記付加的マニュアル分類により識別されたことに応答して、それら最初のマニュアル分類及び付加的マニュアル分類に基づき付加的分類器を生成するステップと、
上記最初のマニュアル分類又は上記付加的マニュアル分類により分類されていない１個又は複数個の欠陥を上記付加的分類器で以て分類するステップと、
上記付加的分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する指定個数の欠陥を識別するステップと、
最低の信頼度を有する上記指定個数の欠陥の第２付加的マニュアル分類を示す信号を上記ユーザインタフェースデバイスから受け取るステップと、
上記付加的又は上記最初のマニュアル分類にて識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプが上記第２付加的マニュアル分類により識別されているか否かを判別するステップと、
を有する方法。
【請求項３】
請求項１の方法であって、更に、
上記最初のマニュアル分類に含まれていない欠陥タイプが上記付加的マニュアル分類により識別されていない、との判別に応じ、少なくとも上記最初のマニュアル分類により分類された欠陥タイプ及び上記分類器により分類された欠陥タイプを通知するステップを有する方法。
【請求項４】
請求項１の方法であって、上記複数個の欠陥のうち少なくとも一部の欠陥を、それぞれ、それら欠陥に備わる一通り又は複数通りの属性に基づき複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けするステップが、
上記複数個の欠陥のうち少なくとも一部の欠陥を、それぞれ、上記一通り又は複数通りの属性に実時間自動欠陥分類（ＲＴ−ＡＤＣ）機構を適用することで、複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けするステップを含む方法。
【請求項５】
請求項１の方法であって、上記分類器及び上記付加的分類器のうち少なくとも一方が、
アンサンブル学習分類器を備える方法。
【請求項６】
請求項５の方法であって、上記アンサンブル学習分類器が、
ランダムフォレスト分類器を備える方法。
【請求項７】
請求項５の方法であって、上記アンサンブル学習分類器が、
サポートベクタマシン（ＳＶＭ）を備える方法。
【請求項８】
請求項１の方法であって、上記分類器及び上記付加的分類器のうち少なくとも一方が、
決定木分類器及び多重決定木分類器のうち少なくとも一方を備える方法。
【請求項９】
請求項１の方法であって、上記分類器で以て分類された上記１個又は複数個の欠陥について信頼度が算出される方法。
【請求項１０】
請求項９の方法であって、上記分類器が投票機構を有し、その分類器で以て分類された上記１個又は複数個の欠陥について上記信頼度が算出される方法。
【請求項１１】
標本の少なくとも一部分の像を１個又は複数個取得するよう構成された１個又は複数個の検出器を有する検査ツールと、
ユーザインタフェースデバイスと、
上記検査ツールに備わる上記１個又は複数個の検出器に可通信結合された１個又は複数個のプロセッサを有し、メモリ内に格納されている一組のプログラム命令を実行するよう当該１個又は複数個のプロセッサが構成されているコントローラと、
を備え、上記一組のプログラム命令が、上記１個又は複数個のプロセッサに、
上記検査ツールに備わる上記１個又は複数個の検出器から上記１個又は複数個の像を受け取らせ、
上記複数個の欠陥のうち少なくとも一部の欠陥を、それぞれ、それら欠陥に備わる一通り又は複数通りの属性に基づき複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けさせ、
上記複数個の欠陥タイプグループそれぞれに属する指定個数の欠陥の最初のマニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取らせ、
受け取った最初のマニュアル分類及びそれら欠陥の属性に基づき分類器を生成させ、
上記マニュアル分類によりマニュアル分類されていない１個又は複数個の欠陥を上記分類器で以て分類させ、
上記分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する指定個数の欠陥を識別させ、
最低の信頼度を有する上記指定個数の欠陥の付加的マニュアル分類を示す信号を上記ユーザインタフェースデバイスから受け取らせ、
上記最初のマニュアル分類にて識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプが上記付加的マニュアル分類により識別されているか否かを判別させる、
よう構成されている欠陥分類装置。
【請求項１２】
請求項１１の装置であって、上記コントローラが、更に、
上記最初のマニュアル分類により識別されていない１個又は複数個の欠陥タイプが上記付加的マニュアル分類により識別されたことに応答して、それら最初のマニュアル分類及び付加的マニュアル分類に基づき付加的分類器を生成し、
上記最初のマニュアル分類又は上記付加的マニュアル分類により分類されていない１個又は複数個の欠陥を上記付加的分類器で以て分類し、
上記付加的分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する指定個数の欠陥を識別し、
最低の信頼度を有する上記指定個数の欠陥の第２付加的マニュアル分類を示す信号を上記ユーザインタフェースデバイスから受け取り、
上記付加的又は上記最初のマニュアル分類にて識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプが上記第２付加的マニュアル分類により識別されているか否かを判別する、
よう構成されている装置。
【請求項１３】
請求項１１の装置であって、上記コントローラが、更に、
上記最初のマニュアル分類に含まれていない欠陥タイプが上記付加的マニュアル分類により識別されていない、との判別に応じ、少なくとも上記最初のマニュアル分類により分類された欠陥タイプ及び上記分類器により分類された欠陥タイプを通知するよう構成されている装置。
【請求項１４】
請求項１１の装置であって、上記コントローラが、更に、
上記複数個の欠陥のうち少なくとも一部の欠陥を、それぞれ、上記一通り又は複数通りの属性に実時間自動欠陥分類（ＲＴ−ＡＤＣ）機構を適用することで、複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けするよう構成されている装置。
【請求項１５】
請求項１１の装置であって、上記分類器及び上記付加的分類器のうち少なくとも一方が、
アンサンブル学習分類器を備える装置。
【請求項１６】
請求項１５の装置であって、上記アンサンブル学習分類器が、
ランダムフォレスト分類器を備える装置。
【請求項１７】
請求項１５の装置であって、上記アンサンブル学習分類器が、
サポートベクタマシン（ＳＶＭ）を備える装置。
【請求項１８】
請求項１１の装置であって、上記分類器及び上記付加的分類器のうち少なくとも一方が、
