"欠陥レビュープロセスの1つ又は複数のパラメータを選択するコンピュータ実施方法であって、欠陥レビューのために選択された欠陥の1つ又は複数の特性を決定するステップと、前記1つ又は複数の特性に基づいて、前記欠陥レビューのために、1プロセスの1つ又は複数のパラメータを選択して、1つ又は複数の異なるパラメータを用いて、前記欠陥の異なるタイプをレビューできるようにするステップと、を含むコンピュータ実施方法。前記1つ又は複数のパラメータが、1つ又は複数のデータ収集パラメータを含む請求項1に記載の方法。前記1つ又は複数のパラメータが、1つ又は複数のデータ処理パラメータを含む請求項1に記載の方法。前記1つ又は複数の特性に基づいて、前記欠陥タイプの1つ又は複数のために、1つ又は複数のサンプリングパラメータを選択するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。よって、検査データ中のノイズを識別し、欠陥をビン分類し、欠陥解析のために欠陥を選択し、欠陥レビュープロセスの1つ又は複数のパラメータを選択し、及び/又は、欠陥を分類するコンピュータ実行方法であって、現在利用できる方法よりも高いスループットと、現在利用できる方法よりも優れた性能をもたらす方法を作り出すことは有利であるかもしれない。コンピュータ実行方法の様々な実施態様の下記説明は、いかなる形であれ、併記の特許請求の範囲の主題を限定するものと受け取られるべきではない。一実施態様は、検査データ中のノイズを識別するコンピュータ実行方法に関わっている。この方法は、ノイズ、攪乱事象、真の事象を検出するために知られている検出パラメータを使用して、検査データの組の中で事象を検出することを含む。これらの検査データの組は、試料上で行われる異なる検査により生み出される。また、この方法は、所定の数よりも少ない数の検査データの組の中で検出される事象を、ノイズとして識別することも含む。一実施態様では、この方法は、これらの検査データの組からノイズとして識別される事象を排除することを含む。一実施態様では、これらの異なる検査が、同一の、又は異なるデータ収集条件を用いて行われる。他の実施態様では、これらの異なる検査が、同一の、又は異なる検出パラメータを用いて行われる。上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。他の実施態様は、欠陥をビン分類するbinningコンピュータ実行方法に関わっている。この方法は、試料上で行われた異なる検査により生み出された検査データの組の中で検出された欠陥の特性を決定することを含む。この方法はまた、それらの欠陥の特性、及び、これらの欠陥が検出された検査データの組に基づいて、これらの欠陥をグループにビン分類することも含む。一実施態様では、この方法は、欠陥レビューのために、これらのグループ内の欠陥をサンプリングすることを含む。他の実施態様では、これらの異なる検査が、同一のデータ収集パラメータを用いて行われ、また、これらの欠陥が、同一の検出パラメータを用いて、これらの検査データの組の中で検出される。異なる実施態様では、これらの異なる検査が、異なるデータ収集パラメータを用いて行われる。もう1つの実施態様では、これらの欠陥は、異なる検出パラメータを用いて、これらの検査データの組の中で検出される。さらに他の実施態様では、これらの異なる検査が、異なるデータ収集パラメータを用いて行われ、また、これらの欠陥が、異なる検出パラメータを用いて、これらの検査データの組の中で検出される。さらに他の実施態様では、これらの欠陥は、ただ1つの組の検査パラメータを用いて検出される。このような一実施態様では、この方法はまた、このただ1つの組のデータ収集パラメータとは異なるデータ収集パラメータと共に、この試料上で行われたもう1つの検査により生み出されたデータを用いて、これらの欠陥の追加特性を決定することも含む。上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。もう1つの実施態様は、検査システムでの欠陥解析のために欠陥を選択するコンピュータ実行方法に関わっている。この方法は、試料上でのこれらの欠陥の互いの近接性又は相対位置、及び、1つ又は複数グループにより形成される空間シグネチャに基づいて、欠陥を上記の1つ又は複数グループにビン分類することを含む。この技法は、これらの欠陥の空間シグネチャ解析空間分布分析と呼ばれている。この解析において形成されるそれぞれのグループはシグネチャと呼ばれ、それぞれのグループには、スクラッチ、環状リング、又は放射マークなど、この種のシグネチャを示す標識が付けられる例えば、タグで。このウェーハ上の欠陥のすべてに、1つ又は複数のシグネチャの構成部分として、あるいはランダム事象として、マークが付けられる。この方法はまた、欠陥解析のために、上記1つ又は複数のグループの少なくとも1つのグループ例えば、このように形成されたシグネチャのどれか、又はすべて内の欠陥を1つ又は複数、選択することも含む。一実施態様では、これらの欠陥解析は、欠陥レビューのために1サンプルを生み出すことを含む。別の実施態様では、この欠陥解析は、欠陥分類を含む。他の実施態様では、この欠陥解析は、このビン分類工程の結果のサマリレポート作成を含む。例えば、この欠陥解析は、このビン分類工程の結果に関するレポートを作成することを含む。レポートという用語は、このシステムのユーザインターフェース上に提示されることになるレポート、このシステムの長期保存時に提出されるレポート、SECS半導体機器通信規格を用いて、ホスト又は他のシステムに送られるレポート、及び、電子メール又は他の通信用基準を介して送られるレポートを包含するように、本明細書中で使用される。一実施態様では、このビン分類工程は、検査の終了時に、検査によって生み出されたデータに行われる。追加の実施態様では、このビン分類工程は、レビューシステムでの光学レビュー、あるいは顕微鏡での電子顕微鏡レビューの前に行われる。別の実施態様では、このビン分類工程は、検査によって生み出されたデータに行われるが、ただし、光学レビューシステムで行われて、自動レビュー又は手動レビューのためにサンプルを形成する。他の実施態様では、このビン分類工程は、検査によって生み出されたデータに行われるが、ただし、走査型電子顕微鏡レビューシステムで行われて、自動レビュー又は手動レビューのためにサンプルを形成する。別の実施態様では、このビン分類工程は、この検査データを、試料上の複数エリア内に蓄積することを含む。これらのエリアは、このウェーハ上へのレチクルのただ一回の露光で形成されたダイ又はエリアなど、同一のパターン形成特徴設計を含む。次に、これらの欠陥は、このウェーハ全体の空間シグネチャ解析により、これらの欠陥の相対位置により解析される。いくつかの実施態様では、この方法は、上記1つ又は複数のグループ例えば、シグネチャグループとランダムグループ内の欠陥のいくつが、この欠陥解析のために選択されるべきか決定することを含む。上記1つ又は複数のグループ内の欠陥の数は、このシグネチャのラベル、及び、このシグネチャ中の欠陥のカウントに基づいて決定される。