"半導体表面から取得される画像データの欠陥を検出するためのコンピュータで実行される方法であって、半導体ウェハ上の1つ又は複数のパターン形成された領域を識別するために画像データの1つ又は複数の組のパターンサーチを行うこと、1つ又は複数の仮想フーリエフィルタVFF作業領域であり、前記1つ又は複数の識別されたパターン形成された領域のうちの少なくとも1つをそれぞれが含むVFF作業領域を生成すること、前記VFF作業領域のそれぞれから画像データの最初の組を取得すること、前記画像データの最初の組を用いて前記1つ又は複数のVFF作業領域の前記1つ又は複数の識別されたパターン形成された各領域内の1つ又は複数のVFFトレーニングブロックを定義することであり、前記識別されたパターン形成された領域の繰り返しパターンでない部分からの強度の寄与が制限されるように、識別されたパターン領域内の各VFFトレーニングブロックが、選択された繰り返しパターンを呈する識別されたパターン形成された領域の一部を包含するように定義され、前記VFFトレーニングブロックのそれぞれからの前記画像データの最初の組を用いて、前記1つ又は複数のVFFトレーニングブロックに関連する空間領域強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することによって、各VFFトレーニングブロックに関する少なくとも1つの次元に沿って最初のスペクトルを計算すること、前記周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数を識別することによって、各VFFトレーニングブロックに関するVFFを生成することであり、そのVFFは、スペクトル極大を呈するように識別された最初のスペクトルの周波数での最初のスペクトルの大きさを無効にするように構成されるものであり、前記1つ又は複数の生成されたVFFを前記1つ又は複数のパターン形成された領域の最初のスペクトルに適用することによって、前記1つ又は複数のパターン形成された領域に関する1つ又は複数のフィルタされたスペクトルを生成すること、前記1つ又は複数のパターン形成された領域の前記1つ又は複数の生成されたフィルタされたスペクトルを1つ又は複数の空間領域画像データセットに変換することによって、前記1つ又は複数のパターン形成された領域に関する画像データのフィルタされた組を作成すること、を含む方法。半導体ウェハの一部の画像データのフィルタされた組を取得するために、半導体ウェハの一部の検査プロセス中に、生成されたVFFのうちの1つ又は複数を用いることをさらに含む、請求項1に記載の方法。半導体ウェハの1つ又は複数の欠陥を検出するために、半導体ウェハの一部の画像データのフィルタされた組を用いることをさらに含む、請求項2に記載の方法。パターン形成された領域の第1のトレーニングブロックの第1のVFFと、前記パターン形成された領域の少なくとも第2のトレーニングブロックからの少なくとも第2のVFFを、集約されたVFFに組み合わせることをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記画像データのフィルタされた組を前記画像データの最初の組と比較することによって、前記画像データのフィルタされた組を検証することをさらに含む、請求項1に記載の方法。各トレーニングブロックに関するフィルタされたスペクトルを各トレーニングブロックに関する最初の計算されたスペクトルと比較することによって、各トレーニングブロックに関するフィルタされたスペクトルを検証することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数が、ピーク検出アルゴリズムを介して識別される、請求項1に記載の方法。前記周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数が、ユーザインターフェースを介して提供されるユーザフィードバックを用いて識別可能である、請求項1に記載の方法。前記1つ又は複数のVFFトレーニングブロックが、トレーニングブロックアルゴリズムを介して識別される、請求項1に記載の方法。前記1つ又は複数のVFFトレーニングブロックが、ユーザインターフェースを介するユーザフィードバックを用いて識別可能である、請求項1に記載の方法。前記VFF作業領域のそれぞれからの画像データの最初の組が、ダイからのイメージの組を含み、前記イメージの組のうちの各イメージがダイの一部をカバーする、請求項1に記載の方法。前記半導体ウェハ上の1つ又は複数のパターン形成された領域が、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムを介して識別される、請求項1に記載の方法。前記パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムが、同じ繰り返しピッチを有する半導体ウェハの一部にわたる複数の繰り返しパターンエリアを識別し、同じ繰り返しピッチを有する複数の繰り返しパターンエリアをパターン形成された領域にマージする、ように構成される、請求項12に記載の方法。前記画像データの最初の組が、画像データの第1の部分及び画像データの少なくとも第2の組を含み、前記画像データの第1の部分が第1のチャネル上に収集され、前記画像データの少なくとも第2の組が前記第1のチャネルとは異なる少なくとも第2のチャネル上に収集される、請求項1に記載の方法。前記1つ又は複数の生成されたVFFが、一次元VFF又は二次元VFFのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。前記1つ又は複数のVFF作業領域に対応する半導体ウェハの一部から反射した照明の一部に対してハードウェアフーリエフィルタHWFFを使用してハードウェアフーリエフィルタリングプロセスを行うことをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記HWFFが、繰り返しパターンの第1の組から反射された光をフィルタするように構成され、前記生成されたVFFが、繰り返しパターンの少なくとも第2の組から反射された光をフィルタするように構成され、前記繰り返しパターンの少なくとも第2の組が前記繰り返しパターンの第1の組とは異なる、請求項16に記載の方法。少なくとも1つの生成されたVFFが、第1のパターン領域から反射された光をフィルタするように構成され、前記HWFFが、前記第1のパターン領域から反射された光をフィルタリングするのに適さない、請求項16に記載の方法。前記HWFFが、前記生成されたVFFの性能を強化するように構成される、請求項16に記載の方法。前記HWFF及び前記生成されたVFFが、繰り返しパターンフィルタリングの全体を強化するように構成される、請求項16に記載の方法。半導体表面に関連する設計データを用いて欠陥を検出するためのコンピュータで実行される方法であって、半導体ウェハの1つ又は複数のデバイス構造の近傍の半導体ウェハの1つ又は複数のパターン形成された領域若しくは前記1つ又は複数のデバイス構造のうちの少なくとも1つを識別するために半導体ウェハに関連する設計レイアウトデータのパターンサーチを行うこと、半導体ウェハに対する1つ又は複数の仮想フーリエフィルタVFF作業領域を生成することであり、各VFF作業領域は、前記設計レイアウトデータを介して識別される前記1つ又は複数のパターン形成された領域のうちの少なくとも1つを含み、前記VFF作業領域のそれぞれから画像データの最初の組を取得すること、前記画像データの最初の組を用いて前記1つ又は複数のVFF作業領域の前記1つ又は複数の識別されたパターン形成された各領域内の1つ又は複数のVFFトレーニングブロックを定義することであり、前記識別されたパターン形成された領域の繰り返しパターンでない部分からの強度の寄与が制限されるように、識別されたパターン領域内の各VFFトレーニングブロックが、選択された繰り返しパターンを呈する識別されたパターン形成された領域の一部を包含するように定義され、前記VFFトレーニングブロックのそれぞれからの前記画像データの最初の組を用いて、前記1つ又は複数のトレーニングブロックに関連する空間領域強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することによって、各VFFトレーニングブロックに関する少なくとも1つの次元に沿って最初のスペクトルを計算すること、前記周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数を識別することによって、各VFFトレーニングブロックに関するVFFを生成すること、前記1つ又は複数の生成されたVFFを前記1つ又は複数のパターン形成された領域の最初のスペクトルに適用することによって、前記1つ又は複数のパターン形成された領域に関する1つ又は複数のフィルタされたスペクトルを生成すること、前記1つ又は複数のパターン形成された領域の前記1つ又は複数の生成されたフィルタされたスペクトルを1つ又は複数の空間領域画像データセットに変換することによって、前記1つ又は複数のパターン形成された領域に関する画像データのフィルタされた組を作成すること、を含む方法。前記設計レイアウトデータがGDSデータ又はOASISデータのうちの1つを含む、請求項21に記載の方法。前記1つ又は複数のデバイス構造のうちの1つがSRAMブロックを含む、請求項21に記載の方法。前記1つ又は複数のデバイス構造の近傍の半導体ウェハの1つ又は複数のパターン形成された領域が、1つ又は複数のSRAMブロックの近傍に位置決めされた繰り返し構造を含む、請求項21に記載の方法。前記1つ又は複数のパターン形成された領域を識別することが、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムを用いて1つ又は複数のパターン形成された領域を識別することを含む、請求項21に記載の方法。前記パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムが、実質的に類似の繰り返しピッチサイズ及び繰り返しピッチ配向を有する半導体ウェハの複数のパターン形成されたエリアを識別し、前記半導体ウェハの前記識別された複数のパターン形成されたエリアを共通のパターン形成された領域にグループ化する、ように構成される、請求項25に記載の方法。前記パターンサーチアルゴリズムが、少なくとも1つのSRAM領域と、前記SRAM領域の近傍の少なくとも1つのパターン形成された領域と、少なくとも1つのランダム論理領域とを区別するように構成される、請求項25に記載の方法。