決定木分類器及び多重決定木分類器のうち少なくとも一方を備える装置。
【請求項１９】
請求項１１の装置であって、上記コントローラが、更に、
上記分類器で以て分類された上記１個又は複数個の欠陥について信頼度を算出するよう構成されている装置。
【請求項２０】
請求項１１の装置であって、上記検査ツールが、
電子ビーム欠陥レビューツールを備える装置。
【請求項２１】
請求項１１の装置であって、上記検査ツールが、
暗視野検査ツールを備える装置。
【請求項２２】
請求項１１の装置であって、上記検査ツールが、
明視野検査ツールを備える装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は総じて欠陥のレビュー及び分類に関し、とりわけ反復的な欠陥分類に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連出願への相互参照）
本願は次に列挙する出願（「関連出願」）に関連しており、それらにおける最先、利用可能且つ有効な出願日の利益を主張する（例．「関連出願」の任意且つ全ての親、その親、更にその親等々の出願のうち、暫定特許出願以外については最先で利用可能な優先日を主張し、暫定特許出願については米国特許法第１１９条（ｅ）の規定による利益を主張する）ものである。
【０００３】
（関連出願）
米国特許商標庁の法令外規定に鑑み、本願は、「反復的欠陥分類戦略」(ITERATIVE DEFECT CLASSIFICATION STRATEGY)と題しＳａｎｋａｒ  Ｖｅｎｋａｔａｒａｍａｎ、Ｌｉ  Ｈｅ、Ｊｏｈｎ  Ｊｏｒｄａｎ、Ｏｋｓｅｎ  Ｂａｒｉｓ及びＨａｒｓｈ  Ｓｉｎｈａを発明者とする２０１５年６月５日付米国仮特許出願第６２／１７１８９８号に基づく通常の（非仮）特許出願を構成する。米国仮特許出願第６２／１７１８９８号の全容をこの参照を以て本願に繰り入れる。
【０００４】
半導体デバイス例えば論理デバイス、メモリデバイス等の製造においては、通常、多数の半導体製造プロセスを用い基板例えば半導体ウェハを処理することで、それら半導体デバイスの諸特徴及び諸層が形成される。半導体デバイスのサイズがますます小さくなってきているため、秀逸な検査及びレビューデバイス及び手順を開発することが決定的に重要になってきている。とりわけ、標本例えばウェハ上の欠陥の分類及び分析を孕む手順である。この語「ウェハ」は本件開示の随所で用いられており、大略、半導体素材又は非半導体素材で形成された基板のことを指している。半導体素材又は非半導体素材の例としては単結晶シリコン、ヒ化ガリウム、燐化インジウム等があろう。
【０００５】
欠陥レビューとは、検査者又は検査ツールによって取得された欠陥をユーザがレビュー（吟味）するプロセスのことである。欠陥レビューに際しては、欠陥の分類及び区別、即ち一組の欠陥属性に基づく欠陥タイプの仕分けが必要となる。しかしながら、現行の欠陥分類手法には多くの制限がある。従来手法には１個又は複数個の走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）像の視認分析、ひいては人的レビュープロセス中に観測された欠陥のタイプに基づく分類コードの割り当てがつきものである。そうしたマニュアルレビュー及び分類プロセスでは多数の苦難にさらされている。まず注目すべきは、通常、画像の分類が１時間当たり欠陥１０００個未満でユーザにより行われることである。ありふれたサイズのサンプルでも欠陥が４０００個超になりうることを考えると、こうしたマニュアル分類プロセスは速さに欠ける。加えて、このプロセスはユーザ集約的であり人的エラーが発生しやすい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第７６０２９６２号明細書
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Breiman, "Random Forests," Machine Learning, Vol.45, Issue 1, pp.5-32 (2001)
【非特許文献２】Kulkarni et al., "Random Forest Classifiers: A Survey and Future Research Directions," International Journal of Advanced Computing, Vol.36, Issue 1, pp.1144-1153 (2013)
【非特許文献３】Xie et al., "Detection and Classification of Defect Patterns in Optical Inspection Using Support Vector Machines," Intelligent Computing Theories Lecture Notes in Computer Science, Vol.7995, pp.376-384 (2013)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
故に、優れた欠陥分類を提供し上述の短所を解消するシステム及び方法を提供することが有益であろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本件開示の１個又は複数個の例証的実施形態に係る反復的欠陥分類方法を開示する。ある実施形態に係る方法は、標本の１個又は複数個の像であり複数個の欠陥を含む像を取得するステップを有する。他の実施形態に係る方法は、それら複数個の欠陥のうち少なくとも一部の欠陥を、それぞれ、それら欠陥に備わる一通り又は複数通りの属性に基づき複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けするステップを有する。他の実施形態に係る方法は、それら複数個の欠陥タイプグループそれぞれに属する指定個数の欠陥の最初のマニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取るステップを、有する。他の実施形態に係る方法は、受け取った最初のマニュアル分類及びそれら欠陥の属性に基づき分類器を生成するステップを有する。他の実施形態に係る方法は、上掲のマニュアル分類によりマニュアル分類されていない１個又は複数個の欠陥をその分類器で以て分類するステップを有する。他の実施形態に係る方法は、その分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する指定個数の欠陥を識別するステップを有する。他の実施形態に係る方法は、最低の信頼度を有する指定個数の欠陥の付加的マニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取るステップを有する。他の実施形態に係る方法は、最初のマニュアル分類にて識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプが付加的マニュアル分類により識別されているか否かを判別するステップを有する。他の実施形態に係る方法は、最初のマニュアル分類により識別されていない１個又は複数個の欠陥タイプが付加的マニュアル分類により識別されたことに応答して、付加的分類器を生成し更にこの分類及び分析プロセスを反復するステップを有する。
