(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-07-30
(54)【発明の名称】異常ベースの欠陥検査のための方法及びシステム
(51)【国際特許分類】
H01L 21/66 20060101AFI20240723BHJP
H01J 37/22 20060101ALI20240723BHJP
【ＦＩ】
H01L21/66 J
H01J37/22 502H
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023578901
(86)(22)【出願日】2022-06-03
(85)【翻訳文提出日】2024-02-16
(86)【国際出願番号】 EP2022065219
(87)【国際公開番号】W WO2023280489
(87)【国際公開日】2023-01-12
(31)【優先権主張番号】63/220,374
(32)【優先日】2021-07-09
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】504151804
【氏名又は名称】エーエスエムエル ネザーランズ ビー．ブイ．
(74)【代理人】
【識別番号】100079108
【弁理士】
【氏名又は名称】稲葉 良幸
(74)【代理人】
【識別番号】100109346
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 敏史
(74)【代理人】
【識別番号】100117189
【弁理士】
【氏名又は名称】江口 昭彦
(74)【代理人】
【識別番号】100134120
【弁理士】
【氏名又は名称】内藤 和彦
(72)【発明者】
【氏名】リャン，ハオイ
(72)【発明者】
【氏名】チェン，ヤニ
(72)【発明者】
【氏名】ヤン，ミン－ヤン
(72)【発明者】
【氏名】ヤン，ヤン
(72)【発明者】
【氏名】フアン，シャオシア
(72)【発明者】
【氏名】チェン，ジチャオ
(72)【発明者】
【氏名】ユ，リャンジャン
(72)【発明者】
【氏名】ワン，ジェ
(72)【発明者】
【氏名】プ，リンリン
【テーマコード（参考）】
4M106
5C101
【Ｆターム（参考）】
4M106BA02
4M106CA38
4M106DB05
4M106DB12
4M106DB18
4M106DB21
4M106DJ20
5C101AA03
5C101AA22
5C101AA23
5C101BB02
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5C101HH37
5C101HH51
5C101HH52
5C101JJ04
(57)【要約】
サンプル上の欠陥を検出するためのシステム及び方法は、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及びＫ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することを含む。
【選択図】図７
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
サンプル上の欠陥を検出するための方法であって、回路を含むコントローラにより第１の画像及び前記第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、前記第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び前記第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、前記Ｌ個の第１のピクセルの各々は前記Ｌ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
前記Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子と前記Ｍ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
前記Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、前記サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を含む、方法。
【請求項2】
前記Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々が前記Ｌ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表し、前記Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々が前記Ｌ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表す、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記異常ピクセルが前記Ｌ個の第１のピクセルの前記サブセット内にある、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記第１の画像が前記サンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、前記第２の画像が前記サンプルに関連する設計レイアウト画像であり、前記異常ピクセルが前記第１の画像内にある、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記第１の画像が前記サンプルに関連する設計レイアウト画像であり、前記第２の画像が前記サンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、前記異常ピクセルが前記第２の画像内にある、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、請求項４に記載の方法。
【請求項7】
前記画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項8】
前記クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項9】