半導体表面から取得される画像データの欠陥を検出するためのコンピュータで実行される方法であって、半導体ウェハに対する1つ又は複数の仮想フーリエフィルタVFF作業領域であり、1つ又は複数の繰り返しパターンをそれぞれが含むVFF作業領域を生成すること、前記VFF作業領域に対応する前記半導体ウェハの一部から反射した照明の一部に対してハードウェアフーリエフィルタリングプロセスを行うこと、前記VFF作業領域のそれぞれから画像データの最初の組を取得することであり、その画像データは、前記ハードウェアフーリエフィルタリングプロセスの後で取得され、前記1つ又は複数のVFF作業領域からの前記画像データの最初の組を用いて前記1つ又は複数のVFF作業領域に関連する空間領域強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することによって、前記1つ又は複数のVFF作業領域に関する少なくとも1つの次元に沿って最初のスペクトルを計算すること、前記周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数を識別することによって、1つ又は複数のVFF作業領域に関するVFFを生成すること、前記1つ又は複数のVFF作業領域の生成されたVFFであり、スペクトル極大を呈するように識別された最初のスペクトルの周波数での最初のスペクトルの大きさを無効にするように構成されるVFFを、前記1つ又は複数のVFF作業領域の最初のスペクトルに適用することによって、前記1つ又は複数のVFF作業領域に関するフィルタされたスペクトルを生成すること、前記1つ又は複数のVFF作業領域の生成されたフィルタされたスペクトルを空間領域強度情報に変換することによって、前記1つ又は複数のVFF作業領域に関する画像データのフィルタされた組を作成すること、を含む方法。レチクル及びウェハのような試験片上の欠陥を検出するために、半導体製造プロセス中の種々のステップで検査プロセスが用いられる。検査プロセスは常に、集積回路のような半導体デバイスの製作の重要な部分である。しかしながら、半導体デバイスの寸法が減少するのに伴い、容認可能な半導体デバイスをうまく製造するのに検査プロセスがより一層重要になる。例えば、比較的小さな欠陥でさえも半導体デバイスに望ましくない逸脱を生じる可能性があるため、半導体デバイスの寸法が減少するのに伴って減少したサイズの欠陥の検出が必要となる。したがって、検査の分野では、以前は無視できていたサイズを有する欠陥を検出することができる検査システムの設計に多くの研究が向けられている。典型的な検査プロセスは、ウェハ上の類似の半導体デバイスエリアを比較することによって欠陥を検出する。2つのデバイスエリア間で検出される差異は、デバイスを不適切に機能させる可能性がある欠陥又はシステムの動作には影響しないであろうニュイサンスnuisanceのいずれかである可能性がある。半導体ウェハ検査の必須段階は、ニュイサンスから欠陥を正確に区別することができるように、検査デバイスのレシピと一般に呼ばれる設定を最適化することを含む。多くの異なるタイプの欠陥の検査もまた、最近ではさらに重要となっている。例えば、検査結果を用いて半導体製作プロセスを監視し及び修正するために、ウェハ上にどんなタイプの欠陥が存在するかを知ることがしばしば必要である。加えて、可能な最高の歩留まりを達成するために、半導体製造に関係するすべてのプロセスを制御することが望まれるので、多くの異なる半導体プロセスから結果的に生じる場合がある異なるタイプの欠陥を検出する能力を有することが望ましい。検出されるべき異なるタイプの欠陥は、それらの特徴を劇的に変える場合がある。例えば、半導体製造プロセス中に検出することが望ましい場合がある欠陥は、厚さの変化、微粒子欠陥、引っかき傷、パターン機能部の欠損又は誤ったサイズにされたパターン機能部等のパターン欠陥、及びこうした異種の特徴を有する多くの他の欠陥を含む場合がある。伝統的に、イメージ化された半導体ウェハの繰り返しパターンエリアをフィルタして、半導体ウェハの欠陥を検出する能力を強化できるようにするために、ハードウェアベースのフーリエフィルタリングが用いられる。しかしながら、ハードウェアベースのフーリエフィルタは、半導体ウェハの特定の領域又はパターンを選択的にフィルタリングして除去することはできない。したがって、ハードウェアベースのフーリエフィルタは、全体のフィルタリングプロセスを必要とし、これは半導体ウェハの幾つかの領域が過度にフィルタされることにつながる。この意味で、所与のパターン形成された領域に関連する所与の周波数領域スペクトルの必要以上に多くの周波数領域ピークがフィルタで除去されて、関連する領域からの信号が光不足になる。したがって、半導体ウェハのパターン形成された領域からの照明を、領域ごとの基準region-by-regionbasisでフィルタリングするのに適した方法及びシステムを提供することが有利であろう。半導体表面から取得される画像データの欠陥を検出するためのコンピュータで実行される方法が開示される。一態様では、方法は、半導体ウェハ上の1つ又は複数のパターン形成された領域を識別するために画像データの1つ又は複数の組のパターンサーチを行うこと、1つ又は複数の仮想フーリエフィルタvirtualFourierfilterVFF作業領域であり、1つ又は複数の識別されたパターン形成された領域のうちの少なくとも1つをそれぞれが含むVFF作業領域を生成すること、VFF作業領域のそれぞれから画像データの最初の組を取得すること、画像データの最初の組を用いて1つ又は複数のVFF作業領域の1つ又は複数の識別されたパターン形成された各領域内の1つ又は複数のVFFトレーニングブロックを定義することであり、識別されたパターン形成された領域の繰り返しパターンでない部分からの強度の寄与が制限されるように、識別されたパターン領域内の各VFFトレーニングブロックが、選択された繰り返しパターンを呈する識別されたパターン形成された領域の一部を包含するように定義され、VFFトレーニングブロックのそれぞれからの画像データの最初の組を用いて、1つ又は複数のVFFトレーニングブロックに関連する空間領域強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することによって、各VFFトレーニングブロックに関する少なくとも1つの次元に沿って最初のスペクトルを計算すること、周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数を識別することによって各VFFトレーニングブロックに関するVFFを生成することであり、そのVFFは、スペクトル極大を呈するように識別された最初のスペクトルの周波数での最初のスペクトルの大きさを無効にするように構成されるものであり、1つ又は複数の生成されたVFFを1つ又は複数のパターン形成された領域の最初のスペクトルに適用することによって、1つ又は複数のパターン形成された領域に関する1つ又は複数のフィルタされたスペクトルを生成すること、及び1つ又は複数のパターン形成された領域の1つ又は複数の生成されたフィルタされたスペクトルを1つ又は複数の空間領域画像データセットに変換することによって、1つ又は複数のパターン形成された領域に関する画像データのフィルタされた組を作成することを含んでもよいが、これらに限定されない。半導体表面に関連する設計データを使用して画像データの欠陥を検出するためのコンピュータで実行される方法が開示される。一態様では、方法は、半導体ウェハの1つ又は複数のデバイス構造の近傍の半導体ウェハの1つ又は複数のパターン形成された領域若しくは1つ又は複数のデバイス構造のうちの少なくとも1つを識別するために半導体ウェハに関連する設計レイアウトデータのパターンサーチを行うこと、半導体ウェハに対する1つ又は複数の仮想フーリエフィルタVFF作業領域を生成することであり、各VFF作業領域は、設計レイアウトデータを介して識別される1つ又は複数のパターン形成された領域のうちの少なくとも1つを含み、VFF作業領域のそれぞれから画像データの最初の組を取得すること、画像データの最初の組を用いて1つ又は複数のVFF作業領域の1つ又は複数の識別されたパターン形成された各領域内の1つ又は複数のVFFトレーニングブロックを定義することであって、識別されたパターン形成された領域の繰り返しパターンでない部分からの強度の寄与が制限されるように、識別されたパターン領域内の各VFFトレーニングブロックが、選択された繰り返しパターンを呈する識別されたパターン形成された領域の一部を包含するように定義され、VFFトレーニングブロックのそれぞれからの画像データの最初の組を用いて、1つ又は複数のトレーニングブロックに関連する空間領域強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することによって、各VFFトレーニングブロックに関する少なくとも1つの次元に沿って最初のスペクトルを計算すること、周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数を識別することによって、各VFFトレーニングブロックに関するVFFを生成すること、1つ又は複数の生成されたVFFを1つ又は複数のパターン形成された領域の最初のスペクトルに適用することによって、1つ又は複数のパターン形成された領域に関する1つ又は複数のフィルタされたスペクトルを生成すること、及び1つ又は複数のパターン形成された領域の1つ又は複数の生成されたフィルタされたスペクトルを1つ又は複数の空間領域画像データセットに変換することによって、1つ又は複数のパターン形成された領域に関する画像データのフィルタされた組を作成することを含んでもよいが、これらに限定されない。半導体表面から取得される画像データの欠陥を検出するための代替的なコンピュータで実行される方法が開示される。一態様では、方法は、半導体ウェハに対する1つ又は複数の仮想フーリエフィルタVFF作業領域であり、1つ又は複数の繰り返しパターンをそれぞれが含むVFF作業領域を生成すること、VFF作業領域に対応する半導体ウェハの一部から反射した照明の一部に対してハードウェアフーリエフィルタリングプロセスを行うこと、VFF作業領域のそれぞれから画像データの最初の組を取得することであり、その画像データは、ハードウェアフーリエフィルタリングプロセスの後で取得され、1つ又は複数のVFF作業領域からの画像データの最初の組を用いて1つ又は複数のVFF作業領域に関連する空間領域強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することによって、1つ又は複数のVFF作業領域に関する少なくとも1つの次元に沿って最初のスペクトルを計算すること、周波数領域におけるスペクトル極大を有する最初のスペクトルの周波数を識別することによって、1つ又は複数のVFF作業領域に関するVFFを生成すること、1つ又は複数のVFF作業領域の生成されたVFFであり、スペクトル極大を呈するように識別された最初のスペクトルの周波数での最初のスペクトルの大きさを無効にするように構成されるVFFを、1つ又は複数のVFF作業領域の最初のスペクトルに適用することによって、1つ又は複数のVFF作業領域に関するフィルタされたスペクトルを生成すること、及び1つ又は複数のVFF作業領域の生成されたフィルタされたスペクトルを空間領域強度情報に変換することによって、1つ又は複数のVFF作業領域に関する画像データのフィルタされた組を作成することを含んでもよいが、これらに限定されない。上記の概要と以下の詳細な説明との両方は単なる例示及び解説であって、特許請求される本発明を必ずしも制限するものではないことが理解される。本明細書に組み込まれ及びその一部をなす付属の図面は、本発明の実施形態を例証し、概要と共に、本発明の原理を解説するのに役立つ。