【００１０】
本件開示の１個又は複数個の例証的実施形態に係る反復的欠陥分類装置を開示する。ある実施形態に係る装置は検査ツールを備える。他の実施形態では、その検査ツールが、標本の少なくとも一部分の像を１個又は複数個取得するよう構成された１個又は複数個の検出器を有する。他の実施形態に係る装置はユーザインタフェースデバイスを備える。他の実施形態に係る装置はコントローラを備える。ある実施形態では、そのコントローラが、検査ツールに備わる１個又は複数個の検出器に可通信結合された１個又は複数個のプロセッサを有し、メモリ内に格納されている一組のプログラム命令を実行するよう当該１個又は複数個のプロセッサが構成される。ある実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、検査ツールに備わる１個又は複数個の検出器から１個又は複数個の像を受け取る。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、複数個の欠陥のうち少なくとも一部の欠陥を、それぞれ、その欠陥に備わる一通り又は複数通りの属性に基づき複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けする。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、複数個の欠陥タイプグループそれぞれに属する指定個数の欠陥の最初のマニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取る。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、受け取った最初のマニュアル分類及びそれら欠陥の属性に基づき分類器を生成する。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、上掲のマニュアル分類によりマニュアル分類されていない１個又は複数個の欠陥がその分類器で以て分類する。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、その分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する指定個数の欠陥を識別する。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、最低の信頼度を有する指定個数の欠陥の付加的マニュアル分類を示す信号をユーザインタフェースデバイスから受け取る。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、１個又は複数個のプロセッサが、最初のマニュアル分類にて識別されていない１個又は複数個の付加的欠陥タイプが付加的マニュアル分類により識別されているか否かを判別する。他の実施形態では、然るべく構成された一組のプログラム命令に従い、最初のマニュアル分類により識別されていない１個又は複数個の欠陥タイプが付加的マニュアル分類により識別されたことに応答して、１個又は複数個のプロセッサが付加的分類器を生成し更にこの分類及び分析プロセスを反復する。
【００１１】
ご理解頂けるように、上掲の概略記述及び後掲の詳細記述は共に専ら例示的且つ説明的であり、必ずしも、特許請求の範囲に記載されている発明への限定とはならない。添付図面は本明細書に組み込まれその一部分を構成するものであり、本発明の諸実施形態を描出すると同時に、概略記述と相俟ち本発明の諸原理を説明する働きを有している。
【００１２】
本件技術分野に習熟した者（いわゆる当業者）であれば、以下の如き添付図面を参照することによって、本件開示の多様な長所をより良好に理解できよう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本件開示の一実施形態に係る欠陥分類及び分析システムのブロック図である。
【図２】本件開示の一実施形態に係る欠陥分類方法にて実行される諸ステップを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面に示す被開示主題を詳細に参照することにする。
【００１５】
図１及び図２を遍く参照し、本件開示に係る欠陥分類及び分析方法及びシステムについて説明する。本件開示の諸実施形態は、検出できる欠陥の部分集合の分類を経て、サンプルの画像データ中に存する欠陥タイプを高信頼度判別することを、目指している。
【００１６】
本件開示の諸実施形態では、欠陥属性を利用しユーザに多様な欠陥の部分集合が提示される。ユーザ側は欠陥タイプ毎に欠陥のうち少数をマニュアル分類する。そのマニュアル分類を踏まえ自動欠陥分類モデル即ち分類器が生成される。その上で、その分類器によりサンプル集合全体が分類される。更なる実施形態では、ユーザに、この初期自動分類中で最低信頼度の欠陥として識別されたもっと少数の更なる欠陥が提示される。最低信頼度欠陥が識別された後はそれら欠陥がユーザによる付加的マニュアル分類に供される。その付加的マニュアル分類にて新たな欠陥タイプが見つかった場合には、第１及び付加的マニュアル分類の結果を用い新たな分類器を生成することができる。反復毎に分類信頼度は高まっていく。十分な反復で以て全ての欠陥タイプが判明し、全ての欠陥の分類信頼度が指定しきい値を上回るものと期待される。
【００１７】
欠陥分類についてはＬｉ  Ｈｅ  ｅｔ  ａｌ．による２０１５年６月２４日付米国特許出願第１４／７４９３１６号中に概述があるので、同出願の全容をこの参照を以て本願に繰り入れることにする。
【００１８】
図１は、本件開示の１個又は複数個の実施形態に係る欠陥分類及び分析システム１００の概念的ブロック図である。実施形態に係るシステム１００は検査ツール１０２を備えている。実施形態に係る検査ツール１０２は、標本例えば半導体ウェハ（例．Ｓｉウェハ）の表面に当接又は内在している１個又は複数個の欠陥について、一通り又は複数通りの特性を計測するよう構成されている。
【００１９】
検査ツール１０２は、本件技術分野にて既知で欠陥のレビュー及び分類が可能な、どのような検査機構を備えていてもよい。図１に示す実施形態に係る検査ツール１０２は電子ビーム欠陥レビュー（ＥＤＲ）ツールを備えている。例えば、図１に示す検査ツール１０２には、電子源１０１（例．１本又は複数本の電子ビームを発する１個又は複数個の電子銃）、検出器１０３（例．二次電子検出器）、並びに本件技術分野にて既知で欠陥レビューを実行可能な任意の１個又は複数個の電子光学部品１０５が備わっている。
【００２０】
