【手続補正書】
【提出日】平成25年8月1日(2013.8.1)
【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】
欠陥解析のための方法であって、
コンピュータシステムにより、検査パラメータ値のそれぞれの範囲によって特徴付けられる複数の欠陥部類に対するそれぞれの単一部類分類子を識別する段階であって、各単一部類分類子が、それぞれの部類に対して該それぞれの部類に属する欠陥を該検査パラメータ値に基づいて識別し、一方で該それぞれの部類に入っていない欠陥を未知欠陥として識別するように構成された段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記検査パラメータ値に基づいて各欠陥を前記複数の欠陥部類のうちの１つに割り当てるように構成された多重部類分類子を識別する段階と、
前記コンピュータシステムにより、サンプルに見出された欠陥に関する検査データを受信する段階と、
前記コンピュータシステムを用いて、前記単一部類及び多重部類分類子の両方を前記検査データに自動的に適用し、前記欠陥を前記欠陥部類のうちの１つに割り当てる段階と、  を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記多重部類分類子は、前記欠陥部類のうちの少なくとも２つの前記それぞれの範囲間の重複領域内にある欠陥を決定不能な欠陥として識別するように構成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記未知欠陥及び前記決定不能な欠陥を分類から棄却する段階を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記それぞれの単一部類及び多重部類分類子を指定する段階は、既知及び未知欠陥の間と決定可能及び決定不能欠陥の間を区別するためのそれぞれの信頼度閾値を共同で設定する段階を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記それぞれの信頼度閾値を設定する段階は、前記欠陥の分類における指定の純度目標を達成するために該信頼度閾値を調節する段階を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記単一部類及び多重部類分類子の両方を自動的に適用する段階は、該多重部類分類子を用いて所定の欠陥部類中の欠陥を分類する段階と、該所定の欠陥部類に対する該単一部類分類子によって該欠陥が既知欠陥として分類されていることを検証する段階とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記多重部類分類子を指定する段階は、前記欠陥部類の異なる対に対するパラメータ超空間内の前記パラメータ値の前記それぞれの範囲の間を区別するための複数の決定平面を定義する段階を含み、前記多重部類分類子を適用する段階は、該決定平面に関して行われた複数の二分決定を集約する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記決定平面を定義する段階は、前記欠陥部類の各対に対して、該対における該部類の最大分離を与える平面を求めるために２値線形サポートベクトル機械を適用する段階を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記それぞれの単一部類分類子を指定する段階は、所定の部類における欠陥と該所定の部類に関して未知欠陥として分類された欠陥との間を区別する１部類サポートベクトル機械を定義する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記１部類サポートベクトル機械を定義する段階は、パラメータ超空間内の超球に前記検査データをマップする段階と、前記所定の部類に属するとして分類される前記欠陥を収容する超球キャップを定義するために該超球を切断する超平面を求める段階とを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記それぞれの単一部類及び多重部類分類子を指定する段階は、前記検査データに該単一部類及び多重部類分類子を適用する時に用いるための前記検査パラメータ値の前記それぞれの範囲を定義するために該単一部類及び多重部類分類子を１組の訓練データに適用する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
欠陥を解析するための方法であって、
コンピュータシステムにより、複数の欠陥部類を定義する段階と、
前記コンピュータシステムにより、それぞれの欠陥部類に属するとして分類された欠陥に関する検査データを含む訓練集合を受信する段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記訓練集合を用いて複数の分類子を訓練して各欠陥部類を特徴付ける検査パラメータ値のそれぞれの範囲を定義し、かつ該パラメータ値を用いて信頼度のそれぞれのレベルを有するそれぞれの部類に属するとして各欠陥を分類する段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記訓練集合の分類における指定の純度目標を達成するために、低レベルの信頼度を有する欠陥分類の棄却のための信頼度閾値を調節する段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記調節された信頼度閾値を有する前記訓練された分類子を前記訓練集合以外の更に別の検査データに適用する段階と、