前記Ｋ個のマッピング確率を決定することが、前記辞書学習技法に前記第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び前記Ｎ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、前記Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は前記第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、
前記辞書学習技法に前記第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及び前記Ｍ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、前記Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は前記第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み、前記第１の領域の各ピクセルが前記第２の領域の１つのピクセルと同位置にある、決定すること、及び
前記第１のフィーチャ記述子と前記Ｋ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間の前記Ｋ個のマッピング確率を決定すること
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記Ｋ個のマッピング確率、前記Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又は前記Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成することを更に含み、
前記視覚的表現は前記Ｋ個のマッピング確率を表すヒストグラム、前記Ｌ個の第１のピクセルの各々における前記Ｋ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ、前記Ｌ個の第２のピクセルの各々における前記Ｋ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ、前記Ｌ個の第１のピクセル及び前記第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は前記Ｌ個の第２のピクセル及び前記第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項11】
前記Ｋ個のマッピング確率の各々は、前記第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、前記各ピクセルと同位置にあり前記Ｋ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項12】
Ｌが１を上回り、Ｍ、Ｎ、及びＫが１以上である、請求項１に記載の方法。
【請求項13】
前記Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及び前記Ｍ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に前記第１の画像及び前記第２の画像をアライメントすることを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項14】
前記クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項15】
サンプルを走査し、前記サンプルの検査画像を生成するように構成される画像検査装置と、第１の画像及び前記第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、前記第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び前記第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、前記Ｌ個の第１のピクセルの各々は前記Ｌ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
前記Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子と前記Ｍ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
前記Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、前記サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を行うように構成される回路を含むコントローラと
を含む、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願の相互参照
[0001] 本願は、２０２１年７月９日に出願され、参照によりその全体を本明細書に援用する米国特許出願第６３／２２０，３７４号の優先権を主張する。
[0001] 本願は、２０２１年７月９日に出願され、参照によりその全体を本明細書に援用する米国特許出願第６３／２２０，３７４号の優先権を主張する。
【0002】
[0002] 本明細書の説明は画像検査装置の分野に関し、より具体的には異常ベースの欠陥検査に関する。
【背景技術】
【0003】
[0003] 画像検査装置（例えば荷電粒子ビーム装置又は光学ビーム装置）は、検査装置に関連する放射源によって生成されるビーム（例えば荷電粒子ビーム又は光学ビーム）の衝突時にウェーハ基板の表面からの粒子（例えば光子、二次電子、後方散乱電子、ミラー電子、又は他の種類の電子）を検出することによってウェーハ基板の二次元（２Ｄ）画像を生成することができる。半導体産業では、ウェーハ処理（例えばｅビーム直接描画リソグラフィシステム）、プロセスモニタリング（例えば測長走査型電子顕微鏡（ＣＤ－ＳＥＭ））、ウェーハ検査（例えばｅビーム検査システム）、又は欠陥解析（例えば欠陥レビューＳＥＭ、又は例えばＤＲ－ＳＥＭ及び集束イオンビームシステム、又は例えばＦＩＢ）などの様々な目的で様々な画像検査装置が半導体ウェーハ上で使用されている。