注記すべきことに、本件開示の技術的範囲は、ＥＤＲ型のシステム１００や電子ビームレビュー全般に限定されるものではない。他の実施形態に従い、検査ツール１０２を光学式検査ツールとして構成してもよい。例えば、検査ツール１０２を、必須ではないが暗視野検査向けに構成してもよい。また例えば、検査ツール１０２を、必須ではないが明視野検査向けに構成してもよい。光学式検査の場合には、検査ツール１０２に１個又は複数個の光源を具備させ、それにより標本１１２を照明すればよい。その光源は、本件技術分野で既知ないずれの光源で構成してもよい。例えば、光源をレーザ光源等の狭帯域光源で構成してもよい。また例えば、光源を放電ランプ、レーザ維持プラズマ（ＬＳＰ）光源等の広帯域光源で構成してもよい。実施形態によっては、サンプルステージ１１５上に配置された標本１１２の表面に（様々な光学部品を介し）光を差し向けることができるよう、その光源が構成される。更に、検査ツール１０２に備わる様々な光学部品を然るべく構成することで、ウェハ１１２の表面から来る反射光、散乱光及び／又は回折光を、その検査ツール１０２に備わる検出器（図示せず）へと差し向けるようにしてもよい。その検出器は、本件技術分野で既知で適切ないずれの光検出器で構成してもよい。実施形態に係る検出器の例としては電荷結合デバイス（ＣＣＤ）型検出器、光電子増倍管（ＰＭＴ）型検出器等がある。
【００２１】
注記すべきことに、簡略さを狙い検査ツール１０２については概略ブロック図の態で示してある。この描写は、その構成部材及び幾何学的構成を含め限定目的のものではなく、専ら例証目的で提示されている。ご認識頂けるように、検査ツール１０２に何個の光学素子（例．レンズ、ミラー、フィルタ、ビームスプリッタ等）、エネルギ源（例．光源又は電子源）及び検出器（例．光検出器又は電子検出器例えば二次電子検出器）を具備させ、サンプルステージ１１５上に配置されたウェハ１１２の一部分又は複数部分の検査をそれらに実行させてもよい。
【００２２】
また、実施形態に係るシステム１００はコントローラ１０４を備えている。実施形態に係るコントローラ１０４は検査ツール１０２に可通信結合されている。例えば、検査ツール１０２に備わる検出器１０３の出力にコントローラ１０４をつなげればよい。コントローラ１０４を何らかの好適な要領にて（例．図１中に線で示した１個又は複数個の伝送媒体により）検出器に結合させ、検査ツール１０２によって生成された出力をコントローラ１０４にて受け取れるようにするとよい。
【００２３】
実施形態に係るコントローラ１０４は、検出器１０３に可通信結合された１個又は複数個のプロセッサ１０６と、メモリ１０８とを備えている。実施形態に係る１個又は複数個のプロセッサ１０６は、メモリ１０８内に保持されている一組のプログラム命令１１６を実行しうるよう構成されている。
【００２４】
コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６は、本件技術分野で既知で任意な１個又は複数個の処理要素で構成すればよい。その意味で言えば、１個又は複数個のプロセッサ１０６は、諸アルゴリズム及び／又は諸命令を実行しうるよう構成されているいずれのマイクロプロセッサデバイスで構成してもよい。実施形態に係る１個又は複数個のプロセッサ１０６は、デスクトップコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、イメージコンピュータ、並列プロセッサその他のコンピュータシステム（例．ネットワーク接続されたコンピュータ）であって、本件開示の随所に記載の如くシステム１００を動作させるプログラムを実行可能に構成されているものにより、構成すればよい。ご認識頂くべきことに、本件開示の随所に記載の諸ステップは、単一のコンピュータシステムに実行させてもよいしそれに代わり複数個のコンピュータシステムに実行させてもよい。総じて、語「プロセッサ」は非一時的記憶媒体（例．メモリ１０８）上のプログラム命令を実行する処理要素を１個又は複数個有する任意のデバイスが包括されるよう、広義に定義することができる。更に、システム１００に備わる様々なサブシステム（例．検査ツール、ディスプレイ又はユーザインタフェース１１０）に、本件開示の随所に記載の諸ステップのうち少なくとも一部分を実行するのに適したプロセッサ又は論理素子が備わっていてもよい。従って、以上の記述は本発明についての限定としてではなく単なる例証として解釈されるべきである。
【００２５】
記憶媒体１０８には、本件技術分野で既知な様々な格納媒体のうち、１個又は複数個の連携先プロセッサ１０６による実行が可能なプログラム命令を格納するのに適するものを、具備させるとよい。例えば記憶媒体１０８に非一時的記憶媒体を具備させればよい。例えば、記憶媒体１０８に、リードオンリメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気又は光記憶デバイス（例．ディスク）、磁気テープ、ソリッドステートドライブ等を具備させるのがよい。実施形態によっては、注記すべきことに、検査ツール１０２からもたらされる一通り又は複数通りの結果及び／又は本願記載の諸ステップの出力を格納するようメモリ１０８が構成される。同じく注記すべきことに、メモリ１０８を１個又は複数個のプロセッサ１０６と共に共通コントローラハウジング内に収容してもよい。実施形態によっては、プロセッサ及びコントローラ１０４の物理的な位置に対しリモートにメモリ１０８を配置してもよい。例えば、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６がリモートメモリ（例．サーバ）、即ちネットワーク（例．インターネット、イントラネット等）経由でアクセス可能なメモリにアクセスするようにすればよい。また、実施形態に係る記憶媒体１０８には、本件開示の随所に記載の諸ステップを１個又は複数個のプロセッサ１０６に実行させるためのプログラム命令１１６が格納されている。
【００２６】
また、実施形態に係るシステム１００のコントローラ１０４を然るべく構成し、他のシステムからのデータ又は情報（例．検査システムからの検査結果や計量システムからの計量結果）を有線及び／又は無線区間を有する伝送媒体により受信及び／又は取得しうるようにするとよい。また、実施形態に係るシステム１００のコントローラ１０４を然るべく構成し、データ又は情報（例．本願記載の１個又は複数個のプロセスの出力）を１個又は複数個のシステム又はサブシステム（例．検査システム又は計量システム）へと有線及び／又は無線区間を有する伝送媒体により送信しうるようにするとよい。こうした形態で、その伝送媒体を、そのシステム１００のコントローラ１０４・他サブシステム間データリンクとして働かせるとよい。更に、コントローラ１０４から外部システムへと伝送媒体（例．ネットワーク接続）経由でデータを送るようにするとよい。
【００２７】