を含み、
前記複数の分類子は、
第１の信頼度閾値よりも小さいとして多重部類分類子によって分類された欠陥が決定不能な欠陥として識別されるような第１の信頼度閾値を有する多重部類分類子と、
第２の信頼度閾値よりも小さいとして少なくとも１つの単一部類分類子によって分類された欠陥が未知欠陥として識別されるような第２の信頼度閾値を有する少なくとも１つの単一部類分類子と、
を含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
前記１つ又はそれよりも多くのコンピュータ化された分類子を訓練する段階は、棄却率に対して前記分類の純度を均衡させるために共同で調節されたそれぞれの信頼度閾値を有する複数の分類子を訓練する段階を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記信頼度閾値を調節する段階は、前記棄却率が所定の最大値よりも大きくならないように維持しながら前記訓練集合の前記分類の前記純度を最大にする段階を含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つ又はそれよりも多くのコンピュータ化された分類子を訓練する段階は、
前記訓練集合を複数のフォールドに分割する段階と、
前記フォールドの訓練部分集合に基づいて前記検査パラメータ値の範囲を導出する段階と、
前記訓練部分集合と互いに素な前記フォールドの試験部分集合に対して前記導出した範囲を試験する段階と、
前記フォールドの複数の異なる訓練部分集合及び試験部分集合にわたって前記導出する段階及び前記試験する段階を反復する段階と、
を含む、
ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
欠陥解析のための装置であって、
複数の欠陥部類に対する検査パラメータ値のそれぞれの範囲を格納するように構成されたメモリと、
サンプルに見出された欠陥に関する検査データを受信し、かつ前記検査パラメータ値に基づいて単一部類及び多重部類分類子の両方を該検査データに適用して該欠陥を前記欠陥部類のうちの１つに割り当てるように構成されたプロセッサと、
を含み、
各単一部類分類子は、それぞれの部類に対して、該それぞれの部類に属する欠陥を識別し、一方で該それぞれの部類に入っていない欠陥を未知欠陥として識別するように構成され、前記多重部類分類子は、各欠陥を前記複数の欠陥部類のうちの１つに割り当てるように構成される、
ことを特徴とする装置。
【請求項１７】
前記多重部類分類子は、前記欠陥部類のうちの少なくとも２つの前記それぞれの範囲間の重複領域内にある欠陥を決定不能な欠陥として識別するように構成されることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記未知欠陥及び前記決定不能な欠陥を分類から棄却するように構成されることを特徴とする請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
既知及び未知欠陥の間と決定可能及び決定不能欠陥の間とを区別するための信頼度閾値が、前記単一部類及び多重部類分類子に対して共同で設定されることを特徴とする請求項１７に記載の装置。
【請求項２０】
前記信頼度閾値は、前記欠陥の分類における指定の純度目標を達成するように調節されることを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、前記多重部類分類子を用いて所定の欠陥部類中の欠陥を分類し、かつ該所定の欠陥部類に対して前記単一部類分類子によって該欠陥が既知欠陥として分類されていることを検証するように構成されることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記多重部類分類子は、前記欠陥部類の異なる対に対するパラメータ超空間内の前記パラメータ値の前記それぞれの範囲の間を区別するために複数の決定平面を適用し、かつ該決定平面に関して行われた複数の二分決定を集約するように構成されることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２３】
前記決定平面は、前記欠陥部類の各対に対して、該対内の該部類の最大分離を与える平面を求めるために２値線形サポートベクトル機械を適用することによって定義されることを特徴とする請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記単一部類分類子の各々が、１部類サポートベクトル機械を適用して所定の部類中の欠陥と該所定の部類に関して未知欠陥として分類された欠陥の間を区別するように構成されることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２５】