他の実施態様では、この方法は、上記1つ又は複数のグループ例えば、1つ又は複数のシグネチャのどれが、公知の根本的原因に関係するかどうか判定することを含む。もう1つの実施態様では、この方法は、この欠陥解析の結果を、これらの欠陥をビン分類したグループに結びつけることを含む。上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。さらに他の実施態様は、欠陥解析のために欠陥を選択する別のコンピュータ実行方法に関わっている。この方法は、試料上で検出された欠陥の1つ又は複数の特性を決定することを含む。この方法はまた、欠陥解析のために、上記1つ又は複数の特性のうちもっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を選択することも含む。この方法は、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。別の実施態様は、欠陥レビュープロセスの1つ又は複数のパラメータを選択するコンピュータ実行方法に関わっている。この方法は、欠陥レビューのために選択された欠陥の1つ又は複数の特性を決定することを含む。この方法はまた、上記1つ又は複数の特性に基づいて、この欠陥レビューのために1プロセスの1つ又は複数のパラメータを選択し、1つ又は複数の異なるパラメータを用いてこれらの欠陥の異なるタイプをレビューできるようにすることも含む。一実施態様では、上記1つ又は複数のパラメータは、1つ又は複数のデータ収集パラメータを含む。別の実施態様では、上記1つ又は複数のパラメータは、1つ又は複数のデータ処理パラメータを含む。いくつかの実施態様では、この方法は、上記1つ又は複数の特性に基づいて、これらの欠陥タイプの1つ又は複数に対して、1つ又は複数のサンプリングパラメータを選択することを含む。上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。さらに他の実施態様は、欠陥を分類するコンピュータ実行方法であって、試料のために生み出された検査データを、この試料のために生み出された欠陥レビューデータと組み合わせたものを使用して、この試料上の欠陥を分類することを含む方法に関わっている。一実施態様では、この検査データは生の検査データを含む。別の実施態様では、これらの欠陥を分類することが、欠陥属性ベースdefectattributesbasedの方法、又は特徴ベクトルベースfeaturevectorbasedの方法を用いて行われる。もう1つの実施態様では、これらの欠陥を分類することは、自動欠陥分類を含む。一実施態様では、この欠陥レビューデータは、走査型電子顕微鏡の画像を含む。別の実施態様では、これらの欠陥を分類するのに使用される検査データは、これらの欠陥に関する文脈情報contextualinformationを含む。さらに他の実施態様では、この検査データは、異なるデータ収集パラメータを用いて生み出される。もう1つの実施態様では、この欠陥レビューデータは、異なるデータ収集パラメータを用いて生み出される。上述の方法の実施態様はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。本発明の他の目的及び利点は、添付図面を参照して、以下の詳細な説明を読めば、明らかになろう。本発明は、様々な変更及び代替形式を受けやすいが、本発明の特定の実施形態は、これらの図面に一例として示されており、本明細書中に詳しく説明されることになる。しかしながら、これらの図面とその詳細な説明は、本発明を、開示されている特定形式に限定するつもりはなく、それどころか、本発明は、併記の特許請求の範囲で定められる本発明の精神及び範囲内に入るすべての変更例、同等例、代替例をカバーすることになっている。本明細書で使用される欠陥という用語は、一般に、ウェーハ上に、又はウェーハ中に形成される任意の異常又は望ましくない特徴をさす。本明細書で使用される試料という用語は、レチクル又はウェーハをさす。レチクルとマスクという用語は、本明細書中で取り替えて使用される。レチクルは、一般に、不透明材料でできているパターン形成領域が上に形成されている透明基板例えば、ガラス、ほうけい酸ガラス、高けい酸ガラスを含む。これらの不透明領域は、この透明基板にエッチングされる領域に代えられる。多くの異なるタイプのレチクルが当技術分野において知られており、本明細書中で使用されるレチクルという用語は、あらゆるタイプのレチクルを包含する。本明細書で使用されるウェーハという用語は、一般に、半導体材料又は非半導体材料でできている基板をさす。このような半導体材料又は非半導体材料の例として、単結晶シリコン、ガリウム砒素、インジウム燐があるが、ただし、それらには限定されない。このような基板は、一般に、半導体製造施設内で見出され、及び/又は、処理される。ウェーハは、基板上に形成された1つ又は複数の層を含む。例えば、このような層は、レジスト、誘電体材料、導電性材料を含むが、ただし、これらには限定されない。このような層の多くの異なるタイプが当技術分野において知られており、本明細書で使用されるウェーハという用語は、このような層のあらゆるタイプを含むウェーハを包含する。ウェーハ上に形成された1つ又は複数の層は、パターン形成されるか、あるいはパターン形成されないこともある。例えば、ウェーハは、反復可能なパターン特徴をそれぞれが持っている複数のダイを含む。所定材料でできているこのような層の形成と処理から、最終的に、完成した半導体デバイスが得られる。したがって、ウェーハは、完成した半導体デバイスのすべての層が形成されているとは限らない基板、あるいは、完成した半導体デバイスのすべての層が形成されている基板を含む。このウェーハはさらに、集積回路、薄膜ヘッドダイ、MEMSマイクロシステム、micro-electro-mechanicalsystemデバイス、フラットパネルディスプレイ、磁気ヘッド、磁気記憶媒体と光学記憶媒体、フォトニクスphotonicsと光電子デバイス例えば、レーザ、ウェーブガイド、ウェーハ上で処理される他の受動素子を含む他の素子、プリントヘッド、ウェーハ上で処理されるバイオチップデバイスの少なくとも一部を含む。ウェーハに関して、いくつかの実施形態が本明細書に述べられているが、本明細書に述べられる実施形態はすべて、上述の試料のどれにでも使用できるものとする。パラメータ、設定セッティング、settings、及び条件conditionsという用語は、検査やレビューなどのプロセスの変数をさすために、本明細書では取り替えて使用される。Teh氏らにより2004年10月12日に出願された米国特許出願第60/618,475号これは、本明細書に完全記載されているかのように、参照によって組み入れられているに記載される通り、半導体ウェーハの検査用に構成された現行システムは、事象をフィルタリングしたりビン分類することなく、効果的にレビュー又は解析できる以上に多くの事象をウェーハ上で検出する。本明細書で使用される事象は、一般に、検査システムにより識別される任意の潜在的欠陥をさす。事象は、実際には、ノイズ、攪乱nuisance事象、又は真の欠陥事象を表す。