添付の図面を参照することで、本開示の多数の利点が当業者により良く理解されるであろう。付属の図面で例証される開示された主題への言及をここで詳細に行う。図1~図13を概して参照すると、仮想フーリエフィルタリングを用いる改善された欠陥検出のための方法及びシステムが本開示に従って説明される。領域ベースの仮想フーリエフィルタVFFを採用することは、全体的な半導体ウェハの欠陥検出感度を最適化する一助となる可能性がある。本発明は、領域ベースのVFFを訓練し及び実装するのに適した方法及びシステムを提供することに向けられ、これにより、ウェハの欠陥を検出するために検査システムを実装する能力を改善する。本開示の全体を通して用いられる場合のウェハという用語は、概して半導体材料又は非半導体材料で形成された基板のことを指す。例えば、半導体材料又は非半導体材料は、単結晶シリコン、ガリウムヒ素及びりん化インジウムを含んでもよいが、これらに限定されない。ウェハは、1つ又は複数の層を含んでもよい。例えば、こうした層は、レジスト、誘電体材料、導電体材料及び半導体材料を含んでもよいが、これらに限定されない。多くの異なるタイプのこうした層が当該技術分野では公知であり、本明細書で用いられる場合のウェハという用語は、その上にすべてのタイプのこうした層が形成されてもよいウェハを包含することを意図される。ウェハ上に形成された1つ又は複数の層は、パターン形成されてもよいし又はパターン形成されなくてもよい。例えば、ウェハは、繰返し可能なパターンが形成された機能部をそれぞれが有する複数のダイを含んでもよい。こうした材料の層の形成及び処理が、最終的に完成したデバイスをもたらしてもよい。ウェハ上に多くの異なるタイプのデバイスが形成されてもよく、本明細書で用いられる場合のウェハという用語は、当該技術分野では公知のあらゆるタイプのデバイスがその上に製作されているウェハを包含することを意図される。他の実施形態では、レチクル検査システムによって生成されたレチクルのイメージが、設計データスペースにおける設計データとして用いられる。レチクルは、ウェハ上に設計データを印刷するのに用いられる。このように、それぞれ、高倍率光学レチクル検査システム又は電子ビームベースのレチクル検査システムによって、レチクルのイメージビームイメージが取得される。代替的に、レチクルのイメージは、空中イメージングレチクル検査システムによって取得されるレチクルの空中イメージであってもよい。レチクルのイメージは、1つ又は複数のステップを行うために設計データを用いる本明細書で説明される実施形態のうちのいずれかにおいて、設計データのためのプロキシとして用いられてもよい。フロアプランとして知られている半導体チップ設計は、セルとして知られている繰り返し構造の位置情報を含む。この情報は、普通はGDSII又はOASISファイルフォーマットで格納されるチップの物理的設計から抽出することができる。本開示で用いられる場合の設計データという用語は、一般に、複雑なシミュレーション又は簡単な幾何学的演算及びブール演算を通じて集積回路の物理的設計及び物理的設計から導出されたデータのことを指す。加えて、レチクル検査システム及び/又はその導出物によって収集されるレチクルのイメージは、設計データのための1つ又は複数のプロキシとして用いられてもよい。こうしたレチクルイメージ又はその導出物は、設計データを用いる本明細書で説明されるいずれかの実施形態における設計レイアウトの代替として役立つ場合がある。設計データ及び設計データプロキシは、その両方が2006年11月20日に出願され且つその両方が参照により本明細書に組み込まれる、米国特許出願第11/561,735号及び米国特許出願第11/561,659号で説明される。図1は、プロセス200を行うのに用いられてもよい、仮想フーリエフィルタリングを用いる改善された欠陥検出に適したシステム100を例証する。一実施形態では、システム100は、検査システム104のような半導体ウェハ106上の欠陥を検出するように構成された測定システム102を含んでもよいが、これに限定されない。検査システム104は、明視野検査システム、暗視野検査システム又は電子ビーム検査システムのような当該技術分野では公知のあらゆる適切な検査システムを含んでもよいが、これらに限定されない。さらに、検査システム104の照明源は、狭帯域照明源又は広帯域照明源を含んでもよい。さらなる実施形態では、検査システム104は、半導体ウェハ106の欠陥を識別するためにシステム100の別のサブシステムからの命令を受けるように構成されてもよい。例えば、検査システム104は、システム100のコンピュータシステム108から命令を受けてもよい。コンピュータシステム108から命令を受信すると、検査システム104は、提供された命令において識別される半導体ウェハ106の場所で検査プロセスを行ってもよい。一実施形態では、システム100のコンピュータシステム108は、1つ又は複数のVFFトレーニングブロックに関連する画像データを用いて、1つ又は複数の領域ベースの仮想フーリエフィルタを生成するように構成されてもよい。この意味で、コンピュータシステム108は、1つ又は複数の識別されたパターン形成された領域の1つ又は複数のトレーニングブロックを定義してもよい。コンピュータシステム108は、空間領域画像データを周波数領域データに変換することによって、最初のスペクトル若しくは1つ又は複数のVFFトレーニングブロックの少なくとも1つの次元に沿ったスペクトルを計算するために、定義されたトレーニングブロックのうちの1つ又は複数を使用してもよい。さらに、コンピュータシステム108は、次いで、周波数領域データにおけるスペクトル極大すなわち、強度対周波数データにおけるピーク位置を識別し、これらのピーク周波数での最初のスペクトルの大きさを無効にすることによって、領域ベースのVFFを生成してもよい。したがって、コンピュータシステム108は、生成されたVFFを各トレーニングブロックの最初のスペクトルに適用することによって、各トレーニングブロックに関するフィルタされたスペクトルを生成してもよい。加えて、コンピュータシステム108は、1つ又は複数の生成されたVFFを1つ又は複数のパターン形成された領域に適用し、1つ又は複数のパターン形成された領域のフィルタされた周波数領域スペクトルを空間領域強度情報に変換することによって、1つ又は複数のパターン形成された領域に関する画像データのフィルタされた組セットを作成してもよい。さらに、コンピュータシステム108は、本明細書で説明される方法の実施形態のうちのいずれかのあらゆる他のステップ単数又は複数を行うように構成されてもよい。別の実施形態では、コンピュータシステム108は、当該技術分野では公知のあらゆる方法で検査システム104に通信可能に結合されてもよい。例えば、コンピュータシステム108は、検査システム104のコンピュータシステムに結合されてもよい。さらに、システム100のコンピュータシステム108は、ワイヤライン部及び/又は無線部を含んでもよい伝送媒体によって、他のシステムからデータ又は情報例えば、検査システムから検査結果又は計測システムから計測結果を受信する及び/又は取得するように構成されてもよい。このように、伝送媒体は、システム100のコンピュータシステム108及び他のサブシステムの間のデータリンクとして役立ってもよい。さらに、コンピュータシステム108は、伝送媒体を介して外部のシステムにデータを送信してもよい。例えば、コンピュータシステム108は、生成したVFFを、説明されたシステム100とは独立して存在する別個の検査システムに送信してもよい。コンピュータシステム108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、イメージコンピュータ、パラレルプロセッサ又は当該技術分野では公知のあらゆる他のデバイスを含んでもよいが、これらに限定されない。一般に、コンピュータシステムという用語は、メモリ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有するあらゆるデバイスを包含するように広く定義されてもよい。本明細書で説明される方法のような方法を実行するプログラム命令112は、搬送媒体110で伝送され又は搬送媒体110上に格納されてもよい。搬送媒体は、ワイヤ、ケーブル又は無線伝送リンクのような伝送媒体であってもよい。搬送媒体はまた、読出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気又は光ディスク、若しくは磁気テープのような記憶媒体を含んでもよい。図1で例証されるシステム100の実施形態は、さらに本明細書で説明されるように構成されてもよい。加えて、システム100は、本明細書で説明される方法の実施形態単数又は複数のうちのいずれかのあらゆる他のステップ単数又は複数を行うように構成されてもよい。図2は、半導体表面から取得される画像データの欠陥を検出するためのコンピュータで実行されるプロセス200で行われるステップを例証する流れ図である。第1のステップ202において、半導体ウェハ上の1つ又は複数のパターン形成された領域を識別するために、パターンサーチが行われてもよい。一態様では、繰り返しパターンを呈する1つ又は複数の領域を識別するために、検査システム104を介して得られた半導体ウェハ106の表面の画像データが解析されてもよい。例えば、パターンを呈する1つ又は複数の領域を識別するために、画像データにパターン認識アルゴリズムが適用されてもよい。別の例として、繰り返しパターンエリアは、ユーザインターフェースを介するユーザからのフィードバックを用いて識別されてもよい。このように、システム100は、検査システム104を介して収集されたイメージをディスプレイデバイス114上に表示してもよい。ユーザは、次いで、ユーザインターフェース例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーンなどを介して識別命令を入力することによって、1つ又は複数の繰り返しパターンエリアを識別し及び選択してもよい。1つ又は複数のパターン認識アルゴリズムを介して繰り返しパターンエリアが最初に識別されてもよく、次いで、ユーザが繰り返しパターンエリアの自動識別の結果をチェックし、ユーザインターフェースを介して調整を行ってもよいことがさらに考慮される。本発明との関連で種々のパターン認識アルゴリズムが実装されてもよいことを認識されたい。別の態様では、2つ以上のパターン形成されたエリアが、単一のパターン形成された領域に一緒にグループ化されてもよい。図3は、パターン形成された領域に一緒にグループ化される、半導体ウェハ106の表面上に存在する複数の繰り返しパターンエリアを例証する。例えば、図3に示すように、半導体ウェハは、領域のそれぞれが実質的に類似の繰り返しパターンを呈する、繰り返しパターンエリア302a,302b,302c,302d,302eを含んでもよい。これらのパターンエリアは、次いで、単一のパターン領域304に一緒にグループ化されてもよい。別の例では、単一のパターン領域308を形成するために、繰り返しパターンエリア306a及び306bが一緒にグループ化されてもよい。幾つかの実施形態では、パターンエリアは、パターンエリアに存在する繰り返しピッチ、パターンエリアに関連するパターンの複雑さ、及びパターンエリアの配向に基づいて、パターン形成された領域にグループ化されてもよい。