また、実施形態に係るシステム１００はユーザインタフェース１１０を備えている。実施形態に係るユーザインタフェース１１０は、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６に可通信結合されている。更に、実施形態に係るユーザインタフェースデバイス１１０をコントローラ１０４が利用しユーザからの指定及び／又は命令を受け付けるようにするとよい。実施形態によっては、後述の通り、ディスプレイ１１４がユーザ（図示せず）向けのデータ表示に用いられることがある。対するユーザは、ディスプレイデバイス１１４を用い自分向けに表示されたデータに応じ、ユーザ入力デバイス１１３を用い指定及び／又は命令を入力すればよい。
【００２８】
ユーザインタフェースデバイス１１０は、本件技術分野で既知ないずれのユーザインタフェースで構成してもよい。例えば、ユーザインタフェース１１０に備わるユーザ入力デバイス１１３を、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、レバー、ノブ、スクロールホイール、トラックボール、スイッチ、ダイアル、スライドバー、スクロールバー、スライド、ハンドル、タッチパッド、パドル、操舵輪、ジョイスティック、ベゼル入力デバイス等で構成するとよい。タッチスクリーンインタフェースデバイスであれば、いわゆる当業者にはご認識頂くべきことに、多様なタッチスクリーンインタフェースデバイスを本発明にて好適に利用しうる。例えば、ディスプレイデバイス１１４にタッチスクリーンインタフェースを統合することが可能であり、そうしたタッチスクリーンインタフェースの例としては容量性タッチスクリーン、抵抗性タッチスクリーン、表面弾性波式タッチスクリーン、赤外線式タッチスクリーン等がある。総じて言えば、ディスプレイデバイスの表示部との統合が可能なタッチスクリーンインタフェースは遍く本発明での利用に適している。また、実施形態に係るユーザ入力デバイス１１３にベゼル実装インタフェース等を具備させてもよい。
【００２９】
ディスプレイデバイス１１４は、本件技術分野で既知ないずれの表示装置で構成してもよい。実施形態に係るディスプレイデバイスは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等を備えるものがよい。他の実施形態に従い、ディスプレイデバイスに有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）型ディスプレイ等を具備させてもよい。更に他の実施形態に従い、ディスプレイデバイスにＣＲＴディスプレイ等を具備させてもよい。いわゆる当業者にはご認識頂くべきことに、様々なディスプレイデバイスを本発明にて好適に利用しうるし、ディスプレイデバイスの具体的選択は例えばフォームファクタ、コスト等を初め種々の要因によって左右される。総じて言えば、ユーザ入力デバイス（例．タッチスクリーン、ベゼル実装インタフェース、キーボード、マウス、トラックパッド等）との統合が可能ないずれのディスプレイデバイスも本発明での利用に適している。
【００３０】
実施形態に係りコントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６は、後述の反復的欠陥分類手順を構成する１個又は複数個のステップを実行するようプログラミングされる。図１に示した実施形態に係るシステム１００は、更に、本願記載の如く構成しうる。加えて、このシステム１００は、本願記載の方法実施形態のうちいずれかを構成する他のいずれかのステップ（群）を実行するよう構成しうる。
【００３１】
図２は、本件開示の一実施形態に係る欠陥分類方法２００にて実行される諸ステップを示すフロー図である。注記すべきことに、方法２００を構成するステップは全て又は部分的にシステム１００により実現可能である。とはいえ、これもまたご認識頂けるように、方法２００を構成するステップの全て又は一部を付加的又は代替的なシステムレベル実施形態によって実行してもよいので、本方法２００はシステム１００に限定されない。
【００３２】
ステップ２０２では、標本の１個又は複数個の像１０７がその複数個の欠陥を含め取得される。その１個又は複数個の欠陥は複数個の欠陥タイプで構成されている。例えば、標本に当接又は内在し含まれている欠陥のタイプの例としては、粒子欠陥、残留物欠陥、ボイド又はスクラッチ欠陥、バンプ又は突起欠陥、ブリッジ欠陥等がある。ある実施形態では、検査ツール１０２が１個又は複数個の像１０７を取得し、当該１個又は複数個の像１０７を１個又は複数個のコントローラ１０４へと送信する。これもまた明らかな通り、この１個又は複数個の像１０７をメモリ１０８内に格納し後刻の分析に用いるようにするとよい。
【００３３】
ステップ２０４では、少なくとも一部の欠陥が複数個の欠陥タイプグループのうち１個へとグループ分けされる。ある実施形態では、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６が、類似する欠陥が同じグループに属することとなるよう、それらの欠陥を一通り又は複数通りの欠陥属性に従い複数個の欠陥タイプグループへとグループ分けする。例えば、欠陥をｋ＝２〜１００個の欠陥タイプグループへとグループ分けすればよい。一例としては、像１０７にて取得された欠陥を１０通りの欠陥タイプグループにグループ分けすればよい。これもまたご認識頂けるように、欠陥データをｋ個のグループにするグループ分けは、メモリ１０８（或いはその他のメモリ）内に保持されているｋ個１組のフォルダ内に欠陥データを振り分け格納することで実行すればよい。
【００３４】
ある実施形態では、１個又は複数個の像１０７に含まれる欠陥の属性が自動分類手順、例えば実時間自動分類（ＲＴ−ＡＤＣ）手順により処理等され、それにより欠陥が分類されることとなろう。注記すべきことに、ＲＴ−ＡＤＣを利用することで、処理速度の高さを犠牲にすることなく欠陥の“粗”自動分類を行うことができる。実時間自動分類については、引用を以て先にその全容が本願に繰り入れられた２００９年１０月１３日付特許文献１にて概述されている。注記すべきことに、どのような種類の自動グループ分けアルゴリズムを用い、１個又は複数個の像１０７に含まれる欠陥を自動分類及びグループ分けしてもかまわない。一例に係る自動グループ分けアルゴリズムとしては重心ベースクラスタリング手順（例．ｋ平均グループ分けアルゴリズム）等がある。別例に係る自動グループ分けアルゴリズムとしては連結性ベースクラスタリング手順（例．階層的クラスタリングアルゴリズム）等がある。別例に係る自動グループ分けアルゴリズムとしては分布ベースクラスタリング手順（例．期待値最大化（ＥＭ）アルゴリズム）等もある。
【００３５】
欠陥のグループ分けに用いられる一通り又は複数通りの属性の例としては、画像特徴量、欠陥座標、組成分析結果、製造開始履歴データ、マシンＱＣ（品質管理）データ等がある。更に、そうした一通り又は複数通りの属性は、複数種類の欠陥検査ツール又はシステム、例えば光学式又はＳＥＭ式異物検査機、パターン検査機、欠陥レビュー機、ＳＰＭ、分子分析機等から得ればよい。欠陥分類に適する属性については２００９年１０月１３日付特許文献１にて記述されているので、この参照を以てその全容を本願に繰り入れることにする。
【００３６】