研究が示すように、多くの検査系列検査シーケンスのもっとも時間のかかる部分は、その検査結果をレビューして、分類するのにかかる時間であることが明らかになっている。本明細書に述べられるコンピュータ実行方法の実施形態は、適切に構成された検査システム、レビューシステム、コンピュータシステム、あるいは、それらの何らかの組合せにより実行されて、総合スループットと性能を向上させ、かつ最適化することもできる改良された検査、解析用の方法を提供する。現在、ノイズと攪乱事象を排除するために、多くの異なる戦略を使用することができる。これらの戦略の一部は、このデータ収集ハードウェアのパラメータを適切な値又は状態に設定して、最適な検出を行うものであり、また、攪乱事象を隔離するために様々なアルゴリズムが施される。これらの方法の一欠点は、検査のレシピ又はプロセスをセットアップするのに、かなり多くの時間を要することである。それゆえ、開発上の短期実験、又は鋳造での短期デバイス実行shortdevicerun用の生産ランプなどのいくつかの事例では、これらの方法は、これらの方法のセットアップに関係する作業に充分な見返りをもたらさない。さらに多くの検査データを提供する或る臨時検査を含んで、上記の攪乱事象の隔離を行う方法は、検査に必要となる余分の時間を用いても、現行方法に勝る向上を自動的にもたらすことになる。例えば、この方法は、最適化されたとは言えない検査プロセスを用いて行われ、それにより、一組の最適な光学検査パラメータの決定にかかわる時間を短縮するか、もしくは排除することで、この検査プロセスの総合スループットを向上させることもある。さらに、本明細書中にさらに述べられるようにデータを処理すれば、最適化されたとは言えない検査プロセスの結果を使用して、比較的に優れた精度で、攪乱事象と真の事象とを区別することができる。よって、検査データ中のノイズを識別するコンピュータ実行方法の一実施形態は、ノイズ、攪乱事象、真の事象を検出するのに知られている検出パラメータを使用して、検査データの組にある事象を検出することを含む。言い換えれば、事象検出は、最適化されてないデータ処理パラメータを用いて行われる。例えば、この検査は、真の事象に加えて、おそらくノイズ又は攪乱事象を検出するのに知られているデータ処理パラメータ例えば、アルゴリズムの設定を用いて行われる。これらの検査データの組は、試料上で行われる異なる検査により生み出される。これらの異なる検査は、ただ1回の検査プロセスの異なるパス又は異なるテストで行われる。これらの異なる検査は、同一の、又は異なる最適化されてない検査パラメータを使用する。例えば、これらの異なる検査は、同一の、又は異なるデータ収集条件を用いて行われる。さらに、これらの異なる検査は、同一の、又は異なる検査パラメータを用いて行われる。この方法はまた、所定の数よりも少ない数の検査データの組の中で検出される事象を、ノイズとして識別することも含む。それに加えて、又はその代わりに、この方法は、これらの検査データの組の特定の組合せにおいて、攪乱事象として検出されない事象を識別することを含む場合がある。このようにして、本明細書に述べられる方法は、一般に、ノイズと攪乱事象が、真の事象よりも繰り返されないであろうという事実を利用している。いくつかの実施形態では、この方法は、これらの検査データの組から、ノイズ又は攪乱事象として識別される事象を排除することを含む。それゆえ、上述のコンピュータ実行方法の実施形態は、繰り返される検査によって得られた結果の安定性繰返し性チェックを通じて、検査データ中のノイズと攪乱事象の数を減らす方法を提供する。言い換えれば、この方法は、充分な回数でも見つけられない事象を自動的に除去する目的で、複数の検査パスを含む。これらの複数の検査パスは、本明細書にさらに述べられる通りに行われる。この方法のレシピは、好ましくは、この検査が行われることになっている回数を示すために使用できる可変パラメータと、真の事象を攪乱事象と判別するために使用されることになっている繰返し性基準とを含む。このレシピはまた、これらの検査パスが完結した後で行われるデータ処理例えば、アルゴリズムも含む。このデータ処理は、この検査データの中に、所定回数でも検出されなかった事象を自動的に除去する。これらの検査において、異なる検査パラメータが使用される事例では、このレシピはまた、欠陥が検出された回数だけでなく、欠陥が検出された異なる検査設定の数も使用して、欠陥が真のものであるかどうか判定する基準も含む。検査データ中のノイズ及び/又は攪乱事象を識別するために本明細書に述べられる方法は、現在使用されている方法に勝る利点をいくつか持っている。例えば、この検査プロセス又は検査システムは、攪乱事象を回避しながら、高感度の検出性能を得る例えば、あらゆる潜在的な事象を検出するように構成できる。この試料の検査は数回行われるから、この方法は、比較的に高いスループットは持たないであろう。しかしながら、開発、ランプ、又は鋳造の環境において、少ない回数でしか利用されないような検査では、検査プロセスのセットアップと検査プロセスの実行の双方の総合スループットは、高感度を維持しながら最適化することができる。上述の方法の実施形態はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。欠陥をビン分類する既存の方法も多数ある。一般に、これらの既存の戦略は、一般的なやり方で生み出された特性を持つ単一の母集団を考慮に入れている。複数のパスで生み出された検査データを利用するためには、それぞれの母集団に対して、一連の個別ビン分類操作が行われる。様々なやり方で生み出された検査データを組み合わせる方法は、ときには、ビン分類にさらに大きな恩恵をもたらすことになる。例えば、一方の撮像モード又はアルゴリズム条件を用いると、いくつかの欠陥タイプが見出されるが、しかるに、他方の撮像モード又はアルゴリズム条件を用いると、他の欠陥タイプが見出され、双方の撮像モード又はアルゴリズム条件を用いると、さらに他の欠陥タイプが見出される。他の場合には、いくつかの欠陥タイプの特性は、異なる画像収集条件又はアルゴリズム設定のもとに、比較的に予測可能なやり方で変化する。どの条件により欠陥が検出されたかに関する情報と、これらの条件下の欠陥の特性とを含め、複数回のテストの結果、あるいは、ただ1つのビン分類プロセスに使用する一回のテストから検出された欠陥の1回又は複数回の再走査rescanの結果を組み合わせれば、レビュー、特に走査型電子顕微鏡SEMのレビューのためのサンプリング目的で、これらの欠陥をさらに効果的にビン分類することができる。欠陥をビン分類するコンピュータ実行方法の一実施形態は、試料上で行われた異なる検査により生み出された検査データの組の中で検出された欠陥の特性を決定することを含む。この方法はまた、それらの欠陥の特性、及び、これらの欠陥が検出された検査データの組に基づいて、これらの欠陥をグループにビン分類することも含む。例えば、欠陥が見出される検査データの組に関連するデータ収集パラメータ及び/又はデータ処理パラメータは、このビン分類プロセスへの入力として使用される。一実施形態では、この方法は、欠陥レビューのために、これらのグループ内の欠陥をサンプリングすることを含む。