所与のパターン領域例えば、304又は308は、パターン形成されていない部分を含んでもよいことが本明細書でさらに理解される。例えば、図3で例証されるように、パターン形成された領域304とパターン形成された領域308との両方が、パターン形成されていない機能部310を含んでもよい。一実施形態では、繰り返しパターンは、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムを介してパターン形成された領域にグループ化されてもよい。このように、システム100のコンピュータシステム108のプロセッサによって実行されるパターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、類似したパターン形成されたエリアを探し出し、単一のパターン形成された領域にグループ化するように作用してもよい。1つの意味では、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、同じ又はほぼ同じ繰り返しピッチ例えば、サイズ又は配向を呈する半導体ウェハ106の一部の2つ以上の繰り返しパターンエリアを識別するように構成されてもよい。別の意味では、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、識別された2つ以上の繰り返しパターンエリアを、単一のパターン形成された領域にマージ融合してもよい。別の実施形態では、システム100は、ユーザインターフェース116を介してユーザが供給したフィードバックを用いて、類似したパターンエリアをパターン形成された領域にグループ化するように作用してもよい。さらに、システム100は、識別されたパターン形成された領域を、ディスプレイデバイス114を介してユーザに表示するように構成されてもよく、ユーザは、次いで、パターングループ化アルゴリズムを介して行われる自動グループ化プロセスの的確さに関係したフィードバックを、システム100に提供してもよいことも考慮される。このように、ユーザは、パターン領域を検証し、パターン領域を却下し、若しくはパターン領域の場所又はサイズを調整してもよい。第2のステップ204において、1つ又は複数の仮想フーリエフィルタVFF作業領域が生成されてもよい。一態様では、各VFF作業領域は、ステップ202で定義される場合の少なくとも1つのパターン形成された領域例えば、302a302eを含む。一般的な意味で、各VFF作業領域は、あらゆる数の識別されたパターン形成された領域を含んでもよい。図4は、ウェハ408のパターン領域404を包含するように設計された単一の作業領域402の実施形態を例証し、この場合、パターン形成された領域404は2つの別個のパターンエリア406を含む。図4で例証される実施形態は、限定するものではく、むしろ単なる例証として解釈されるべきである。各作業領域402が複数のパターン形成された領域404を含む状態で、複数の作業領域402が同時に実装されてもよいことを認識されたい。さらに、2つの異なる作業領域が同じパターン形成された領域を含んでもよい。本明細書でさらに詳しく説明されることになるように、指定された1つ又は複数の作業領域402から本発明のVFFを生成するための画像データが収集されてもよいことがさらに理解されるはずである。一実施形態では、VFF作業領域は、半導体ウェハ106のダイを包含してもよい。例えば、作業領域から取得した画像データの組は、ダイのイメージの組を含んでもよい。このように、各イメージは、イメージ化されたダイの一部に対応する場合があるダイのイメージの組を含んでもよい。さらなる実施形態では、画像データを取り込むために半導体ウェハ106のエリアを指定するのに使用される作業領域402は、ユーザインターフェース116を介してユーザによって選ばれてもよい。このように、ユーザは、解析するために半導体ウェハ106の一部すなわち、作業領域402を選択してもよい。第3のステップ206において、ステップ204で指定されたVFF作業領域のそれぞれから画像データの最初の組セットが取得されてもよい。このように、システム100は、VFF作業領域によって指定される場合の半導体ウェハ106のユーザが定義したエリアから画像データ例えば、検査ベースのイメージを取得するように作用してもよい。図5は、検査システム104を用いて収集された半導体ウェハ106の表面の指定された作業領域502のイメージのレンダリング500を例証する。図5に示すように、イメージ化された作業領域は、一方が水平方向に走り、他方が垂直方向に走る、2つの繰り返しパターン領域を呈する。これは、作業領域301が、水平方向の繰り返しパターン領域304及び垂直方向の繰り返しパターン領域308を含む、図3の例証された図と比較されてもよい。本出願人は、1つ又は複数のVFF作業領域の画像データが、限定はされないが明視野検査技術及び暗視野検査技術のような当該技術分野では公知のあらゆる事象で収集されてもよいことを特筆する。さらなる実施形態では、画像データの単一の組を形成するために、同じ作業領域から取得した2つ以上のイメージをデジタル形式で組み合わせてもよい。1つ又は複数の作業領域から取得された画像データを組み合わせる及び/又は処理するために、当該技術分野では公知のあらゆる画像処理ステップが使用されてもよいことを認識されたい。第4のステップ208において、1つ又は複数のVFF作業領域のパターン領域のそれぞれの1つ又は複数のVFFトレーニングブロックが定義されてもよい。一態様では、システム100は、作業領域のパターン形成された各領域内の1つ又は複数のVFFトレーニングブロックを定義するために、ステップ206の取得された画像データを解析してもよい。例えば、図3に示すように、システム100は、パターン形成された領域304のVFFトレーニングブロック312a,312b,312c,312d,312eを定義するように作用してもよい。同様に、システム100は、パターン形成された領域308のVFFトレーニングブロック314a及び314bを定義するように作用してもよい。パターン形成された領域のVFFトレーニングブロックは、半導体ウェハ106の表面のパターン形成されていないエリアから反射された光の寄与を制限するために用いられる。このように、VFFトレーニングブロックは、所与のパターン形成された領域で見受けられる選択された繰り返しパターンだけを実質的に包含するように構成される。例えば、パターン領域304に関しては、図3に示すように、VFFトレーニングブロック312a,312b,312c,312d,312eは、それぞれ302a,302b,302c,302d,302eの繰り返しパターンエリアを包含してもよい。同様に、パターン領域308に関しては、VFFトレーニングブロック314a及び314bは、それぞれ306a及び306bの繰り返しパターンエリアを包含してもよい。VFFトレーニングブロックの数に関係する上記の説明は、限定するものではなく、単なる例証として解釈されるべきであることに留意されたい。一般的な意味で、所与のパターン領域は、あらゆる数のVFFトレーニングブロックを含んでもよいことを認識されたい。一実施形態では、システム100は、VFF作業領域の1つ又は複数のパターン形成された領域の1つ又は複数のトレーニングブロックを自動的に定義するために、VFFトレーニングブロックアルゴリズムを実装実行してもよい。例えば、VFFトレーニングブロックアルゴリズムは、繰り返しパターンだけを含む1つ又は複数のページ区切りの部分を位置付けてもよい。別の実施形態では、システム100のユーザインターフェース116を介するユーザからのフィードバックを用いて、1つ又は複数のパターン形成された領域のトレーニングブロックが定義されてもよい。このように、システム100は、所与の作業領域に関して収集された画像データをディスプレイデバイス114上に表示してもよい。ユーザは、次いで、ユーザインターフェース116例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーンなどを介して所与のパターン形成された領域の1つ又は複数のVFFトレーニングブロックを位置付け、及びこのサイズを定義してもよい。第5のステップ210において、ステップ208で定義されたVFFトレーニングブロックのうちの1つ又は複数に関する最初のスペクトルが計算されてもよい。一態様では、空間領域強度情報システム100の検査システム104で集められたを周波数領域スペクトル情報に変換することによって、トレーニングブロックのうちの1つ又は複数に関する最初のスペクトルが計算されてもよい。空間領域情報と周波数領域情報との変換は、当該技術分野では公知のあらゆる公知のフーリエ同様の変換の適用を含んでもよい。こうした変換は、フーリエ変換、ハートレー変換、又は当該技術分野では公知のあらゆる適切な正準変換を含んでもよいが、これらに限定されない。図6は、1つの方向例えば、X方向又はY方向に沿った周期性を呈する1つ又は複数のVFFトレーニングブロックから取得した画像データからの空間領域強度情報を変換することによって計算した周波数領域スペクトル602を例証する。図6に描かれたスペクトル情報は、周波数の関数としての光の強さを表すことを認識されたい。空間領域と周波数領域との変換は、少なくとも1つの空間的方向に沿った空間強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することを含んでもよい。これに関して、空中位置の関数としての強度を表す所与のVFFトレーニングブロックから取得された二次元イメージが、周波数領域スペクトルに変換されてもよいことが認識される。さらに、単一の方向例えば、X方向又はY方向に沿った周期性を呈する二次元イメージが、一次元周波数領域スペクトルにマップされてもよいことが認識される。しかしながら、分離可能でない二次元周期性例えば、周期的アレイを呈する二次元イメージに関して、二次元空間領域イメージを二次元周波数領域スペクトルマップに変換できることがさらに理解される。本発明での実装に適した種々の空間領域と周波数領域との変換動作が存在することを当業者は理解するであろう。半導体検査データとの関連で空間領域と周波数領域との変換を行うための方法は、1996年7月16日に発行された米国特許第5,537,669号、2000年2月1日に発行された米国特許第6,021,214号、2003年12月16日に発行された米国特許第6,665,432号、及び2007年5月15日に発行された米国特許第7,218,768号で説明され、これらのすべては、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。さらなる実施形態では、2つ以上のVFFトレーニングブロックから取得された空間画像データは、上記で説明された空間領域と周波数領域との変換の適用前に、デジタル形式で組み合わされてもよい。これに関して、システム100又はユーザは、空間画像データの所与の組セットのサンプリング統計を改善するために、所与のパターン形成された領域例えば304の利用可能なVFFトレーニングブロック例えば、312a312eのうちの2つ以上を選択してもよいことに注目される。