【0004】
[0004] ウェーハ基板上の製造された構造物の品質を管理するために、ウェーハ基板の２Ｄ画像を解析してウェーハ基板の潜在的な欠陥を検出することができる。ダイツーデータベース（Ｄ２ＤＢ）検査は２Ｄ画像に基づく欠陥検査の技法であり、この技法では画像検査装置が２Ｄ画像を２Ｄ画像に対応する（例えば設計レイアウトに基づいて生成される）データベース表現と比較し、その比較に基づいて潜在的な欠陥を検出することができる。Ｄ２ＤＢ検査は、ウェーハ製造の品質及び効率にとって重要である。ウェーハ上のノードの小型化及び検査スループットの高速化に伴い、Ｄ２ＤＢ検査の改善が求められている。
【発明の概要】
【0005】
[0005] 本開示の実施形態は、サンプル上の欠陥を検出するためのシステム及び方法を提供する。いくつかの実施形態では、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、回路を含むコントローラにより第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することを含み得る。本方法は、クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することも含むことができ、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である。本方法は、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することを更に含むことができ、Ｋは正の整数である。本方法は、Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することを更に含み得る。
【0006】
[0006] いくつかの実施形態では、システムは、サンプルを走査し、サンプルの検査画像を生成するように構成される画像検査装置と、回路を含むコントローラとを含むことができる。コントローラは、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信するように構成され得る。コントローラは、クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定するようにも構成することができ、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である。コントローラは、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定するように更に構成することができ、Ｋは正の整数である。コントローラは、Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供するように更に構成され得る。
【0007】
[0007] いくつかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体が、装置に方法を行わせるために装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な一組の指令を格納することができる。方法は、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することを含み得る。本方法は、クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することも含むことができ、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である。本方法は、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することを更に含むことができ、Ｋは正の整数である。本方法は、Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することを更に含み得る。
【0008】
[0008] いくつかの実施形態では、サンプル上の欠陥を検出するための方法が、回路を含むコントローラにより、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することを含むことができ、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む。本方法は、クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することも含むことができ、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である。本方法は、複数のマッピング関係の頻度を決定することを更に含むことができ、複数のマッピング関係の各々は、第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある。本方法は、異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することを更に含み得る。
【0009】
[0009] いくつかの実施形態では、システムが、サンプルを走査し、サンプルの検査画像を生成するように構成される画像検査装置と、回路を含むコントローラとを含むことができる。コントローラは、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信するように構成することができ、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む。コントローラは、クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定するように構成することもでき、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である。コントローラは、複数のマッピング関係の頻度を決定するように更に構成することができ、複数のマッピング関係の各々は、第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある。コントローラは、異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供するように更に構成され得る。