それゆえ、上述のコンピュータ実行方法の実施形態は、この事象母集団に関する追加情報を収集して、ビン分類とサンプリングを向上させる目的で、複数の検査パスの結果を組み合わせる方法を提供する。言い替えれば、これらの複数の検査パスは、ビン分類とサンプル生成に使用できるこれらの事象に関する複数組の検査データを生み出す。別の実施形態では、これらの異なる検査は、同一のデータ収集パラメータを用いて行われ、また、これらの欠陥は、同一の検出パラメータを用いて、これらの検査データの組の中で検出される。別の実施形態では、これらの異なる検査は、異なるデータ収集パラメータを用いて行われる。他の実施形態では、これらの欠陥は、異なる検出パラメータを用いて、これらの検査データの組の中で検出される。いくつかの実施形態では、これらの異なる検査は、異なるデータ収集パラメータを用いて行われ、また、これらの欠陥は、異なる検出パラメータを用いて、これらの検査データの組の中で検出される。さらに他の実施形態では、これらの欠陥は、ただ1つの組の検査パラメータ例えば、データ収集パラメータと検出パラメータから成る一組を用いて検出され、また、これらの欠陥場所は、ビン分類又は解析の目的で、もっぱら追加特性を得るために、異なる状態で再走査される。このようにして、この方法は、このただ1つの組のデータ収集パラメータとは異なるデータ収集パラメータと共に、この試料上で行われたもう1つの検査により生み出されたデータを用いて、これらの欠陥の追加特性を決定することを含む。このようにして、これらのパスは、同一のハードウェア及び/又はソフトウェア設定を用いて行われる。別法として、これらのパスは、異なるハードウェア及び/又はソフトウェア設定を用いて行われてもよい。ユーザは、複数のパスを含む検査プロセスを生み出す。これらのパスは、同一の撮像条件と検出アルゴリズムを使用するあらゆるパス、異なるアルゴリズムを使用するいくつかのパス、異なる撮像条件を使用するいくつかのパス、異なるアルゴリズムと撮像条件を使用するいくつかのパスというグループの1つに属することになる。これらの検査パスが完了すると、どのパス1つ又は複数が、この欠陥を捕らえたかと、該当するパス中のその欠陥の特性とを決定するアルゴリズムを実行することになる。次に、その欠陥の特性を利用すれば、SEMレビューのためにサンプリングされることになる欠陥を2つ以上のグループにビン分類することができる。それゆえ、上述のコンピュータ実行方法の実施形態は、現在使用されているビン分類方法に勝る利点をいくつか持っている。例えば、このSEMレビューのサンプルは、このようにビン分類された欠陥のサンプリングにより、これらの欠陥をより良く表現したものを得ることができる。欠陥のビン分類に関する上述のコンピュータ実行方法の実施形態はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。統計学に通じている人に一般に知られているように、全母集団に立ち戻れず、それゆえ、サンプリングを必要とするようなほとんどの場合では、代表的なサンプルをレビューするもっとも容易で、かつ最適な方法は、その母集団のランダムサンプルを生み出すことである。この方法の結果は、もっとも少ない例を全体にわたって使用して、全体としてその母集団に戻って推定することが比較的に容易である。その結果、ウェーハ検査においてもっとも一般的なレビュー戦略は、何らかの形式のランダムサンプリングであって、これは、ときには、様々なやり方で強化される。しかしながら、ランダムサンプルが望ましくない多くの場合がある。例えば、真の欠陥がウェーハ上にランダムに位置づけられ、また、ユーザは、トレンディング目的で、これらの欠陥がこのレビュー母集団内にあってもらいたいと思うことがあるが、ただし、これらの欠陥がその母集団で優位を占めることもある。したがって、少なすぎる他のタイプの欠陥がこのランダムサンプルに現われることがある。別の例では、数が比較的に少ない決定的に重要な欠陥があることもある。それゆえ、これらの欠陥をランダムサンプルに含める見込みは、実質的に小さい。上述の2つの場合では、これらの欠陥をグループにビン分類し、次に、これらのビンの一部又は全部を、それに比例してあるいは比例せずにサンプリングすることが役立つ場合もある。このようにして、それぞれのビン内でサンプリングされる欠陥の数は異なり、別に決定される。このレビュー及び/又は分類が完了すると、その結果及び/又は分類は、好ましくは、現在行われているように、全体として、この母集団に戻って推定されるのではなくて、このビン分類基準に合わされる。特にこれらの欠陥を区分するのに使用されるビンの数が比較的に大きい場合に、サンプリング誤差を回避するために、ランダムサンプリングの場合よりも多いサンプルが、これらの方法に使用されると予想される。この種のサンプリングは、KLA-TencorSanJose、Californiaから市販されているKlarity製品で、さらに他の解析システムでも用いられるサンプリングにおいて、今日サポートされている。この種のサンプリングはまた、AITXPシリーズのツールこれらも、KLA-Tencorから市販されているを含む検査ツールでもサポートされている。この方法に関わる一問題点は、その解析が、そのサンプリング方法の知識に大きく依存していることである。このようにして、そのサンプリングに関する情報は、その欠陥データとともに、あらゆる解析場所に移る必要がある。もう1つの例では、ただ1つの原因から生じ、かつ、このウェーハ上に一箇所にまとめられるか、あるいは、ウェーハ、レチクル、又はダイの観点から、パターン又はシグネチャを形成する真の事象があることもある。いくつかのシグネチャタイプは、充分了解されることがあり、それらのシグネチャタイプをレビューする必要はない。他の欠陥シグネチャは、充分に了解されないか、あるいは、レビューにより決定できる2つ以上の原因から生じる。このサンプル中のこのような欠陥をレビューすることが望ましいか、もしくは決定的に重要であるとはいえ、そのような欠陥の一例又は二例しか要望されない。上述の場合では、この現行手法は、クラスタリングアルゴリズムを実行して、サンプリングの目的で、それらのクラスタリングされた欠陥と、クラスタリングされてない欠陥を、2つの母集団と見なすものである。この方法の不備の1つは、単純なクラスタリングが、スクラッチやコートスパイクcoatspikeなどの互いに素な分離、disjoint事象を、単一のシグネチャと認めないことである。同様に、この単純なクラスタリングは、他のクラスタリングされてない事象をクラスタと誤認することなく、拡散グループの欠陥ときには、雲又はかすみと呼ばれることもあるをシグネチャと認めることはできない。これらのシグネチャは、KlarityDefectのオプションである空間シグネチャ解析SSAアルゴリズムにより、認められ、かつ分類できる。SSAアルゴリズムと手法の例は、Kulkarni氏らに付与された米国特許第5,992,699号とEldredge氏らに付与された米国特許第6,718,526号これらは、本発明の譲受人に譲渡されたものであって、本明細書に完全記載されているかのように、参照によって組み入れられているに例示されている。本明細書に述べられる方法で使用されるSSAは、上記の特許に記載されるように行われることもある。