例えば、図3を再び参照すると、システム100アルゴリズム選択又はユーザフィードバックを介するは、第1のVFFトレーニングブロック312bと第2のVFFトレーニングブロック312dを選択し、それらを組み合わせて、空間画像データの集約一体化された組を形成してもよい。そうする際に、システム100のアルゴリズム又はユーザフィードバックは、トレーニングブロック312b及び312dの強度対空間位置データのピークを識別し、2つのデータセットを一緒にデジタル形式で加える前に2つのトレーニングブロック312b及び312dに関連する周期的パターンを位置合わせしてもよいことが認識される。空間画像データの集約一体化された組を作成すると、上記で説明された空間領域と周波数領域との変換が適用されてもよい。第6のステップ212において、ステップ208で定義されるVFFトレーニングブロックのうちの1つ又は複数に対して仮想フーリエフィルタVFFが生成されてもよい。第7のステップ214において、ステップ212の生成されたVFFを1つ又は複数のVFFトレーニングブロックの最初のスペクトルに適用することによって、1つ又は複数のVFFトレーニングブロックに関するフィルタされたスペクトルが生成されてもよい。図6を再び参照すると、一態様では、周波数領域における極大例えば、604a、604b、604cなどを呈する最初のスペクトル602の識別された周波数ステップ210で計算されるを用いて、VFFトレーニングブロックのうちの1つ又は複数に関するVFF606が生成されてもよい。別の態様では、VFF606は、スペクトル極大を呈するように識別された周波数での最初のスペクトルの強度の大きさを無効にするように構成される。このように、生成されたVFF606は、周波数領域データの強度ピークによって明らかにされる、周期的パターンに関連する強度の寄与を制限するように作用してもよい。周波数領域強度データの強度ピークを無効にすることによって、システム100は、本明細書でさらに詳しく説明されるように、検査される半導体ウェハ106の繰り返しパターン部分からの寄与をなくす又は少なくとも制限するように作用してもよい。図6に描かれたように、VFF606は、最初の周波数領域スペクトル602のピーク極大例えば、604a、604b、605cなどの周波数の場所でゼロの振幅を有するように定義される。一実施形態では、システム100は、ピーク検出アルゴリズムを介して強度極大の位置すなわち、周波数値を自動的に突き止めてもよい。例えば、システム100のピーキング検出アルゴリズムは、最初のスペクトル例えば、602の強度ピーク例えば、604a、604b、604cなどのうちのすべて又はほぼすべてを検出するように作用してもよい。多数のピーク検出アルゴリズムが本発明での実装に適する可能性があることを認識されたい。別の実施形態では、強度対周波数データの組の強度ピークは、ユーザインターフェースを介してユーザによって提供されたフィードバックを用いて識別されてもよい。このように、システム100は、ディスプレイデバイス114上に周波数領域強度スペクトルの1つ又は複数のイメージを表示してもよい。ユーザは、次いで、ユーザインターフェース116例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーンなどを介して識別命令を入力することによって強度ピークのうちの1つ又は複数を識別してもよい。さらなる実施形態では、1つ又は複数のピーキング検出アルゴリズムを介して所与の周波数領域スペクトルの強度ピークが最初に識別されてもよい。次いで、ユーザは、自動ピーク識別の結果をチェックし、ユーザインターフェース116を介して識別されたピークの組の調整を行ってもよい。さらなる実施形態では、システム100は、ユーザが、システム100のピーキング検出アルゴリズムによって用いられる基準を修正できるように構成されてもよい。例えば、システム100は、システム100が解析するべき周波数範囲をユーザが選択できるように構成されてもよい。別の例では、システム100は、ピーク強度の位置が割り当てられるべき最小強度をユーザが確立できるように構成されてもよく、これにより、選択された最小強度を下回るすべてのピークが無視される。ピーキング検出基準に関係した上記の例は、制限を表さないが、ユーザによって選択され及び/又は調整されてもよい当該技術分野では公知の多数の基準が存在するので、単なる例証として解釈されるべきであることを当業者は理解するはずである。ピークの場所例えば、604a、604b、604cなどを識別すると、システム100は、図6に描かれたように、識別されたピークの周波数の場所でのゼロの振幅及び1unityの最大振幅を有する関数を作成することによって、VFF606を形成してもよい。したがって、VFF606関数は、ピークでない周波数での同じ振幅値を維持しながら最初の周波数領域スペクトルの強度ピークを無効にするように作用する。図7は、生成されたVFF606を1つ又は複数のトレーニングブロックの最初のスペクトル602に適用することから結果的に得られるフィルタされたスペクトル702を例証する。図7に示すように、図6のフィルタされていないスペクトル602に存在するピーク例えば、604a、604b、604cなどは、フィルタで除去されており、一方、スペクトル702のピークでない周波数の強度レベルは、最初のスペクトル602に関して不変のままである。別の実施形態では、単一の集約一体化されたVFFを形成するために、2つ以上のVFFがマージされてもよい。例えば、パターン領域の第1のVFFトレーニングブロックから取得された第1のVFFは、同じパターン領域の第2のトレーニングから取得された第2のVFFとマージされてもよい。例えば、第1の及び第2のトレーニングブロックから取得されたスペクトルは、一緒に平均されてもよい。別の事例では、2つのスペクトルが選択的に組み合わされてもよく、システム100は、2つのスペクトルのどの部分を組み合わせるかを能動的に選んでもよい。さらなる実施形態では、2つ以上のVFFのマージは、システム100のマージングアルゴリズムを用いて自動化ベースで行われてもよい。別の実施形態では、システム100は、ユーザインターフェース116を介してユーザが提供したフィードバックに基づいて2つ以上のVFFをマージするように作用してもよい。例えば、ディスプレイデバイス114上の2つ以上のフィルタされたスペクトル702又は関連するVFF606を見ると、ユーザは、データの2つ以上の組をどのようにしてマージするかに関するユーザフィードバックを提供してもよい。例えば、ユーザは、マージするVFF606のグループを選択してもよい。さらなる実施形態では、ユーザは、ユーザインターフェース116を介して、組み合わせるパターン領域の2つ以上のVFFトレーニングブロックを選択してもよい。システム100は、次いで、ユーザによって選択されたVFFトレーニングブロックに関連するVFFをマージするマージ動作を自動的に行ってもよい。ピークの場所を識別する前に2つ以上の周波数領域データセットを最初にマージすることによって、2つ以上のVFFのマージが行われてもよいことが本明細書でさらに理解される。この意味で、システム100は、2つ以上のVFFトレーニングブロックから取得した強度対周波数データセットの組合せからなる集約一体化された強度対周波数データセットのピークの場所ピーク位置を識別してもよい。別の実施形態では、画像データの最初の組は、検査システムの第1のチャネル上に集められた画像データの第1の組と、検査の第2のチャネル上に集められた画像データの第2の組とを含んでもよい。これに関して、各フィルタは、検査システムの個々のチャネルに対応するように構成されてもよい。ここで図8A~図8Dを参照すると、VFFフィルタは、一次元フィルタ又は二次元フィルタとして構成されてもよい。一実施形態では、図8A及び図8Bに示されたように、一次元VFFは、垂直方向又は水平方向のみの周期性をもつパターンが形成された領域からの照明の寄与をフィルタリングで除去するのに適したフィルタからなってもよい。例えば、図8Aの領域802は、垂直方向の繰り返し構造を有する領域を例証し、一方、図8Bの領域804は、水平方向の繰り返し構造を有する領域を例証する。これに関して、ステップ212で生成されたVFFは、図8A及び図8Bに示すように一次元パターンからの照明をフィルタで除去するように構成されてもよい。別の実施形態では、VFFは、二次元VFFを含んでもよい。例えば、図8Cは、分離可能な二次元構造を有するパターン形成された領域を例証する。この意味で、構造806のコンポーネント構造のそれぞれは、垂直方向又は水平方向のいずれかに沿った周期性を呈する。したがって、ステップ212で生成されたVFFは、図8Cに示すように分離可能な二次元パターンからの照明をフィルタで除去するように構成されてもよい。別の例として、図8Dは、分離可能でない二次元構造を有するパターン形成された領域を例証する。この意味で、構造808で表わされる周期性は、2つの別個の直交する方向に分離することはできない。したがって、一般化された二次元フィルタが必要とされる。半導体検査データとの関連での二次元スペクトル分析のための方法は、1996年7月16日に発行された米国特許第5,537,669号、2000年2月1日に発行された米国特許第6,021,214号、2003年12月16日に発行された米国特許第6,665,432号、及び2007年5月15日に発行された米国特許第7,218,768号で説明され、これらのすべては、それらの全体が上記の参照により組み込まれることに留意されたい。第8のステップ216において、ステップ212で生成された1つ又は複数のVFFを用いて、1つ又は複数のパターン形成された領域に関する画像データのフィルタされた組が生成されてもよい。一態様では、選択されたVFFトレーニングブロックを用いて生成されたVFFフィルタは、1つ又は複数のパターン形成された領域から集められた周波数領域スペクトル情報をフィルタするのに用いられてもよい。このように、第1のVFFトレーニングブロック又は利用可能なトレーニングブロックのサブセットは、VFFステップ212で説明されるようにをトレーニングするのに使用されてもよい。VFFを生成した後で、VFFは、所与のパターン形成された領域の付加的なVFFトレーニングブロックから収集されたスペクトルデータセットに適用されてもよい。したがって、VFFは、選択されパターン形成された領域の他の部分からのVFFトレーニングブロックのサブセットを用いて、VFFトレーニング中に識別されたスペクトル強度ピークをフィルタで除去するのに用いられてもよい。このプロセスは、結果的に、パターン形成された領域全体に関連付けられたフィルタされた周波数領域データの組をもたらす。さらなる態様では、1つ又は複数のパターン領域に関連するフィルタされた画像データセットは、1つ又は複数のパターン形成された領域に関連するフィルタされた周波数領域データに対して周波数領域と空間領域との変換を行うことによって作成されてもよい。フィルタされた周波数領域データは、種々の変換技術を使用して空間領域データに変換されてもよいことを当業者は認識するであろう。