ステップ２０６では、ｋ個ある欠陥タイプグループそれぞれに属する指定個数の欠陥の最初のマニュアル分類が実行される。例えば、取得された１個又は複数個の像１０７に属するｋ個の欠陥タイプグループそれぞれに含まれる欠陥のうち指定個数を、ユーザが手動分類すればよい。ある実施形態では、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６が、ステップ２０４にて見つかったｋ個の欠陥グループそれぞれからｎ個の欠陥を自動選択する。例えば、ｋ個の欠陥タイプグループそれぞれからｎ＝２〜１００個の欠陥をコントローラ１０４が自動選択すればよい。一例としては、各欠陥タイプグループから例えば５０個の欠陥をコントローラ１０４が選択してマニュアル分類に供すればよい。
【００３７】
また、ある実施形態では、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６により、各欠陥タイプグループから選択されたｎ個の欠陥が、ユーザインタフェースデバイス１１０のディスプレイ１１４上に表示されることとなろう。対するユーザは、ｋ個のタイプグループそれぞれに属するｎ個の欠陥を、ユーザインタフェースデバイス１１０に備わるユーザ入力１１３を用い、上掲の１個又は複数個の欠陥が有する一通り又は複数通りの属性に基づき手動分類すればよい。それを受け、ユーザインタフェースデバイス１１０が、標本１１２の欠陥のマニュアル分類を示す信号をコントローラ１０４へと送るようにすればよい。また、ある実施形態では、コントローラ１０４により欠陥のマニュアル分類が受け取られ、その結果がメモリ１０８内に格納されることとなろう。ステップ２０６での分類の実行に用いられる一通り又は複数通りの属性のうちいずれか一通り又は複数通りの属性を、上述の通り欠陥検査又はレビューツールから入手するようにしてもよい。
【００３８】
ステップ２０８では第１分類器１１７が生成される。ある実施形態では、第１分類器１１７が、ステップ２０６での欠陥の最初のマニュアル分類と、関連する一通り又は複数通りの属性とに基づき、生成又はトレーニングされる。ある実施形態では、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６が、第１分類器１１７を生成又はトレーニングし、メモリ１０８内にその第１分類器１１７を格納することとなろう。ある実施形態ではその第１分類器がアンサンブル学習分類器を備える。その一例は、ランダムフォレスト分類器を備えるアンサンブル学習分類器である。例えば、１個又は複数個のプロセッサ１０６が、トレーニング期間中に多重の決定木を構築すること及び個々の木の階級のうち最頻値に当たる階級を出力することによって、作動中のランダムフォレスト分類器をトレーニングすればよい。この場合、当該１個又は複数個のプロセッサ１０６は、欠陥のマニュアル分類及び関連する諸属性を用いランダムフォレスト分類器をトレーニングすることができる。ランダムフォレスト分類器の実現については非特許文献１により概述されているので、この参照を以てその全容を本願に繰り入れることにする。ランダムフォレストについては非特許文献２でも論ぜられているので、この参照を以てその全容を本願に繰り入れることにする。
【００３９】
もう一つの例は、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）を備えるアンサンブル学習分類器である。１個又は複数個のプロセッサ１０６にて欠陥の最初のマニュアル分類及び関連する諸属性を用いＳＶＭベース分類器をトレーニングすることが可能である。ＳＶＭベース分類器の実現については非特許文献３により概述されているので、この参照を以てその全容を本願に繰り入れることにする。
【００４０】
注記すべきことに、ステップ２０８にて生成される分類器は、アンサンブル学習分類器に限らず、本件技術分野で既知ないずれの分類器を備えるものでもよい。例えば、生成される分類器が単一決定木分類器や多重決定木分類器（例．スーパー分類器）を備えていてもよい。
【００４１】
分類器生成については、参照を以て先にその全容が本願に繰り入れられている米国特許出願第１４／７４９３１６号中に記載がある。
【００４２】
ステップ２１０では、１個又は複数個の欠陥が第１分類器１１７で以て分類される。ある実施形態では、当該１個又は複数個のプロセッサ１０６が、メモリ１０８内に格納済の第１分類器１１７（ステップ２０８参照）を読み出し、ステップ２０６にてマニュアル分類されなかった残余欠陥のうち１個又は複数個に、その第１分類器１１７を適用することとなろう。この場合、ステップ２０８にて第１分類器がトレーニングされているので、所与サンプルから取得された画像データに含まれているがステップ２０６ではマニュアル分類されなかった１個又は複数個の欠陥が、その第１分類器を用い分類されることとなろう。
【００４３】
ステップ２１２では、第１分類器によって分類されたなかで最低の信頼度を有する指定個数の欠陥（最低信頼度欠陥）が識別される。信頼度は、例えば、第１分類器によって分類された欠陥の全部又は一部について算出される。注記すべきことに、分類の信頼度は、１個又は複数個の欠陥について、本件技術分野で既知ないずれの要領でも算出可能である。ある実施形態では、１個又は複数個のプロセッサ１０６が１個又は複数個の欠陥の信頼度を投票手順により算出する。例えば、第１分類器１１７がランダムフォレスト分類器である場合、そのランダムフォレスト分類器を構成する個々の木はある分類出力、即ち本願でいう「投票」を呈する。この場合、第１分類器１１７によって分類された１個又は複数個の欠陥についての信頼度を、
信頼度＝（最多得票／最多二者合計得票）・（最多二者合計得票／総得票）１／２
によって与えられる最多二者投票機構等により算出することができる。
【００４４】
また、ある実施形態では、第１分類器により分類された欠陥について信頼度が算出された後、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６にて、最低の信頼度を有するｍ個の欠陥が識別されることとなろう。ある実施形態では、その最低信頼度欠陥の個数が、ユーザがユーザインタフェース１１０経由で事前指定した個数（例．信頼度が低い欠陥の個数Ｎ）に対応する個数とされよう。この場合、１個又は複数個のプロセッサ１０６にて、その信頼度が低い方からＮ個の欠陥（例．１〜５０個の欠陥）が選択されることとなろう。また、ある実施形態では、最低信頼度欠陥の個数が、ユーザがユーザインタフェース１１０経由で事前指定した欠陥総数比率（例．信頼度が低い欠陥の百分率Ｐ）に対応する個数とされよう。この場合、１個又は複数個のプロセッサ１０６にて、その信頼度が低い方からＰ％の欠陥（例．欠陥のうち最低１０％）が選択されることとなろう。
【００４５】
注記すべきことに、分類済欠陥のうち何個を最低信頼度欠陥として識別してもかまわない。例えば、１〜５０個の最低信頼度欠陥をコントローラ１０４によって選択してもよい。
【００４６】