さらに他の例では、プロセスの問題が充分に了解されないときには、研究施設内、あるいは生産ランプ中のように、その母集団が知られないことがある。これらの状況への関心は、多種多様の欠陥を見ることであり、一般には、全体としてこの母集団に戻って推定する強い必要性はない。このような状況は、一般に、その処理が今日では不十分である。例えば、手操作によるレビュー及び解析では、ユーザは、ウェーハマップ、ダイマップ、単純なグルーピングアルゴリズムgroupingalgorithm、及び直観事実から取りかかって、レビューのために、関心ある欠陥を手操作で見出すことになる場合もある。さらに、多様な欠陥サンプルを見出す方法も使用される。この方法を使用して、Wang氏らにより2005年_月_日に出願された米国特許第_/_,_号これは、本発明の譲受人に譲渡されたものであって、本明細書に完全記載されているかのように、参照によって組み入れられているに記載されるように、理想的な検査設定を決定する目的で、該当する欠陥を手操作で見出す。本明細書に述べられる方法は、ダイバースサンプリング戦略を使用して、検査において自動的にサンプリングを行うことで、そのランプ技術解析使用事例をサポートする。ウェーハ検査システムの本番運転において、できる限り広範な様々な欠陥タイプを見出す公知の自動サンプリングシステム又は自動サンプリング方法は、他にはない。欠陥解析のために欠陥を選択するコンピュータ実行方法の一実施形態は、試料上での欠陥の互いの近接性、及び、1つ又は複数のグループにより形成される空間シグネチャに基づいて、欠陥を上記1つ又は複数グループにビン分類することを含む。この方法はまた、欠陥解析のために、上記1つ又は複数のグループの少なくとも1つのグループ内で、欠陥を1つ又は複数、選択することも含む。言い替えれば、それぞれのグループ内の欠陥は、それぞれのグループ内の少なくとも一部の欠陥をレビューするように、別々にサンプリングされる。一実施形態では、この欠陥解析は、欠陥解析のためにサンプルを生み出すことを含む。別の実施形態では、この欠陥解析は欠陥分類を含む。いくつかの実施形態では、この欠陥解析は、そのビン分類工程の結果に関するレポートを作成することを含む。このようにして、その欠陥解析は、SSA結果に関するサマリレポートを作成することを含むことになる。本明細書に述べられる方法の実施形態は、様々なタイプの事象シグネチャを効果的に処理することにより、検査後の画像収集及び分類のためにサンプリングされる欠陥の母集団を減らし、かつ区分する方法を提供する。一実施形態では、このビン分類工程は、検査により生み出されたデータに行われる。このようにして、その方法は、ウェーハ検査システムに自動SSA結果を使用することを含む。さらに、このビン分類工程は、光学レビュー又は走査型電子顕微鏡レビューの前に行われる。サンプリングと他の解析ツールでにSSAが利用できる場合には、ユーザは、1つ又は複数のSSAレシピが、この検査レシピの一部であるように決めることができる。この機能を与えるのに使用できる1つの可能なインターフェースは、図1に示されている。特に、図1は、本明細書に述べられるコンピュータ実行方法の一実施形態において使用される1つ又は複数のSSAプロセスをユーザに選択させるのに使用できるユーザインターフェースの一例を図示したスクリーンショットである。本明細書に図示され、かつ記述されるスクリーンショットのすべては、本明細書に述べられる方法の理解をさらに深める上で、これらの方法の実施に使用できるユーザインターフェースの例として、単に提示されるだけであることに留意する。これらのユーザインターフェース用の多くの異なる構成が可能であり、また、そのような構成がすべて、この開示の範囲内にあることは明らかである。図1に示されるように、SelectSSARecipeのユーザインターフェース10は、サンプリングや他のオンツール解析用に使用できるSSA方法のリストを含む。この例では、リスト12は、None何もない、Scratchesandpolishスクラッチと研磨、Photosinaturesフォトシグネチャ、Reticlesignaturesレチクルシグネチャ、Waferedgeeffectsウェーハエッジ効果を含む随意選択項目を表示している。しかしながら、このリストは、これらの随意選択項目の一部、他の随意選択項目とともにこれらの随意選択項目の一部、あるいは、まったく異なる組の随意選択項目を含む。リスト12中の上記随意選択項目の1つ又は複数を選択した後で例えば、1つ又は複数のSSA随意選択項目の名前をクリックすることにより、ユーザは、OK14又はCancel取消し16を選択して、この方法を続ける。いくつかの実施形態では、SSAは、試料上の複数エリアに対応する検査データを蓄積することを含む。これらのエリアは、同一のパターン形成された特徴設計を含む。言い替えれば、これらのエリアは、この試料上のフィールド又はダイであるかもしれない。このような実施形態はまた、この蓄積されたエリア内にある欠陥が実質的に1つのシグネチャを形成しているかどうか判定することも含む。それゆえ、上述のように、この方法は、オンツール解析にSSAを使用して、レチクルの山又はダイの山の中の欠陥から取りかかり、このレチクル又はダイの中の空間的位置で、これらの欠陥をクラスタリングしてもよい。このような方法が役立つことになる用途の一例は、レチクルのエッジに現われるリソグラフィーの問題点lithographicissuesを隔離することである。この方法が役立つかもしれない用途の別の例は、アレイのエッジの場合のように、このパターンの密度が変化するときに発生するプロセスの問題を見出すことである。現在、レチクルとダイを積み重ねる唯一のオンツールアルゴリズムは、PWQプロセスウインドウ検証、processwindowqualificationなどの様々な目的で、リピータ欠陥repeaterdefectを見出すように構成されたアルゴリズムである。本明細書に述べられるSSAの利用は、以前には、行われたことがない。さらに、この方法は、ウェーハ検査システムに、自動SSAベースのダイ積重ね又はレチクル積重ねを使用することになる場合もある。この方法は、その上、又はその代わりに、レビューシステム光学レビューシステム又はSEMレビューシステムに、自動SSAベースのダイ積重ね又はレチクル積重ねを使用することを含む。別の実施形態では、SSAの結果は、これらの欠陥を1つ又は複数のグループに割り当てるために使用される。このようにして、SSAの結果は、このレビューサンプルの成形に役立てるために使用されることもある。特に、これらのSSA結果は、クラスタと同一のやり方で、極めて単純に使用される。ただし、クラスタは、ここではシグネチャである。このようにして、このシステムは、サンプリングのために、その母集団を、2つの母集団、すなわち、符号付き欠陥と符号なし欠陥に分ける。一実施形態では、この方法は、上記1つ又は複数のグループ内の欠陥のいくつかが、この欠陥解析のために選択されるべきか決定することを含む。このような一実施形態では、現在、クラスタに対して行われている通り、その母集団の指定したカウント又は割合にて、それぞれのシグネチャ、又は明確に区別できるタイプのシグネチャをサンプリングするように、これらのSSA結果をサンプリングに使用することもある。