【0010】
[0010] いくつかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体が、装置に方法を行わせるために装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な一組の指令を格納することができる。方法は、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することを含むことができ、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む。本方法は、クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することも含むことができ、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である。本方法は、複数のマッピング関係の頻度を決定することを更に含むことができ、複数のマッピング関係の各々は、第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある。本方法は、異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することを更に含み得る。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】[0011]本開示のいくつかの実施形態に一致する、例示的な荷電粒子ビーム検査（ＣＰＢＩ）システムを示す概略図である。
【図3】[0013]本開示のいくつかの実施形態に一致する、辞書学習技法の第１の例示的な入力及び出力を示す図である。
【図4】[0014]本開示のいくつかの実施形態に一致する、辞書学習技法の第２の例示的な入力及び出力を示す図である。
【図5】[0015]本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための方法に関係するデータの例示的な視覚的表現を示す図である。
【図6】[0016]本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための方法に関係するデータの例示的な視覚的表現を示す図である。
【図7】[0017]本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【図8】[0018]本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための別の例示的な方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0012】
[0019] 次に、その例を添付図面に示す例示的実施形態を詳細に参照する。以下の説明は添付図面を参照し、別段の定めがない限り、添付図面では異なる図面における同じ番号が同じ又は類似の要素を表す。実施形態例の以下の説明に記載されている実装形態は、本開示と一致する全ての実装形態を表すものではない。むしろ、それらは添付の特許請求の範囲に列挙する内容に関係する態様と一致する装置及び方法の例に過ぎない。本開示の範囲を限定することなしに、一部の実施形態は電子ビーム（「ｅビーム」）を利用するシステムにおける検出システム及び検出方法を提供する脈絡で説明され得る。但し本開示はそれらに限定されない。他の種類の荷電粒子ビーム（例えば陽子、イオン、ミューオン、又は電荷を搬送する他の任意の粒子を含む）が同様に照射され得る。更に、検出のためのシステム及び方法は、光学撮像、光検出、ｘ線検出、イオン検出などの他の撮像システム内で使用されてもよい。
【0013】
[0020] 電子デバイスは、基板と呼ばれる半導体材料の断片上に形成される回路から構成される。半導体材料は、例えばシリコン、ガリウムヒ素、リン化インジウム、又はシリコンゲルマニウムなどを含み得る。多数の回路が、同じシリコン片上に一緒に形成されることができ、集積回路又はＩＣと呼ばれる。多数のより多くの回路を基板上に収めることができるように、これらの回路の寸法は劇的に低減された。例えば、スマートフォン内のＩＣチップは、親指の爪ほど小さいことがあり得るが、２０億個を超えるトランジスタを含むことができ、各トランジスタの寸法は、人間の髪の毛の寸法の１／１０００よりも小さい。
【0014】
[0021] これらの極めて小さな構造又は部品を有するＩＣを製造することは、複雑で時間がかかり高価なプロセスであり、しばしば数百にのぼる個別ステップを含む。たった１つのステップでのエラーが、完成したＩＣにおける欠陥をもたらし、そのＩＣを使い物にならなくする可能性がある。従って、製造プロセスの目標の１つは、そのような欠陥を回避して、プロセスにおいて作製される機能的ＩＣの数を最大化すること、即ち、プロセスの全体的歩留まりを向上させることである。
【0015】
[0022] 歩留まりを向上させる１つの構成要素は、チップ作製プロセスを監視して、十分な数の機能的集積回路が製造されていることを確認することである。プロセスを監視する１つの方法は、チップ回路構造物を形成する様々な段階において、チップ回路構造物を検査することである。検査は、走査荷電粒子顕微鏡（「ＳＣＰＭ」）を使用して行うことができる。例えば、ＳＣＰＭは走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）であり得る。ＳＣＰＭは、実際にはウェーハの構造の「写真」を撮り、それらの極めて小さな構造を撮像するために使用することができる。この画像を使用して、構造が適切な位置に適切に形成されたかどうかを判断することができる。構造に欠陥がある場合、その欠陥が再発しにくくなるようにプロセスを調節することができる。
【0016】