或いは、最低信頼度欠陥として識別される欠陥の個数（又は比率）が、指定される信頼度しきい値の関数となるようにしてもよい。この場合、ユーザが、分類済欠陥にて適切な信頼度に係るしきい値を事前指定すればよい。このしきい値より低い信頼度を有する欠陥が選択され、後述する付加的分類に供される。例えば、１個又は複数個の欠陥からなる欠陥タイプ毎に信頼度しきい値を生成すればよい。ある実施形態では、１個又は複数個のプロセッサ１０６が、ユーザインタフェース１１０から受け取った信頼度しきい値に基づき、１個又は複数個の欠陥からなる欠陥タイプ毎に信頼度しきい値を生成する。別の実施形態では、１個又は複数個のプロセッサ１０６が、相互検証手順により信頼度しきい値を生成する。また別の実施形態では、ユーザがユーザインタフェース１１０経由で純度要件又は純度水準を指定することとなろう。対するユーザインタフェースデバイス１１０が、指定された純度要件を示す信号を、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６へと送るようにすればよい。それを受け、コントローラ１０４が、指定されたその純度要件をメモリ１０８に格納すればよい。注記すべきことに、受け取られる純度要件は様々なパラメタの関数たりうる。例えば、受け取られる純度要件が、ユーザの好み及び／又は所与ウェハ上に存するものと期待される欠陥タイプに依存するものであってもよい。
【００４７】
例えば、ユーザが全ての欠陥タイプに対し単一の分類純度要件（例．９０％）を指定するようにしてもよい。また例えば、ユーザが第１欠陥タイプに対しては第１分類純度要件（例．９０％）、第２欠陥タイプに対しては第２分類純度要件（例．８５％）、等々と指定するようにしてもよい。同じく注記すべきことに、実施形態によっては、強化純度要件に高めの信頼度しきい値が関連付けされる。こうした場合、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６が、ユーザインタフェース１１０を介したユーザ入力に応じ信頼度しきい値を自動調整する。
【００４８】
欠陥タイプ分類用信頼度の生成及び信頼度しきい値の生成については米国特許出願第１４／７４９３１６号に記載があるので、この参照を以てその全容を本願に繰り入れることにする。
【００４９】
ステップ２１４では、第１分類器１１７により分類された指定個数の最低信頼度欠陥についての付加的マニュアル分類が実行される。例えば、ｍ個の最低信頼度欠陥がステップ２１２にて識別された後に、ユーザがｍ個の最低信頼度欠陥をマニュアル分類すればよい。
【００５０】
ある実施形態では、コントローラ１０４により、ｍ個の最低信頼度欠陥がユーザインタフェースデバイス１１０のディスプレイ１１４上に表示されることとなろう。また、あるある実施形態では、ユーザが、ｍ個の最低信頼度欠陥を、ユーザインタフェースデバイス１１０に備わるユーザ入力１１４を介し、上掲の１個又は複数個の欠陥が有している一通り又は複数通りの属性に基づきマニュアル分類することができる。対するユーザインタフェースデバイス１１０が、それらｍ個の最低信頼度欠陥のマニュアル分類を示す信号をコントローラ１０４へと送るようにすればよい。また、ある実施形態では、コントローラ１０４がそれらｍ個の最低信頼度欠陥のマニュアル分類を受け取り、その結果をメモリ１０８内に格納することとなろう。ステップ２１４での分類の実行に用いられる一通り又は複数通りの属性のうちいずれか一通り又は複数通りの属性を、上述の通り欠陥検査又はレビューツールから入手するようにしてもよい。
【００５１】
ステップ２１６では、ステップ２１２での付加的マニュアル分類により、ステップ２０６での最初のマニュアル分類では識別されていなかった付加的欠陥タイプが１個又は複数個識別されたか否かが判別される。例えば、コントローラ１０４に備わる１個又は複数個のプロセッサ１０６が、最初のマニュアル分類（ステップ２０６）にて識別された一組目の欠陥タイプを、付加的マニュアル分類（ステップ２１４）での欠陥タイプと比較するようにすればよい。付加的マニュアル分類にて識別された欠陥タイプのなかに、ステップ２０６での最初のマニュアル分類にて識別された欠陥タイプと符合しないものがある場合、そうした付加的欠陥タイプが存在する旨判定される。
【００５２】
ステップ２１６にて新たな欠陥タイプが１個又は複数個見つかった場合、プロセスはステップ２１８へと移行する。ステップ２１８ではその新規識別欠陥タイプが、ステップ２０６にてマニュアル分類されたｎ個の欠陥に付加され、プロセスのうちステップ２０８〜２１６が反復される。こうして、付加的マニュアル分類によって分類された付加的欠陥タイプが、ステップ２０６の最初のマニュアル分類により分類されたｎ個の欠陥と結びつけられる。その後、その欠陥タイプ合計集合がステップ２０８〜２１６に供される。
【００５３】
例えば、ステップ２０８を反復し、ステップ２０６にて見つかったｎ個の欠陥及びステップ２１６にて見つかった新たな欠陥を用い新たな分類器を生成すればよい。その新たな分類器を用い同様にステップ２１０〜２１６を反復すればよい。このプロセスは何回でも反復しうる（例．１〜１０回）。注記すべきことに、ステップ２０８〜２１６の反復毎に、ステップ２１２にて算出される分類信頼度は高まっていく。個々の（或いは少なくとも幾つかの）欠陥タイプに係る分類信頼度が、指定されている信頼度を上回るまで、このプロセスの反復を続ければよい。
【００５４】
ステップ２１６にて新たな欠陥タイプが見つからなかった場合、プロセスはステップ２２０へと移行する。ステップ２２０では、各回反復で見つかった欠陥タイプが収集及び通知される。例えば、分類済欠陥タイプをユーザインタフェース１１０に通知するとよい。また例えば、分類済欠陥タイプをメモリ１０８に通知するとよい。また例えば、分類済欠陥タイプをリモートメモリ（例．リモートコンピュータ又はサーバのメモリ）に通知するとよい。また例えば、分類済欠陥タイプを、検査ツール１０２に可通信結合されている付加的な光学的分析ツール（例．検査ツール、レビューツール、計量ツール等）に通知するとよい。また例えば、分類済欠陥タイプを関連デバイス（例．半導体デバイス）製造ラインに備わる１個又は複数個の制御システムに通知するとよい。ある実施形態では、サンプル１１２の欠陥タイプの分類に係る情報を用い１個又は複数個の下流プロセスツールパラメタを調整することで、分類済欠陥タイプの存在の影響が緩和されることとなろう。また、ある実施形態では、サンプル１１２の欠陥タイプの分類に係る情報を用い１個又は複数個の上流プロセスツールパラメタを調整することで、その製造ラインのプロセスツール（群）により処理される後続ウェハにおける、方法２００にて分類された特定の欠陥タイプの形成を減らすことができる。
【００５５】