半導体検査データとの関連で周波数領域と空間領域との変換を行うための方法は、1996年7月16日に発行された米国特許第5,537,669号、2000年2月1日に発行された米国特許第6,021,214号、2003年12月16日に発行された米国特許第6,665,432号、及び2007年5月15日に発行された米国特許第7,218,768号で説明され、これらのすべては、それらの全体が上記で組み込まれる。ここで図9A及び図9Bを参照すると、上記で説明されたプロセス200を介してトレーニングされたVFFの適用前及び適用後に取得された画像データの例が描かれる。図9Aは、検査システム104で取得された作業領域902から取得された画像データ900の例を例証する。作業領域902は、実質的に類似の繰り返しパターンを呈する4つの領域を有するパターン形成された領域904を含む。トレーニングブロック固有のVFFを生成する目的でVFFトレーニングブロック906が指定される。上記で概説されたように画像データと空間領域周波数領域変換に基づいてVFFを生成すると、トレーニングブロック906を用いて作成されたVFFが、パターン形成された領域904内のすべての繰り返しパターンエリアに適用されてもよい。図9Bは、トレーニングされたVFFの適用後に作業領域902から取得された画像データ901のレンダリングを例証する。例証されるように、VFFの適用は、適用されたVFFをトレーニングするのに用いられる、トレーニングブロック906の繰り返しパターンと同一のパターン形成された領域904のパターン部分を除去するように作用する。図9A及び図9Bの画像データに関係した上記の説明は、限定するものではなく、単なる例証として解釈されるべきであることを認識されたい。プロセス200のさらなるステップでは、ステップ214のフィルタされたスペクトルをステップ210の最初の計算されたスペクトルと比較することによって、ステップ214のスペクトル結果が検証されてもよい。一態様では、各トレーニングブロックに関するフィルタされたスペクトルが、最初の空間領域画像データから導出された最初の計算されたスペクトルと比較されてもよい。例えば、図6及び図7に示すように、トレーニングブロックから取得したフィルタされたスペクトル702が、所与のトレーニングブロックから取得した画像データから計算された最初のスペクトル602と比較されてもよい。プロセス200のさらなるステップでは、ステップ216のフィルタされた画像結果をステップ206の画像結果の最初の組と比較することによって、ステップ216の画像結果が検証されてもよい。さらに、システム100は、最初の画像データ又は最初の周波数領域データとフィルタされた画像データ又はフィルタされた周波数領域データをディスプレイデバイス114上に同時に表示して、ユーザが結果を比較できるようにしてもよい。プロセス200の付加的なステップでは、上記で概説されたVFFトレーニングプロセスと併せて、ハードウェアベースのフィルタリングプロセスが実装されてもよい。このように、ハードウェアフーリエフィルタHWFFは、システム100の検査システム104内に実装されてもよい。図10は、付加的なHWFF能力を備えたVFFフィルタリングに適した検査システム104のブロック図を例証する。限定はされないが明視野検査システム又は暗視野検査システムのような種々のタイプの検査システムが本発明での実装に適する可能性があることを当業者は理解するであろう。図10に示すように、検査システム104は、HWFF1002、対物レンズ1004、イメージングレンズ1006及びカメラ1012を含むが、これらに限定されない。一態様では、HWFF1002は、検査システム104の光学カラムの光学瞳平面内に位置決めされる。例えば、図10に示すように、HWFF1002は、対物レンズ1004とイメージングレンズ1006とによって定義される瞳平面内に位置決めされる。これに関して、HWFF1002は、ステージ1010上に配置された半導体ウェハ1008の1つ又は複数の繰り返しパターンから反射された光をフィルタで除去するように作用してもよい。一実施形態では、HWFFは、プロセス200で説明された1つ又は複数のVFF作業領域に対応する半導体ウェハの一部から反射する照明の一部をフィルタで除去してもよい。例えば、HWFFは、プロセス200のVFFトレーニングブロックのうちの1つ又は複数を含む選択された作業領域の繰り返しパターン部分から反射する照明をフィルタで除去してもよい。一般的な意味で、HWFFフィルタリングは、それ自体では領域ベースのフィルタリングに適さないことに留意されたい。したがって、実装されるHWFFは、半導体ウェハ106のより大きい領域例えば、作業領域全体からの照明をフィルタで除去するように作用するであろう。したがって、HWFF1002は、所与の半導体ウェハ106の広い領域にわたってフーリエフィルタリングを実行するのに用いられてもよく、一方、同時に実施されるVFFは、領域ベースのフーリエフィルタリングを実行するのに用いられてもよい。一実施形態では、システム1000のHWFF1002及びシステム1000によって生成されるVFFは、全体的なパターンフィルタリング性能を最適化するように構成されてもよい。例えば、HWFF1002及びVFFは、VFF生成結果の最適化を達成するように構成されてもよい。例えば、VFFは、システムのパターンフィルタリングを最適化するように生成されてもよい。このように、選択されフィルタされパターン形成された領域と、生成されたVFFによって無効にされる周波数領域スペクトルの選択されたピークは、組み合わされたHWFF1002及びVFFシステムの性能を最大にするように選択されてもよい。例えば、VFFの組は、HWFFによって行われる光のフィルタリングを増強するようなアレイ設定で実装されてもよい。別の実施形態では、システム1000のHWFFは、システム100の生成されたVFFの性能を最適化するように構成されてもよい。例えば、システム1000のHWFF1002は、システム1000によって生成されるVFFの性能を最適化するように選択されてもよい。さらなる実施形態では、HWFF1002は、繰り返しパターンの第1の組から反射された光をフィルタするように構成されてもよく、一方、プロセス200の生成されたVFFは、繰り返しパターンの異なる組から反射された光を同時にフィルタするように構成されてもよい。さらなる態様では、プロセス200の生成されたVFFは、HWFF1002が効果的にフィルタリングで除去しない半導体ウェハのパターン形成された領域を対象とするのに使用されてもよい。これに関して、HWFFフィルタリングとVFFフィルタリングとの組合せは、システム100とユーザがパターンフィルタリングプロトコルをより効率よく仕立てることができるようにする。したがって、HWFF及びVFFは、それらの組合せが半導体ウェハの繰り返されるパターンから反射した照明のフィルタリングを最適化するように選択されてもよい。この意味で、システム100又はユーザは、どの周波数成分がHWFF又はVFFのいずれかによる除去に最適であるかを判定してもよい。プロセス200の付加的なステップでは、ステップ212の生成された領域ベースのVFFのうちの1つ又は複数は、半導体ウェハの一部からフィルタされた画像データのセットを収集するために、検査システムによって実行される検査プロセスで用いられてもよい。一実施形態では、上記で説明されたようにVFFトレーニングブロックを用いて1つ又は複数のVFFをトレーニングすると、生成されたVFFは、所与のVFFをトレーニングするのに用いられるVFFトレーニングブロックの繰り返しパターンを除外するために、フィルタされた検査データを取得するのに使用されてもよい。プロセス200のさらなるステップでは、半導体ウェハ106の検査されるエリアに存在する1つ又は複数の欠陥を検出するために、1つ又は複数の領域ベースのVFFを用いて取得した検査データのフィルタされた組が使用されてもよい。このように、所与のパターン形成された領域に関連する選択された繰り返しパターンを除去することによって、カメラ例えば、CCDによって収集された画像データは、半導体ウェハの表面上に/表面内に存在する欠陥をより容易に識別できる可能性がある。図11は、半導体表面の設計データを用いて半導体表面の画像データの欠陥を検出するための代替的なプロセス1100で行われるステップを例証する流れ図である。第1のステップ1102において、半導体ウェハのパターン形成された領域又は半導体ウェハのデバイス構造を識別するために、半導体に関連する設計レイアウトデータの組に対してパターンサーチが行われてもよい。一態様では、設計レイアウトデータを介して識別されるパターン形成された領域は、半導体ウェハの1つ又は複数のデバイス構造の近傍に位置付けられる。別の態様では、設計レイアウトデータの分析は、半導体ウェハのデバイス構造例えば、SRAMブロックを識別するのに使用されてもよい。このように、繰り返し構造を呈する設計エリアのためにGDS又はOASISのような設計レイアウトデータファイルがスキャンされてもよい。例えば、一様な周期性を共有する設計エリアを識別するために、設計レイアウトファイルがスキャンされてもよい。設計レイアウトデータは、各繰り返し構造が異なるピッチを呈する状態で、複数の繰り返し構造を含んでもよいことが認識される。この変化する繰り返しピッチ情報は、1つ又は複数の異なるパターン形成された領域を定義するのに使用されてもよい。例えば、繰り返しピッチ情報は、SRAMデバイスと、半導体ウェハの周辺エリア又はランダム論理領域における繰り返しパターンのような、SRAMデバイスに隣接するパターン形成された領域とを見分けるのに使用されてもよい。ここで図12を参照すると、一実施形態では、1つ又は複数のパターン形成された領域は、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムを介して識別されてもよい。このように、システム100のコンピュータシステム108のプロセッサ図1参照によって実行されるパターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、類似したパターン形成されたエリアを探し出し、これを単一のパターン形成された領域にグループ化するために、1つ又は複数の設計レイアウトデータファイル例えば、GDS又はOASISをスキャンしてもよい。1つの意味では、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、同じ又はほぼ同じ繰り返しピッチ例えば、サイズ又は配向を呈する半導体ウェハ1201の一部設計レイアウトデータの組で表されるようにの2つ以上の繰り返しパターンエリアを識別するように構成されてもよい。別の意味では、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、次いで、識別された2つ以上の繰り返しパターンエリアを単一のパターン形成された領域にグループ化してもよい。例えば、コンピュータシステム108のプロセッサによって実行されるパターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、同じ繰り返しピッチサイズ及び繰り返しピッチ配向を有する半導体ウェハ1201の2つ以上のパターン形成されたエリアを識別するために、設計レイアウトデータファイル単数又は複数をサーチしてもよい。