前記１部類サポートベクトル機械は、前記検査データをパラメータ超空間内の超球にマップし、かつ前記所定の部類に属するとして分類される欠陥を収容する超球キャップを定義するために該超球を切断する超平面を求めるように作動することを特徴とする請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記単一部類及び多重部類分類子に対する前記検査パラメータ値の前記それぞれの範囲は、該単一部類及び多重部類分類子を１組の訓練データに適用することによって定義されることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２７】
欠陥を解析するための装置であって、
複数の欠陥部類に関する情報を格納するように構成されたメモリと、
それぞれの欠陥部類に属するとして分類された欠陥に関する検査データを含む訓練集合を受信し、該訓練集合を用いて１つ又はそれよりも多くの分類子を訓練して各欠陥部類を特徴付ける検査パラメータ値のそれぞれの範囲を定義し、該パラメータ値を用いて各欠陥を信頼度のそれぞれのレベルを有するそれぞれの部類に属するとして分類し、該訓練集合の分類における指定の純度目標を達成するために低レベルの信頼度を有する欠陥分類の棄却に対する信頼度閾値を調節し、かつ該調節された信頼度閾値を有する該訓練された分類子を該訓練集合以外の更に別の検査データに適用するように構成されたプロセッサと、
を含み、
前記複数の分類子は、
第１の信頼度閾値よりも小さいとして多重部類分類子によって分類された欠陥が決定不能な欠陥として識別されるような第１の信頼度閾値を有する多重部類分類子と、
第２の信頼度閾値よりも小さいとして少なくとも１つの単一部類分類子によって分類された欠陥が未知欠陥として識別されるような第２の信頼度閾値を有する少なくとも１つの単一部類分類子と、
を含む、
ことを特徴とする装置。
【請求項２８】
前記１つ又はそれよりも多くの分類子は、棄却率に対して前記分類の純度を均衡させるために共同で調節されたそれぞれの信頼度閾値を有する複数の分類子を含むことを特徴とする請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記プロセッサは、前記棄却率が所定の最大値よりも大きくならないように維持しながら前記訓練集合の前記分類の前記純度を最大にするように前記信頼度閾値を調節するように構成されることを特徴とする請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記プロセッサは、前記訓練集合を複数のフォールドに分割し、該フォールドの訓練部分集合に基づいて前記検査パラメータ値の範囲を導出し、該訓練部分集合と互いに素な該フォールドの試験部分集合に対して該導出した範囲を試験し、かつ該フォールドの複数の異なる訓練部分集合及び試験部分集合にわたって該導出する段階及び該試験する段階を反復することにより、前記１つ又はそれよりも多くの分類子を訓練するように構成されることを特徴とする請求項２７に記載の装置。
【請求項３１】
コンピュータ可読ストレージ媒体であって、
処理デバイスによって実行された時に該処理デバイスをして欠陥解析の方法を実施させる命令、
を含み、
前記方法は、
コンピュータシステムにより、検査パラメータ値のそれぞれの範囲によって特徴付けられる複数の欠陥部類に対するそれぞれの単一部類分類子を識別する段階であって、各単一部類分類子が、それぞれの部類に対して該それぞれの部類に属する欠陥を該検査パラメータ値に基づいて識別し、一方で該それぞれの部類に入っていない欠陥を未知欠陥として識別するように構成された段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記検査パラメータ値に基づいて各欠陥を前記複数の欠陥部類のうちの１つに割り当てるように構成された多重部類分類子を識別する段階と、
前記コンピュータシステムにより、サンプルに見出された欠陥に関する検査データを受信する段階と、
前記コンピュータシステムを用いて、前記単一部類及び多重部類分類子の両方を前記検査データに自動的に適用し、前記欠陥を前記欠陥部類のうちの１つに割り当てる段階と、
を含む、
ことを特徴とするコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３２】
前記多重部類分類子は、前記欠陥部類のうちの少なくとも２つの前記それぞれの範囲間の重複領域内にある欠陥を決定不能な欠陥として識別するように構成されることを特徴とする請求項３１に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３３】
前記方法は、前記未知欠陥及び前記決定不能な欠陥を分類から棄却する段階を更に含むことを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３４】
既知及び未知欠陥の間と決定可能及び決定不能欠陥の間を区別するための信頼度閾値が、前記単一部類及び多重部類分類子に対して共同で設定されることを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３５】
前記信頼度閾値は、前記欠陥の分類における指定の純度目標を達成するように調節されることを特徴とする請求項３４に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３６】