さらに、それぞれのシグネチャに対してサンプリングされることになっている欠陥の数又は割合は異なり、別に決定される。このようにして、この方法はまた、まれな、又は関心あるいくつかのシグネチャタイプからの欠陥収集に有利に働くこともある。別の実施形態では、この方法は、上記1つ又は複数のグループのどれかが、公知の根本的原因に関係するかどうか判定することを含む。SSAは、シグネチャにタイプの標識をつけているシグネチャのビン分類から、このシステム又は方法はまた、いくつかのシグネチャをフィルタリングして、サンプリングにおいて、含めるか、あるいは除外することもある。このような一例では、根本的原因が充分了解されているシグネチャの構成部分である欠陥の画像収集はまったく価値がないかもしれない。別の例では、ただ1つの根本的原因からの欠陥は、符号なしの欠陥よりも密にサンプリングされる。さらに他の実施形態では、これらのグループ内の欠陥1つ又は複数は、1つ又は複数の欠陥特性のうち、もっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を決定するために、この解析に入力されるものであるかもしれない。それゆえ、SSAやダイバースサンプリング用のアルゴリズムが、ただ1つの方法に取り入れられる。このアルゴリズムは、立ち戻って画像を収集し、及び/又は分類するのにもっと役に立つ欠陥サンプルを見出す目的で、検査後に自動的に実行できる。一実施形態では、この方法は、SSAとダイバースサンプリングとを組み合わせたものを検査システムに使用することを含む。別の実施形態では、この方法は、SSAとダイバースサンプリングとを組み合わせたものを、レビューシステム光学レビューシステム又はSEMレビューシステムに使用することを含む。ダイバーシチサンプリングを使用するために、ユーザは、ダイバーシチサンプリング、おそらく、本明細書に述べられる方法で使用されることになっているダイバーシチサンプリングのパラメータを選択することもある。この機能を提供する1つの可能なインターフェースは、図2に示されている。特に、図2は、本明細書に述べられるコンピュータ実行方法の一実施形態において使用されるダイバーシチサンプリングを選択するのに使用できるユーザインターフェースの一例を図示したスクリーンショットである。図2に示されるように、WaferPostProcessingウェーハ後処理のユーザインターフェース18は、リスト20中のいくつかの随意選択項目を示している。特に、リスト20は、Clusteringクラスタリング22、Samplingサンプリング24、Repeatersリピータ26、DefectLimits欠陥の限度28の随意選択項目を含む。Sampling随意選択項目は、Reviewレビュー随意選択項目30を含む。図2に示されるように、Review随意選択項目30は、DiversitySamplingダイバーシチサンプリング随意選択項目32と他のサンプリング随意選択項目を含む。ユーザは、このサンプリング随意選択項目の名前の隣りのボックスをクリックすることで、これらのサンプリング随意選択項目のうち、1つ又は複数を選択する。DiversitySampling随意選択項目32を選択すると、DiversitySamplingタブ34が、ユーザインターフェース18内に表示される。DiversitySamplingタブ34は、ダイバーシチサンプリングに関する情報と、ダイバーシチサンプリングの随意選択項目を表示する。例えば、DiversitySamplingタブ34は、どのタイプのサンプリングをいっしょに使用できるかについて情報を表示する。例えば、DiversitySamplingタブ34は、DiversitySamplingを選択する場合には、RandomランダムサンプリングやClassCodeクラスコードサンプリングなどの他のサンプリング方法が自動的に選択されず、また逆も同様であることを示す。さらに、DiversitySamplingタブ34は、欠陥の数をこのサンプルに含めるようにユーザに決めさせるSampleSize随意選択項目36を含む。DiversitySamplingタブ34はまた、EachTest毎回のテスト40又はAllTestsすべてのテスト42の範囲内でダイバーシチサンプリングを実行すべきかどうかユーザに指定させるSampleWithin範囲内のサンプリング随意選択項目38も含む。欠陥解析のために欠陥を選択する上述の方法は、現在使用されているサンプリング方法に勝る多くの利点を持っている。特に、本明細書に述べられる方法は、単純なクラスタリングに基づいて、サンプリング方法と比べると、ウェーハ又はダイのレベルの欠陥シグネチャを処理することで、さらに効果的なサンプリングを実現する。例えば、本明細書に述べられる方法は、同一シグネチャからの複数の事象のより冗長でないレビューを実現する。本明細書に述べられる方法はまた、複数の起源からの拡散エリア欠陥又はシグネチャなど、単純なクラスタリングでは識別されない関心ある欠陥グループを、レビューのために識別できるようにする。さらに、本明細書に述べられる方法は、サンプリング、レビュー、他の欠陥解析から、充分了解されている欠陥を排除できるようにする。さらに、本明細書に述べられる方法は、さらに多くの関心ある欠陥を、このレビューサンプルに含められるようにする。上述の欠陥解析のために欠陥を選択する方法の実施形態はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。欠陥解析のために欠陥を選択する別のコンピュータ実行方法の一実施形態は、試料上で検出される欠陥の1つ又は複数の特性を決定することを含む。この方法はまた、上記1つ又は複数の特性のうち、もっとも大きいダイバーシチを有する欠陥を、欠陥解析のために選択することも含む。それゆえ、この方法は、ランダムサンプリングに代わる別法として、ダイバーシチサンプリングを使用する。一実施形態では、この方法は、ウェーハ検査システムに自動的なダイバースサンプリングautomaticdiversesamplingを使用することを含む。別の実施形態では、この方法は、レビューシステム光学レビューシステム又はSEMレビューシステムに自動的なダイバースサンプリングを使用することを含む。欠陥解析のために欠陥を選択する上述の方法は、この母集団のダイバースサンプルを自動的に識別することで、関心ある欠陥を見出すチャンスを高めるという点で有利である。このような方法は、実験用途又はランプ用途でのサンプリングに特に有利であるかもしれない。例えば、このような方法は、この試料上で、上記タイプの欠陥のすべてを自動的に見られるようにする。さらに、この方法は、欠陥タイプがウェーハ上で優勢であるが、ただし、クラスタ又はシグネチャとして明らかでないときには、同様な欠陥のインスタンスinstanceを回避できるようにする。ユーザが、自動的に生成された多様な欠陥サンプルを利用する場合には、ユーザは、このサンプリングアルゴリズムをユーザインターフェースから選択できる。