[0023] ＳＣＰＭ（例えばＳＥＭ）の動作原理はカメラに似ている。カメラは、人又は物体から反射され又は放たれる光の強度を受け付け記録することによって写真を撮る。ＳＣＰＭは、ウェーハの構造から反射され又は放たれる荷電粒子（例えば電子）のエネルギー又は量を受け付け記録することによって「写真」を撮る。典型的には、構造物は撮像のためのステージと呼ばれるプラットフォーム上に配置される基板（例えばシリコン基板）上で作られる。かかる「写真」を撮る前に、荷電粒子ビームを構造物上に投影することができ、荷電粒子が構造物から（例えばウェーハ表面から、ウェーハ表面下の構造物から、又はその両方から）反射され又は放たれる（「出射」）されるとき、ＳＣＰＭの検出器は検査画像を生成するためにそれらの荷電粒子のエネルギー又は量を受け付け記録することができる。かかる「写真」を撮るために、荷電粒子ビームは（例えばラインごとに又はジグザグ式に）ウェーハを走査することができ、検出器は荷電粒子ビームの投影下の領域（「ビームスポット」と呼ぶ）から来る出射荷電粒子を受け付けることができる。検出器は、各ビームスポットからの出射荷電粒子を１つずつ受け付け記録し、全てのビームスポットについて記録した情報を結合して検査画像を生成することができる。一部のＳＣＰＭは、検査画像を生成するための１枚の「画像」を撮影するために１つの荷電粒子ビームを使用する一方（シングルビームＳＥＭなどの「シングルビームＳＣＰＭ」と呼ばれる）、一部のＳＣＰＭはウェーハの複数の「サブピクチャ」を並行して撮影し、それらをつなぎ合わせて検査画像を生成するために複数の荷電粒子ビームを使用する（マルチビームＳＥＭなどの「マルチビームＳＣＰＭ」と呼ばれる）。複数の荷電粒子ビームを使用することにより、ＳＥＭはこれらの複数の「サブピクチャ」を得るために構造物により多くの荷電粒子ビームを与えることができ、その結果、構造物からより多くの荷電粒子が出射される。従って、検出器はより多くの出射荷電粒子を同時に受け取り、より高い効率及びより速い速度でウェーハの構造の検査画像を生成することができる。
【0017】
[0024] 製造された構造物の品質を管理するために、検査画像（例えばＳＥＭ画像）と、検査画像に対応するデータベース表現（例えばグラフィックデータベースシステムフォーマット又は「ＧＤＳ」フォーマットの設計レイアウトファイルに基づいて生成される）との比較に基づいて構造物の潜在的な欠陥を検出するために、ダイツーデータベース（Ｄ２ＤＢ）検査技法が使用され得る。一部の事例では、Ｄ２ＤＢ検査は２つのステップを含む。第１のステップでは、２Ｄ画像を（例えばＧＤＳファイルに基づいて生成される）設計レイアウト画像とアライメントすることができる。第２のステップでは、２Ｄ画像とＧＤＳとの間のメトロロジメトリク、フィーチャ輪郭／エッジなどを比較して潜在的な欠陥、及び欠陥が検出される場合は欠陥の種類を識別することができる。従来のＤ２ＤＢ検査技法は、データベース表現及び検査画像の両方から抽出されるエッジ情報（例えばエッジ間距離）又は接続性情報（例えば頂点）を比較することに基づいてかかる比較を行うことができる。欠陥の種類ごとに、従来のＤ２ＤＢ検査技法は既定のルールを適用して特定の欠陥（例えばブリッジ、破断したライン、荒いラインなど）が存在するかどうか調べることができる。しかし、従来のＤ２ＤＢ検査技法は２つの課題に直面する可能性がある。第１の課題は、検査画像（例えばＳＥＭ画像）上のパターン認識（例えばエッジ検出又はセグメント化）に関する誤り率（「妨害率（nuisance rate）」とも呼ばれる）を含むことがあり、誤り率は検査画像の画質に敏感であり得る。第２の課題は、従来のＤ２ＤＢ検査技法が、欠陥の種類ごとに既定のモデルに依存することである。かかる既定のモデル及びそのパラメータは高水準の人的介入（例えば欠陥の種類ごとに手動で調整すること）を要求し、従って使用の利便性が低い。更に従来のＤ２ＤＢ検査技法は、対応する任意の既定のモデルが準備されなければ新たな種類の欠陥には適用できない場合がある。
【0018】
[0025] 既存の一部のＤ２ＤＢ検査技法は機械学習を利用し、機械学習は検査画像（例えばＳＥＭ画像）と設計レイアウト（例えばＧＤＳファイル）に基づいて生成されるシミュレート検査画像とを比較し得る。かかる機械学習ベースのＤ２ＤＢ検査技法は、とりわけ検査画像内のパターンサイズ又は検査画像のグレーレベルが変化する場合に大きい妨害率の課題に直面し得る。例えば実際の検査画像は、基板の表面上に静電気が蓄積されることによって生じる荷電効果によって歪む可能性があるが、機械学習ベースのＤ２ＤＢ検査技法は荷電効果によって画像が歪んだ場合に欠陥を識別することが困難な場合がある。
【0019】
[0026] 本開示の実施形態は、画像検査装置（例えばＳＥＭ）によってサンプルの欠陥を検出するための方法、装置、及びシステムを提供し得る。開示するいくつかの実施形態では、サンプルの検査画像及びサンプルに関連する設計レイアウト画像にクラスタリング技法を適用することができる。クラスタリング技法は、検査画像のピクセルと設計レイアウト画像のピクセルとの間のマッピング関係を生成することができる。マッピング関係に基づいて、設計レイアウト画像又は検査画像の一方において同じパターンを表すピクセルが、設計レイアウト画像又は検査画像の他方において類似のパターンを表すピクセルに対応するかどうかを判定することができる。マッピング関係が異常である（例えば低い発生頻度又は確率を有する）場合、その異常なマッピング関係に関連するピクセルは潜在的な欠陥を表すと判定することができる。このようにすることで、或る特定の欠陥の種類の定義に依存する任意の既定のルール又は既定のモデルを適用することなく、サンプルの潜在的な欠陥を明らかにすることができる。更に、開示する実施形態は検査画像に対する従来のパターン認識操作（例えばエッジ検出又はセグメント化）又はその設計レイアウトに基づく検査画像の従来のシミュレーションを呼び出さないので、従来のＤ２ＤＢ検査技法又は機械学習ベースのＤ２ＤＢ検査技法における高い妨害率の課題を回避することができる。
【0020】
[0027] 図面における構成要素の相対的な寸法は、理解しやすいように誇張されていることができる。以下の図面の説明では、同じ又は同様の参照番号は、同じ又は同様の構成要素又はエンティティを指しており、個々の実施形態に関して異なる点のみが説明されている。
【0021】
[0028] 本明細書で使用する場合、特段の断りが無い限り、「又は」という用語は、実行不可能である場合を除いて、全ての可能な組み合わせを包含する。例えば、構成要素がＡ又はＢを含むことができると記載されている場合、特段の断りが無い限り又は実行不可能で無い限り、構成要素はＡ、又はＢ、又はＡ及びＢを含むことができる。第２の例として、構成要素がＡ、Ｂ、又はＣを含むことができると記載されている場合、特段の断りが無い限り又は実行不可能で無い限り、構成要素はＡ、又はＢ、又はＣ、又はＡ及びＢ、又はＡ及びＣ、又はＢ及びＣ、又はＡ及びＢ及びＣを含むことができる。