次いで、サーチ及びグループ化アルゴリズムは、同じ繰り返しピッチサイズ及び配向を有するパターン形成されたエリアを共通のグループにグループ化してもよい。これに関して、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムは、SRAMブロック1202とSRAMブロック1204の近傍に位置決めされた繰り返しパターン構造例えば、RPFとを見分けるように作用してもよい。別の実施形態では、システム100は、ユーザインターフェース116を介してユーザが供給したフィードバックを使用して、類似したパターンエリアをパターン形成された領域にグループ化するように作用してもよい。さらに、システム100は、設計レイアウトデータに存在する識別されたパターン形成された領域を、ディスプレイデバイス114を介してユーザに表示するように構成されてもよく、ユーザは、次いで、パターンサーチ及びグループ化アルゴリズムを介して行われる自動サーチ及びグループ化プロセスの的確さに関係したフィードバックをシステム100に提供してもよいことも考慮される。このように、ユーザは、パターン領域を検証し、パターン領域を却下し、若しくはパターン領域の場所又はサイズを調整してもよい。設計データを介して識別されるパターン領域に対応する半導体ウェハのパターン領域は、上記で解説されたプロセス200と同様にVFFを生成するのに使用されてもよいことがさらに理解される。プロセス1100のステップ1104~1116は、プロセス200のステップ204~216と類似していることに留意されたい。したがって、プロセス200の種々のプロセスステップの説明は、プロセス1100に延長されるように解釈されるべきである。図13は、半導体ウェハの画像データの欠陥を検出するための代替的なプロセス1300で行われるステップを例証する流れ図である。プロセス1300は、半導体表面の繰り返しパターンから反射した照明をフィルタリングで除去するのに適したVFFフィルタを生成するための領域ベースでない手法を表す。さらに、プロセス1300は、ハードウェアベースのフーリエフィルタリングHWFFを介した照明のVFFフィルタリングの増強の付加的な態様を含む。図10を再び参照すると、ハードウェアフーリエフィルタリングプロセスの後で、システム1000は、定義された作業領域全体から取得したスペクトルを用いて領域ベースでないVFFを生成するように構成されてもよい。ステップ1302において、半導体ウェハの1つ又は複数のVFF作業領域が生成されてもよい。ステップ1304において、ステップ1302のVFF作業領域によって画定される半導体ウェハから反射された光の一部に対して、ハードウェアベースのフーリエフィルタリングプロセスが行われてもよい。ステップ1306において、ハードウェアフーリエフィルタリングプロセスの後で、検査システム例えば、明視野検査システムを用いてVFF作業領域からの画像データの最初の組が取得されてもよい。ステップ1308において、取得された画像データの空間領域強度情報を周波数領域スペクトル情報に変換することによってVFF作業領域に対する最初のスペクトルが計算されてもよい。ステップ1310において、周波数領域データにおけるスペクトル極大を呈する最初のスペクトルの周波数を識別することによって、VFF作業領域のそれぞれに対するVFFが生成されてもよい。ステップ1312において、ステップ1310の生成されたVFFを適用することによって、VFF作業領域のそれぞれに対するフィルタされたスペクトルが生成されてもよい。一態様では、生成されたVFFは、スペクトル極大を呈するように識別された最初のスペクトルの周波数での最初のスペクトルの大きさを無効にするように構成される。ステップ1314において、作業領域のステップ1312で作成され周波数領域フィルタされたスペクトルを空間領域強度情報に変換することによって、作業領域のそれぞれに対するイメージャデータのフィルタされた組が作成されてもよい。プロセス1300のプロセスステップ1302~1314の特定の態様は、プロセス200及びプロセス1100の既に提供された説明を通じて概して説明されることが本明細書で理解される。したがって、プロセス200及びプロセス1100に関係した説明は、プロセス1300に延長されるように解釈されるべきである。一実施形態では、HWFF1002は、プロセス200で説明された1つ又は複数のVFF作業領域に対応する半導体ウェハの一部から反射する照明の一部をフィルタで除去してもよい。例えば、HWFFは、選択された作業領域の繰り返しパターン部分から反射する照明をフィルタで除去してもよい。さらに、システム1000によってトレーニングされる領域ベースでないVFFはまた、同じ作業領域の繰り返しパターン部分から反射する照明をフィルタで除去するように構成されてもよい。したがって、実装されるHWFF及び領域ベースでないVFFは、半導体ウェハ106のより大きい領域例えば、作業領域全体からの照明をフィルタで除去するように作用するであろう。別の実施形態では、システム1000のHWFF1002及びシステム1000によって生成されるVFFは、全体的なパターンフィルタリング性能を最適化するように構成されてもよい。例えば、HWFF1002及びVFFは、VFF生成結果の最適化を達成するように構成されてもよい。例えば、VFFは、システムのパターンフィルタリングを最適化するように生成されてもよい。このように、生成されたVFFによって無効にされる周波数領域スペクトルにおける選択されたピークは、組み合わされたHWFF1002及びVFFシステムの性能を最大にするように選択されてもよい。別の実施形態では、システム1000のHWFFは、システム100の生成されたVFFの性能を最適化するように構成されてもよい。例えば、システム1000のHWFF1002は、システム1000によって生じるVFFの性能を最適化するように選択されてもよい。格納されたイメージデータを用いて生成されたウェハのイメージのすべてはまた、あらゆる他の適切な記憶媒体の記憶媒体のアレイに格納されてもよい。例えば、一実施形態では、プロセッサノードの組は、検査システム104の複数のイメージングモードで取得されるウェハのイメージをアーカイブするように構成されてもよい。このように、複数のイメージングモードを用いて収集したイメージデータから生成されたすべてのウェハイメージがディスク上に格納されてもよい。加えて、本明細書で説明される実施形態は、アーカイブされたウェハイメージを用いて1つ又は複数の機能を果たすように構成されてもよい。例えば、一実施形態では、アーカイブされたイメージは、検査レシピのためのモード選択に用いられてもよい。こうしたアーカイブされたイメージは、本明細書でさらに説明されるように、ウェハの検査のために検査システム104の1つ又は複数のパラメータ例えば、光学モードを選択するのに用いられてもよい。加えて、プロセッサノードの組は、BF比較的小ピクセル検査を用いて取得したウェハイメージのアーカイブを行うように構成されてもよい。例えば、検査システム104は、BF小ピクセル検査システムとして構成されてもよく、プロセッサノードの組は、検査システム104によって生成されたウェハのイメージをアーカイブするように構成されてもよい。小ピクセルは、約100nm未満のサイズを有するピクセルとして本明細書で定義される。こうしたアーカイブされたイメージはまた、本明細書で説明される1つ又は複数の適用を行うのに用いられてもよい。例えば、一実施形態では、プロセッサノードの組は、検査システムよりも低いスループット及びより高い分解能を有する別の検査システムのための検査サンプルプランを識別するために、記憶媒体のアレイに格納されたイメージデータのオフラインイメージ解析を行うように構成される。こうしたオフラインイメージ解析は、アーカイブされたBF比較的小ピクセル検査イメージを用いて行われてもよい。一実施形態では、プロセッサノードの組は、記憶媒体のアレイに格納されるイメージデータを用いて検査レシピを調整するように構成される。例えば、一実施形態では、プロセッサノードの組は、ウェハの走査中に検出器によって生成され記憶媒体のアレイに格納されるイメージデータのすべて又はイメージデータのうちの選択された部分を用いてウェハの検査のための1つ又は複数の欠陥検出パラメータを選択するように構成される。1つ又は複数の欠陥検出パラメータは、欠陥検出方法又はアルゴリズムのあらゆる調整可能なパラメータ例えば、1つ又は複数の閾値を含んでもよい。1つ又は複数の欠陥検出パラメータは、本明細書で説明される実施形態のうちのいずれかに従ってイメージデータのすべて又はイメージデータのうちの選択された部分を用いて選択されてもよい。幾つかの実施形態では、プロセッサノードの組は、ウェハの付加的な走査を行うことによって生成される付加的なイメージデータを必要とすることなく、ウェハの走査中に検出器によって生成され記憶媒体のアレイに格納されるイメージデータを用いるウェハの検査のための1つ又は複数の欠陥検出パラメータを選択するように構成される。このように、本明細書で説明される実施形態は、格納されたデータの再生を用いてアルゴリズムを調整できるようにし、これにより、他の方法では対象ウェハの再走査を必要とするであろう貴重な検査システムの時間を解放する。特に、VIは、ツール又はウェハの必要なしに後で再生するためにディスクにウェハイメージを格納する。ウェハイメージは、ウェハがツール上にロードされていたかのように走査することができ、これにより、ユーザが特定の光学モード/光レベルに対するレシピを最適化できるようにする。例えば、検査システム104は、最初のイメージ取得中にのみ必要とされる場合がある。オフラインレシピ設定のために格納されたイメージデータを用いて、物理的ウェハを必要としない新しい検査を走らせることによって、新しい欠陥を検出することができる。したがって、オフラインレシピ設定は、ウェハ及び検査システム104の存在なしに新しい欠陥を検出することを含んでもよい。このように、ウェハの付加的な走査を必要とせずに、且つウェハの検査中に検出された欠陥に制限されずに、1つ又は複数の欠陥検出パラメータの選択を行うことができる。特に、生イメージデータが格納されるので、オフライン設定中に生イメージデータに複数の欠陥検出アルゴリズムを適用することができ、複数の欠陥検出アルゴリズムは、欠陥を、1つ又は複数の欠陥検出パラメータを調節することによってなくすことができるだけでなく、1つ又は複数の欠陥検出パラメータを調節することによって発見することができるように、感度を高めることができる。一実施形態では、検査データと標準参照ダイベースの検査のための標準参照ダイを使用してウェハ上の欠陥が検出されてもよい。例えば、欠陥検出は、標準参照ダイベースの検査を行うことを含んでもよい。幾つかのこうした実施形態では、欠陥検出は、設計データスペースにおける標準参照ダイイメージの、標準参照ダイツーダイdie-to-die検査モード用のウェハの検査システムによって取得されるライブイメージへのマッピングを適用することを含んでもよい。標準参照ダイという用語は、一般に、検査されるがダイツーダイ検査に必要なテストダイに対する通常の隣接性制約条件を満たさない、ウェハ上の参照ダイを指す。