このような選択をユーザに提供するのに使用できる1つの可能なインターフェースが図2に示されている。このインターフェースは、上述の通りに構成される。上述の欠陥解析のために欠陥を選択する方法の実施形態はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。検査と同様に、これらの欠陥を捜し出す点でも、これらの欠陥に関する情報を収集する点でも、最適な性能を得るために、これらのレビュー条件ハードウェアとソフトウェアの両方を調整することが好ましい。検査と同様に、このウェーハ上の或る欠陥タイプに最適な条件は、他の欠陥タイプの条件とは実質的に異なる。現行方法では、これらの最適条件の差異は、異なる撮像条件とアルゴリズムを用いて実行される追加レビューパスなどのリカバリー戦略を持つことで処理されて、これらの潜在的な欠陥タイプのすべてに対して、それらの正しい撮像条件とアルゴリズムを使用する。欠陥ごとに、最適でありそうな条件を前もって知ることは、あらゆる欠陥に関する最適情報を提供しながら、SEMレビューのスループットを向上させることになる。この母集団のサブサンプルには、異なるSEM設定だけでなく、異なるサンプリング条件も利用できるであろう。よって、欠陥レビュープロセスの1つ又は複数のパラメータを選択するコンピュータ実行方法の一実施形態は、欠陥レビューのために選択された欠陥の1つ又は複数の特性を決定することを含む。この方法はまた、上記1つ又は複数の特性に基づいて、この欠陥レビューのために1プロセスの1つ又は複数のパラメータを選択して、1つ又は複数の異なるパラメータを用いてこれらの欠陥の異なるタイプをレビューできるようにすることも含む。一実施形態では、上記1つ又は複数のパラメータは、1つ又は複数のデータ収集パラメータを含む。別の実施形態では、上記1つ又は複数のパラメータは、1つ又は複数のデータ処理パラメータを含む。いくつかの実施形態では、この方法は、上記1つ又は複数の特性に基づいて、これらの欠陥タイプの1つ又は複数に対して、1つ又は複数のサンプリングパラメータを選択することを含む。これらのサンプリングパラメータは、さらに上で述べられたように、選択される。欠陥レビュープロセスの1つ又は複数のパラメータを選択する上述の方法を利用すれば、このレビューシステムを調整して、その検出母集団のサブサンプルを合わせることで、それらのレビュー結果を向上させることができる。特に、この方法は、そのレビュー用のハードウェア及び/又はソフトウェアをセットアップして、最適な性能及びスループットを得る目的で、検出データを使用するものである。例えば、この方法は、SEMReviewのために、これらの欠陥を2つ以上の異なるグループにビン分類し、また、異なるハードウェア及び/又はソフトウェアの条件のもとに、それぞれのグループをレビューする。例えば、SEM検査システムで見出される欠陥は、電気的な欠陥と物理的な欠陥のグループにビン分類できる。光学検査システムにより見出される欠陥は、埋込み欠陥と表面欠陥にビン分類できる。このようなSEM制御の方法はまた、複数回の検査の実行など、本明細書に述べられる追加の方法及び工程も含んでもよい。これらの欠陥を所定の最適条件のもとにレビューできるために、このSEMReviewからの分類と画像は最適であるかもしれないが、一方、このSEMレビューツールは、非常に効率的なやり方で使用される。欠陥レビュープロセスの1つ又は複数のパラメータを選択する方法の実施形態はそれぞれ、本明細書に述べられる他のどんな工程1つ又は複数も含んでもよい。欠陥を分類するコンピュータ実行方法の一実施形態は、試料のために生み出された検査データを、この試料のために生み出された欠陥レビューデータと組み合わせたものを使用して、この試料上の欠陥を分類することを含む。一実施形態では、この検査データは生の検査データを含む。別の実施形態では、これらの欠陥を分類することが、欠陥属性ベースの方法、又は特徴ベクトルベースの方法を用いて行われる。別の実施形態では、これらの欠陥を分類することが、自動欠陥分類を含む。そのような欠陥分類方法は、当技術分野において知られている適切な方法であればどんなものでも含んでもよい。一実施形態では、この欠陥レビューデータはSEM画像を含む。別の実施形態では、これらの欠陥を分類するのに使用される検査データは、これらの欠陥に関する文脈情報を含む。いくつかの実施形態では、この検査データは、異なるデータ収集パラメータを用いて生み出される。さらに他の実施形態では、この欠陥レビューデータは、異なるデータ収集パラメータを用いて生み出される。それゆえ、上述の方法は、欠陥分類の目的で、検査データをレビューデータと組み合わせたものを使用するものである。したがって、上述の方法を使用すれば、自動欠陥分類において、レビュー情報とともに検査情報を使って、これらのレビュー結果を向上させることができる。さらに、これらの欠陥を分類するために、この検査プロセスとレビュープロセスの全生結果をともに考慮に入れる。このようなビン分類に使用されるアルゴリズムは、当技術分野において知られている欠陥属性ベースの方法、又は特徴ベクトルベースの方法のいずれであってもよい。それゆえ、上述の方法は、欠陥を分類する現在使用されている他の方法に勝る利点をいくつか持っている。例えば、このSEM画像は、現在利用できるもっとも高い画像忠実度を持っているとはいえ、SEMで見ることのできる試料上のエリアに限界がある。このようにして、検査において収集された欠陥データは、さらに広い範囲の文脈情報を提供できる。さらに、いくつかの欠陥から成るシグネチャは、異なるデータ収集条件又は撮像条件で生み出された検査データを用いれば、もっともよく認められるか、あるいは選定できる。さらに、これらのSEM画像は、いくつかの欠陥タイプでは情報が制限されることもあり、これらの検査画像が補足情報を提供する。別の実施形態は、図3に示される搬送媒体44に関わっている。この図は、定尺で描かれてないことに留意する。特に、この図の要素の一部の尺度は、非常に誇張されて、これらの要素の特性を強調している。搬送媒体44は、本明細書に述べられるコンピュータ実行方法の1つ又は複数を実施するために、コンピュータシステム48上で実行できるプログラム命令46を含む。本明細書に述べられているような方法を実施するプログラム命令は、この搬送媒体を介して送られるか、あるいは、この搬送媒体上に保存される。この搬送媒体は、電線、ケーブル、又は無線送信リンクなどの伝送媒体であってもよい。この搬送媒体はまた、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気ディスク又は画像収集ディスク、あるいは磁気テープなどの記憶媒体でもあってもよい。これらのプログラム命令は、とりわけ、手続きベースの技法、コンポーネントベースの技法、及び/又はオブジェクト指向の技法を含め、様々な方法のどれかで実施される。例えば、これらのプログラム命令は、要望通り、Matlab、VisualBasic、ActiveXcontrols、C、Cobjects、C、Java登録商標Beans、MicrosoftFoundationClassesMFC、あるいは、他の技術又は手法を用いて、実施される。