前記方法は、前記多重部類分類子を用いて所定の欠陥部類中の欠陥を分類する段階と、該所定の欠陥部類に対する前記単一部類分類子によって該欠陥が既知欠陥として分類されていることを検証する段階とを更に含むことを特徴とする請求項３１に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３７】
前記多重部類分類子は、前記欠陥部類の異なる対に対するパラメータ超空間内の前記パラメータ値の前記それぞれの範囲の間を区別するための複数の決定平面を適用し、かつ該決定平面に関して行われた複数の二分決定を集約するように構成されることを特徴とする請求項３１に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３８】
前記決定平面は、前記欠陥部類の各対に対して、該対における該部類の最大分離を与える平面を求めるために２値線形サポートベクトル機械を適用することによって定義されることを特徴とする請求項３７に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３９】
前記単一部類分類子の各々が、所定の部類における欠陥と該所定の部類に関して未知欠陥として分類された欠陥との間を区別する１部類サポートベクトル機械を適用するように構成されることを特徴とする請求項３１に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４０】
前記１部類サポートベクトル機械は、パラメータ超空間内の超球に前記検査データをマップし、かつ前記所定の部類に属するとして分類される前記欠陥を収容する超球キャップを定義するために該超球を切断する超平面を求めるように作動することを特徴とする請求項３９に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４１】
前記単一部類及び多重部類分類子に対する前記検査パラメータ値の前記それぞれの範囲は、該単一部類及び多重部類分類子を１組の訓練データに適用することによって定義されることを特徴とする請求項３１に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４２】
コンピュータ可読ストレージ媒体であって、
処理デバイスによって実行された時に該処理デバイスをして欠陥解析の方法を実施させる命令、
を含み、
前記方法は、
コンピュータシステムにより、複数の欠陥部類を定義する段階と、
前記コンピュータシステムにより、それぞれの欠陥部類に属するとして分類された欠陥に関する検査データを含む訓練集合を受信する段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記訓練集合を用いて１つ又はそれよりも多くのコンピュータ化された分類子を訓練して各欠陥部類を特徴付ける検査パラメータ値のそれぞれの範囲を定義し、かつ該パラメータ値を用いて信頼度のそれぞれのレベルを有するそれぞれの部類に属するとして各欠陥を分類する段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記訓練集合の分類における指定の純度目標を達成するために、低レベルの信頼度を有する欠陥分類の棄却のための信頼度閾値を調節する段階と、
前記コンピュータシステムにより、前記調節された信頼度閾値を有する前記訓練された分類子を前記訓練集合以外の更に別の検査データに適用する段階と、
を含む、
ことを特徴とするコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４３】
前記１つ又はそれよりも多くの分類子は、棄却率に対して前記分類の純度を均衡させるために共同で調節されたそれぞれの信頼度閾値を有する複数の分類子を含むことを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４４】
前記複数の分類子は、
第１の信頼度閾値よりも小さいとして多重部類分類子によって分類された欠陥が決定不能な欠陥として識別されるような第１の信頼度閾値を有する多重部類分類子と、
第２の信頼度閾値よりも小さいとして各単一部類分類子によって分類された欠陥が未知欠陥として識別されるような第２の信頼度閾値を有する少なくとも１つの単一部類分類子と、
を含む、
ことを特徴とする請求項４３に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４５】
前記方法は、前記棄却率が所定の最大値よりも大きくならないように維持しながら前記訓練集合の前記分類の前記純度を最大にするように前記信頼度閾値を調節する段階を更に含むことを特徴とする請求項４３に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４６】
前記方法は、前記訓練集合を複数のフォールドに分割し、該フォールドの訓練部分集合に基づいて前記検査パラメータ値の範囲を導出し、該訓練部分集合と互いに素な該フォールドの試験部分集合に対して該導出した範囲を試験し、かつ該フォールドの複数の異なる訓練部分集合及び試験部分集合にわたって該導出する段階及び該試験する段階を反復することにより、前記１つ又はそれよりも多くの分類子を訓練する段階を更に含むことを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。