本願記載のいずれの方法にも、それら方法実施形態を構成する１個又は複数個のステップの結果を格納媒体に格納するステップを含めることができる。当該結果は、本願記載のどの結果を含むものでもよく、またその格納は本件技術分野で既知ないずれの形態によるものでもよい。その格納媒体は本願記載のいずれの格納媒体でもよく、また本件技術分野で既知で好適な他の何らかの格納媒体でもよい。結果の格納が済んだ後に格納媒体内にある当該結果にアクセスすることができ、またそれを本願記載の方法又はシステム実施形態のうちいずれかで用いること、ユーザ向け表示のためフォーマットすること、他のソフトウェアモジュール、方法又はシステムで用いること等々ができる。更に、当該結果の格納は「恒久的」、「半恒久的」、一時的、ある期間対象、のいずれでもよい。例えば、その格納媒体をランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）とし、結果がその格納媒体内に必ずしも恒久的に存在し続けないようにしてもよい。
【００５６】
いわゆる当業者にはご認識頂けるように、本件技術分野の水準は、システムの諸側面のハードウェア的実現形態・ソフトウェア的実現形態間に僅かな違いしか残されていない点まで進歩しており、ハードウェアを用いるかそれともソフトウェアを用いるかはほぼ、コスト対効率のトレードオフを象徴する設計的選択となっている（但し常にではなく、ある種の状況ではハードウェアかソフトウェアかの選択が重大なものとなりうる）。いわゆる当業者には明らかな通り、本願記載のプロセス及び／又はシステム及び／又は他の技術を実現可能な手段は多々あり（例．ハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェア）、好適な手段はそのプロセス及び／又はシステム及び／又は他の技術が展開される状況により異なってくる。例えば、実施者が判断するところ、速度及び正確性が肝要であるならその実施者は概ねハードウェア及び／又はファームウェア的な手段を選ぶであろうし、そうではなく柔軟性が肝要であるなら実施者は概ねソフトウェア的な実現形態を選ぶであろうし、どちらでもないなら実施者はハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアの何らかの組合せを選ぶであろう。このように、本願記載のプロセス及び／又はデバイス及び／又は他の技術を実現しうる潜在的手段が幾通りか存するが、どの手段も他の手段に対し本質的に秀逸なものではないので、どの手段を利用すべきかという選択はその手段が展開される状況及びその実施者の具体的関心事項（例．速度、柔軟性又は予測性）によって左右されるものであり、またそれらはいずれも多種多様たりうる。いわゆる当業者にはご認識頂けるように、実現形態の光学的側面では、通常、光学指向的なハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアが採用されるものである。
【００５７】
本願記載の提示主題の特定態様について図示及び記述してきたが、いわゆる当業者には明らかな通り、本願での教示に基づき、本願記載の主題及びそのより広範な諸態様から離隔することなく変更及び修正を施すことができるので、別項の請求項の技術的範囲内には、そうした変更及び修正であって本願記載の主題の神髄及び技術的範囲に属するものが全て包含されるものとする。
【００５８】
更に、ご理解頂けるように本発明は別項の請求項によって定義される。いわゆる当業者にはご理解頂けるように、総じて、本願特に別項の請求項（例．別項の請求項の本文）で使用されている語は概ね「開放」語たる趣旨のものである（例．語「〜を含んでいる」は「〜を含んでいるが〜に限られない」、語「〜を有している」は「少なくとも〜を有している」、語「〜を含む」は「〜を含むが〜に限られない」等々と解すべきである）。これもまたいわゆる当業者にはご理解頂けるように、ある具体的個数の構成要件の導入が目的ならその意図がその請求項に明示されるので、そうした要件の記載がなければそうした意図がないということである。例えば、後掲の請求項のなかには、理解を助けるため導入句「少なくとも１個」及び「１個又は複数個」を使用して構成要件を導入しているものがある。そうではあるが、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」により構成要件が導入されているのでその構成要件の導入を孕む請求項全てがその要件を１個しか含まない発明に限定される、といった含蓄があるかのように、そうした語句の使用を解釈すべきではないし、まさにその請求項に導入句「１個又は複数個」又は「少なくとも１個」と不定冠詞例えば「ａ」又は「ａｎ」が併存している場合でもそう解釈すべきではないし（例えば「ａ」及び／又は「ａｎ」は、通常、「少なくとも１個」又は「１個又は複数個」を意味するものと解すべきである）、またこれと同じことが構成要件の導入に定冠詞を使用する場合にも成り立つ。加えて、ある具体的個数の構成要件の導入が明示されている場合でも、いわゆる当業者にはご理解頂けるように、通常は、少なくとも明示した個数ある、という意味にその明示を解すべきである（例．他の修飾語句を欠く「２個の要件」なる抜き身的表現は、通常、少なくとも２個の要件或いは２個以上の要件という意味になる）。更に、「Ａ、Ｂ及びＣのうち少なくとも１個等々」に類する規約が使用されている例では、総じて、いわゆる当業者がその規約を理解するであろう意味に従いそうした構文の趣旨が定まる（例．「Ａ、Ｂ及びＣのうち少なくとも１個を有するシステム」で、例えば、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ・Ｂ双方、Ａ・Ｃ双方、Ｂ・Ｃ双方、及び／又は、Ａ・Ｂ・Ｃ三者を有するシステム等々が包含されることとなろう）。「Ａ、Ｂ又はＣのうち少なくとも１個等々」に類する規約が使用されている例では、総じて、いわゆる当業者がその規約を理解するであろう意味に従いそうした構文の趣旨が定まる（例．「Ａ、Ｂ又はＣのうち少なくとも１個を有するシステム」で、例えば、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ・Ｂ双方、Ａ・Ｃ双方、Ｂ・Ｃ双方、及び／又は、Ａ・Ｂ・Ｃ三者等々を有するシステム等々が包含されることとなろう）。これもまたいわゆる当業者にはご理解頂けるように、代替的な複数個の語を提示する分離接続詞及び／又は分離接続句については、明細書、特許請求の範囲及び図面のいずれにあるものかを問わず原理的には全て、一方の語、いずれかの語、或いは双方の語を包含する可能性が想定されているものと理解すべきである。例えば、語句「Ａ又はＢ」は、「Ａ」又は「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を包含するものと解されよう。
【００５９】
信ずべきことに、本件開示及びそれに付随する数多くの長所については上掲の記述から理解頂けるであろうし、また、明らかな通り、開示されている主題から離隔することなく或いはその主要な長所を全て損ねることなく、諸部材の形態、構成及び配置に様々な変形を施すことができる。本願記載の形態は単なる例示であり、後掲の請求項の意図はそれら変形を包含することにある。
【図１】
2018524804.tif 000003
【図２】
2018524804.tif 000004
【国際調査報告】
2018524804.tif 000005
2018524804.tif 000006