このコンピュータシステムは、パーソナルコンピュータシステム、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、画像処理コンピュータ、パラレルプロセッサ、あるいは、当技術分野において知られている他の任意の装置を含め、様々な形式を取る。一般に、コンピュータシステムという用語は、記憶媒体からの命令を実行する1つ又は複数のプロセッサを持つどんな装置も含むように広く定義される。図3はまた、本明細書に述べられるコンピュータ実行方法の実施形態の1つ又は複数を実施するように構成できるシステムの一実施形態も示している。図3に示されるシステムは、検査システム50を含む。検査システム50は、ステージ56上に配置された試料54用の検査データを含む出力52を生み出すように構成されている。例えば、検査システム50は測定ヘッド58を含む。測定ヘッド58は、この試料の光学測定又は他の測定を行うように、ステージ56に対して配置される。ステージ56は、当技術分野において知られている適切な任意の機械式又はロボット式のアセンブリを含む。検査システム50は、当技術分野において知られている任意の技法を用いて、この試料を検査するように構成される。さらに、この検査システムは、当技術分野において知られている適切な任意の構成を持っても良い。例えば、この検査システムは、光学検査システムとして構成される。別法として、この検査システムは、CDSEMや、eS25及びeS30のシステムKLA-Tencorから市販されているものなどのe-beam検査ツールとして構成される。検査システム50は、コンピュータシステム48に結合される。例えば、測定ヘッド58の1つ又は複数の構成要素図示されてないは、伝送媒体図示されてないにより、コンピュータシステム48に結合される。この伝送媒体は、有線部分と無線部分を含む。このようにして、出力52は、測定ヘッド58から伝送媒体を横切って、コンピュータシステム48に送られる。いくつかの実施形態では、この出力はまた、測定ヘッド58とコンピュータシステム48との間に入れられた1つ又は複数の電子構成装置図示されてないを通じて送られる。それゆえ、出力52は、検査システム50からコンピュータシステム48に送られる。コンピュータシステム48は、本明細書に述べられるコンピュータ実行方法の1つ又は複数を、出力52を用いて遂行するように構成されている。コンピュータシステム48は、搬送媒体44に含まれるプログラム命令46を用いて、これらのコンピュータ実行方法、及び他の任意の欠陥関連機能を遂行する。いくつかの実施形態では、このシステムは、それに加えて、又はその代わりに、欠陥レビューシステム60を含むことがある。このようにして、このシステムは、検査システムと欠陥レビューシステムを両方とも含む場合もあるし、含まない場合もある。このようなシステムは、検査/レビュークラスタツールとして構成される。言い替えれば、検査システムとレビューシステムは、共通の環境、共通の試料ハンドラspecimenhandler、共通のコンピュータシステム本明細書にさらに述べられる、及び/又は、共通の電源などの1つ又は複数の共通の構成要素により結合される。レビューシステム60は、ステージ66上に配置された試料64用のレビューデータを含む出力62を生み出すように構成されている。例えば、レビューシステム60は測定ヘッド68を含む。測定ヘッド68は、この試料の光学測定又は他の測定を行うように、ステージ66に対して配置される。ステージ66は、当技術分野において知られている適切な任意の機械式又はロボット式のアセンブリを含んでもよい。レビューシステム60は、当技術分野において知られている任意の技法を用いて、この試料上の欠陥をレビューするように構成される。さらに、このレビューシステムは、当技術分野において知られている適切な任意の構成を持ってもよい。例えば、このレビューシステムは、光学レビューシステムとして構成される。別法として、このレビューシステムは、CDSEMや、eS25及びeS30のシステムKLA-Tencorから市販されているものなどのe-beamレビューツールとして構成される。レビューシステム60は、コンピュータシステム48に結合される。例えば、測定ヘッド68の1つ又は複数の構成要素図示されてないは、伝送媒体図示されてないにより、コンピュータシステム48に結合される。この伝送媒体は、有線部分と無線部分を含む。このようにして、出力62は、測定ヘッド68から伝送媒体を横切って、コンピュータシステム48に送られる。いくつかの実施形態では、この出力はまた、測定ヘッド68とコンピュータシステム48との間に入れられた1つ又は複数の電子構成装置図示されてないを通じて送られる。それゆえ、出力62は、レビューシステム60からコンピュータシステム48に送られる。コンピュータシステム48は、本明細書に述べられるコンピュータ実行方法の1つ又は複数を、出力62を用いて遂行するように構成されている。コンピュータシステム48は、搬送媒体44に含まれるプログラム命令46を用いて、これらのコンピュータ実行方法、及び他の任意の欠陥関連機能を遂行することができる。いくつかの実施形態では、本明細書に述べられるシステムは、スタンドアロン独立型ツール、すなわち、プロセスツールに物理的に結合されてないツールとして構成される。しかしながら、このようなシステムは、有線部分と無線部分を含む伝送媒体により、このプロセスツール図示されてないに結合される。このプロセスツールは、リソグラフィーツール、エッチングツール、付着被着ツール、ポリシング研磨ツール、プレーティングツール、洗浄ツール、又はイオン注入ツールなど、当技術分野において知られている任意のプロセスツールを含む。このプロセスツールは、クラスタツール、あるいは、共通のハンドラにより結合された、いくつかのプロセスモジュールとして構成される。本明細書に述べられるシステムにより行われた検査及び/又はレビューの結果は、フィードバック制御技法、フィードフォワード制御技法、あるいは、in-situ制御技法を用いて、プロセスのパラメータ、又はプロセスツールを変更するために使用されることがある。このプロセスのパラメータ、又はこのプロセスツールは、手操作で、あるいは自動で変更される。本発明の様々な面のさらなる変更及び代替実施形態は、この説明に鑑みて、当業者には明らかであろう。例えば、1つ又は複数の欠陥関連機能を遂行するコンピュータ実行方法が提供される。よって、この説明は、例示としてのみ受け取られるべきであり、当業者に教示する目的で、本発明を実行する一般的なやり方を説明したものである。本明細書に図示され、かつ説明される本発明の形式は、現在好ましい実施形態と見られるものである。要素や材料が、本明細書に図示され、かつ説明されるものの代わりに用いられる場合があり、また、部分とプロセスが逆にされる場合があり、さらに、本発明のいくつかの特徴が別々に利用される場合がある。これらはすべて、本発明のこの説明の恩恵を受けた後で、当業者には明らかになろう。併記の特許請求の範囲に述べられる本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、本明細書に述べられる要素に変更を行うことができる。"