幾つかの市販の検査システムは、幾つかのバージョンの標準参照ダイツーダイ検査モードを用いるように構成される。標準参照ダイツーダイ検査モードの1つの実装は、ダイをダイ列内のあらゆるダイと比較することを含む。別の実装では、標準参照ダイイメージは、格納されたイメージであってもよい。したがって、格納された標準参照ダイツーダイ検査モードは、ウェハ上の参照ダイを用いるという制約がないこと以外は、標準参照ダイツーダイ検査モードと非常に似ている。この検査モードの1つの利点は、実質的に欠陥のない標準参照ダイイメージを作製するために、格納された標準参照ダイイメージを修正できることである。標準参照ダイツーダイ検査モードで用いられてもよい一実施形態では、検査されるダイに関して取得されたライブイメージは、別のウェハ上の既知の良好なダイ標準参照ダイから得られて格納されたダイイメージと位置合わせされ及び比較される。この場合、標準参照ダイピクセルの、設計データ座標スペースへのマッピングは、完全にオンラインで行われてもよい。例えば、標準参照ダイにおける位置合わせ部位は、上記で説明されたように設計データスペースにマップされてもよく、マップされた標準参照ダイピクセルは、オンラインで格納され、検査中に検査システムに送られてもよい。このように、標準参照ダイツーダイ検査モードに関しては、設計データ座標スペースにおけるライブ検査データの位置の判定は、ライブデータを、それ自体が設計スペースにマップされている格納された標準参照ダイイメージ又はデータと位置合わせすることによって行われてもよい。別の実施形態では、標準参照ダイツーダイ検査に関しては、参照ウェハ上の既知の良好なダイが、選択されたピクセルサイズ及びイメージングモードで走査され、既知の良好なダイイメージ全体が、適切な記憶媒体例えば、ディスクに格納されてもよい。ウェハの検査中に、帯状の適切な標準参照ダイイメージが検査システムイメージコンピュータにダウンロードされ、各ダイが走査される際に、対象ダイすなわち、検査されるダイのフレームが、対応する標準参照ダイフレームと位置合わせされる。フレーム間の位置合わせのずれは、サブピクセル補間を用いて補正されてもよい。標準参照ダイイメージは、次いで、ウェハ上の欠陥を検出するために例えば、欠陥のあるピクセルを検出するためにウェハのイメージと比較されてもよい。このように、検査データを設計データスペース座標と位置合わせするために及び欠陥検出のために、同じイメージを用いることができる。異なる実施形態では、方法は、エラーをリアルタイムで補正するために検査データストリームにおけるウェハ上の位置合わせ部位に関するデータを所定の位置合わせ部位に関するレンダリングされたGDSクリップと位置合わせすることを含む。例えば、方法は、設計データスペースにおけるレンダリングされたGDSIIクリップの、ダイツーダイ検査モードのウェハ上の位置合わせ部位に関するデータへのマッピングを適用することを含んでもよい。方法は、ダウンロードした位置合わせ部位パッチイメージ検査プロセスのセットアップ中に選択されるを所定のサーチ範囲にわたるライブイメージデータと相互に関連付けること、及び2つのイメージの間のオフセットを判定することを含んでもよい。別の例では、検査データストリームにおけるウェハ上の位置合わせ部位に関するデータを、所定の位置合わせ部位に関するデータと位置合わせすることは、位置合わせ部位における1つ又は複数の機能部の重心又は他の属性を位置合わせすることによって行われてもよく、これは、本明細書でさらに説明されるように行われてもよい。一実施形態では、ダイツーダイ検査モードでの欠陥検出に関しては、スキャンした各ダイフレームに関するデータが、帯状の後続するダイフレームに関するデータと位置合わせされる。この場合、所定の位置合わせ部位とウェハ上の位置合わせ部位とのマッピングは、検査データストリームにおける各ダイに関するデータの位置が、検査システムの機械的エラー及び他のエラー源の影響を受けるので、オフラインで行われない場合がある。したがって、この場合、方法は、検査データの収集中に例えば、イメージコンピュータを用いて各ダイにおける位置合わせ部位を識別することを含んでもよい。幾つかの実施形態では、欠陥情報は、電気設計と位置合わせされてもよい。例えば、走査型電子顕微鏡SEMレビューシステムは、欠陥のサンプルに関する欠陥の場所のより正確な座標を判定するのに用いられてもよく、SEMレビューシステムによって報告される欠陥座標は、電気設計における欠陥の場所を判定するのに用いられてもよい。他の実施形態では、検査ケアエリア例えば、検査が行われることになるウェハ上に形成されたデバイスパターンのエリアは、ウェハ上に印刷されたパターンの物理的場所と位置合わせされてもよい。本明細書で説明される方法のすべては、方法の実施形態の1つ又は複数のステップの結果を記憶媒体に格納することを含んでもよい。結果は、本明細書で説明される結果のうちのいずれかを含んでもよく、当該技術分野では公知のあらゆる方法で格納されてもよい。記憶媒体は、本明細書で説明されるあらゆる記憶媒体又は当該技術分野では公知のあらゆる他の適切な記憶媒体を含んでもよい。結果が格納された後で、記憶媒体の中の結果にアクセスし、本明細書で説明される方法又はシステムの実施形態のいずれかによって使用し、ユーザに表示するためにフォーマットし、別のソフトウェアモジュール、方法、又はシステムなどによって用いることができる。さらに、結果は、永久に、半永久的に、一時的に、又は或る期間にわたって格納されてもよい。例えば、記憶媒体は、ランダムアクセスメモリRAMであってもよく、結果は、記憶媒体の中に必ずしも無期限に存在しないであろう。上記で説明された方法の実施形態のそれぞれは、本明細書で説明されるあらゆる他の方法単数又は複数のあらゆる他のステップ単数又は複数を含んでもよいことがさらに考慮される。加えて、上記で説明された方法の実施形態のそれぞれは、本明細書で説明されるシステムのうちのいずれかによって行われてもよい。本明細書で説明されるプロセス、及び/又はシステム、及び/又は他の技術によってもたらすことができる種々の手段例えば、ハードウェア、ソフトウェア、及び/又はファームウェアが存在すること、及びプロセス、及び/又はシステム、及び/又は他の技術が展開される状況と共に好ましい手段が変化することになることが当業者には分かるであろう。例えば、実施者が速度と的確さが最優先事項であると判断する場合、実施者は、主としてハードウェア、及び/又はファームウェア手段を選んでもよく、代替的に、融通性が最優先事項である場合、実施者は、主としてソフトウェア実装を選んでもよく、又はさらに代替的に、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うちの幾つかの組合せを選んでもよい。したがって、本明細書で説明されるプロセス、及び/又はデバイス、及び/又は他の技術がもたらされる可能性がある幾つかの可能な手段が存在し、用いられるべきあらゆる手段は、手段が展開されることになる状況と、実施者の特定の関心事例えば、速度、融通性、又は予測可能性に応じた選択であるという点で、そのどれもが他のものよりも本質的に優位というわけではなく、そのいずれも変化する可能性がある。実装の光学的態様は、典型的に光学指向のハードウェア、ソフトウェア、及び又はファームウェアを採用することになることを当業者は認識するであろう。デバイス及び/又はプロセスを本明細書に記載された様態で説明し、その後、こうした説明されたデバイス及び/又はプロセスをデータ処理システムに統合するために工学的慣例を用いることは当該技術分野では普通であることを当業者は認識するであろう。すなわち、本明細書で説明されるデバイス及び/又はプロセスの少なくとも一部は、妥当な量の実験を通じてデータ処理システムに統合することができる。典型的なデータ処理システムは、一般に、システムユニットハウジング、ビデオディスプレイデバイス、揮発性及び不揮発性メモリのようなメモリ、マイクロプロセッサ及びデジタル信号プロセッサのようなプロセッサ、オペレーティングシステム、ドライバ、グラフィカルユーザインターフェース、及びアプリケーションプログラムのような計算エンティティ、タッチパッド又はスクリーンのような1つ又は複数の対話デバイス、及び/又はフィードバックループ及び制御モータ例えば、位置及び/又は速度を感知するためのフィードバック、コンポーネント及び/又は数量を動かす及び/又は調整するための制御モータを含む制御システムのうちの1つ又は複数を含むことを当業者は理解するであろう。典型的なデータ処理システムは、データコンピューティング/通信、及び/又はネットワークコンピューティング/通信システムで典型的に見受けられるコンポーネントのようなあらゆる適切な市販のコンポーネントを用いて実装されてもよい。本明細書で説明される主題は、時には、異なる他のコンポーネント内に含まれる又はこれと接続される異なるコンポーネントを例証する。こうした描かれたアーキテクチャは単なる例示であって、実際には、同じ機能性を達成する多くの他のアーキテクチャを実装することができることが理解される。概念的な意味で、同じ機能性を達成するためのコンポーネントのあらゆる構成は、所望の機能性が達成されるように効果的に関連付けられる。したがって、特定の機能性を達成するために組み合わされる本明細書のあらゆる2つのコンポーネントは、アーキテクチャ又は介在するコンポーネントに関係なく所望の機能性が達成されるように互いに関連付けられるように見えることがある。同様に、そのように関連付けられたあらゆる2つのコンポーネントはまた、所望の機能性を達成するために互いに接続される又は結合されるように見られることがあり、そのように関連付けることができるあらゆる2つのコンポーネントはまた、所望の機能性を達成するために互いに結合可能であるように見られることがある。結合可能の具体例は、物理的に嵌め合わせることができる及び/又は物理的に相互作用するコンポーネント、及び/又は無線で相互作用できる及び/又は無線で相互作用するコンポーネント、及び/又は論理的に相互作用する及び/又は論理的に相互作用できるコンポーネントを含むがこれらに限定されない。本明細書で説明される本発明の主題の特定の態様が示され説明されているが、本明細書の教示に基づいて、本明細書で説明される主題及びそのより広い態様から逸脱することなく変化及び修正が加えられてもよく、したがって、付属の請求項は、本明細書で説明される主題の真の精神及び範囲内にあるものとしてすべてのこうした変化及び修正をそれらの範囲内に包含するものであることが当業者には明らかであろう。さらに、本発明は付属の請求項によって定義されることが理解される。本発明の特定の実施形態が例証されているが、本発明の種々の修正及び実施形態が上記の開示の精神及び範囲から逸脱することなく当業者によってなされてもよいことは明らかである。したがって、本発明の範囲は、これに付属の請求項によってのみ制限されるべきである。本開示及びその付随する利点の多くは、上記の説明によって理解されることになると考えられ、開示された主題から逸脱することなく又はその材料の利点のすべてを犠牲にすることなく、コンポーネントの形態、構成、及び配置に種々の変化が加えられてもよいことは明らかであろう。説明された形態は、単なる説明的なものであり、こうした変化を包含する及び含むことが以下の請求項の意図である。"