【0022】
[0029] 図１は、本開示のいくつかの実施形態に一致する例示的な荷電粒子ビーム検査（ＣＰＢＩ）システム１００を示す。ＣＰＢＩシステム１００は撮像に使用することができる。例えばＣＰＢＩシステム１００は、電子ビームを撮像に使用することができる。図１に示すように、ＣＰＢＩシステム１００は、メインチャンバ１０１、装填／ロックチャンバ１０２、ビームツール１０４、及び機器フロントエンドモジュール（ＥＦＥＭ）１０６を含む。ビームツール１０４は、メインチャンバ１０１内部に配置されている。ＥＦＥＭ１０６は、第１の装填ポート１０６ａ及び第２の装填ポート１０６ｂを含む。ＥＦＥＭ１０６は、追加の装填ポートを含むことができる。第１の装填ポート１０６ａ及び第２の装填ポート１０６ｂは、検査対象のウェーハ（例えば、半導体ウェーハ、又は他の材料で作られたウェーハ）又はサンプル（ウェーハ及びサンプルは、互換的に使用されることができる）を収容するウェーハＦＯＵＰ（front opening unified pod）を受け取る。「ロット」とは、バッチとして処理するために装填されることができる複数のウェーハである。
【0023】
[0030] ＥＦＥＭ１０６内の１つ又は複数のロボットアーム（図示せず）が、ウェーハを装填／ロックチャンバ１０２に運ぶことができる。装填／ロックチャンバ１０２は、装填／ロック真空ポンプシステム（図示せず）に接続され、このポンプシステムは、大気圧よりも低い第１の圧力に達するように、装填／ロックチャンバ１０２内のガス分子を除去する。第１の圧力に達した後、１つ又は複数のロボットアーム（図示せず）がウェーハを装填／ロックチャンバ１０２からメインチャンバ１０１に運ぶことができる。メインチャンバ１０１は、メインチャンバ真空ポンプシステム（図示せず）に接続され、このポンプシステムは、第１の圧力よりも低い第２の圧力に達するように、メインチャンバ１０１内のガス分子を除去する。第２の圧力に達した後、ウェーハはビームツール１０４による検査にかけられる。ビームツール１０４は、シングルビームシステム又はマルチビームシステムであり得る。
【0024】
[0031] コントローラ１０９がビームツール１０４に電子的に接続される。コントローラ１０９は、ＣＰＢＩシステム１００の様々な制御を実行するように構成されるコンピュータであり得る。図１ではメインチャンバ１０１、ロード／ロックチャンバ１０２、及びＥＦＥＭ１０６を含む構造の外側にあるようにコントローラ１０９を図示するが、コントローラ１０９は構造の一部であり得ることが理解されよう。
【0025】
[0032] いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は１つ又は複数のプロセッサ（図示せず）を含むことができる。プロセッサは、情報を操作又は処理することができる汎用的な又は特定の電子デバイスであり得る。例えば、プロセッサは、任意の数の、中央処理装置（即ち「ＣＰＵ」）、グラフィックス処理装置（即ち「ＧＰＵ」）、光プロセッサ、プログラマブル論理制御装置、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、デジタル・シグナル・プロセッサ、ＩＰ（intellectual property）コア、プログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）、プログラマブル・アレイ・ロジック（ＰＡＬ）、汎用アレイロジック（ＧＡＬ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジック・デバイス（ＣＰＬＤ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、システム・オン・チップ（ＳｏＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及びデータ処理可能な任意の種類の回路、の任意の組み合わせを含むことができる。プロセッサはまた、ネットワークを介して結合された複数の機械又はデバイスにまたがって分散した１つ又は複数のプロセッサを含む、仮想プロセッサであり得る。
【0026】
[0033] いくつかの実施形態では、コントローラ１０９は更に、１つ又は複数のメモリ（図示せず）を含むことができる。メモリは、（例えば、バスを介して）プロセッサがアクセス可能なコード及びデータを記憶することができる、汎用の又は特定の電子デバイスであり得る。例えば、メモリは、任意の数のランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、磁気ディスク、ハードドライブ、ソリッド・ステート・ドライブ、フラッシュドライブ、セキュリティ・デジタル（ＳＤ）カード、メモリスティック、コンパクト・フラッシュ（ＣＦ）カード、又は任意の種類の記憶デバイス、の任意の組み合わせを含むことができる。コードには、オペレーティングシステム（ＯＳ）、及び特定のタスク用の１つ又は複数のアプリケーション・プログラム（即ち「ａｐｐｓ」）が含まれることができる。メモリはまた、ネットワークを介して結合された複数の機械又はデバイスにまたがって分散した１つ又は複数のメモリを含む、仮想メモリであり得る。
【0027】
[0034] 図２は、本開示の実施形態に一致する例示的な撮像システム２００を示す。図２のビームツール１０４は、ＣＰＢＩシステム１００において使用するように構成され得る。ビームツール１０４は、シングルビーム装置又はマルチビーム装置であり得る。図２に示すように、ビームツール１０４は、電動サンプルステージ２０１と、検査しようとするウェーハ２０３を保持するための、電動サンプルステージ２０１によって支持されるウェーハホルダー２０２とを含む。ビームツール１０４は、対物レンズアセンブリ２０４、荷電粒子検出器２０６（荷電粒子センサ表面２０６ａ及び２０６ｂを含む）、対物アパーチャ２０８、集光レンズ２１０、ビーム制限アパーチャ２１２、ガンアパーチャ２１４、アノード２１６、及びカソード２１８を更に含む。いくつかの実施形態では対物レンズアセンブリ２０４は、磁極片２０４ａ、制御電極２０４ｂ、偏向器２０４ｃ、及び励磁コイル２０４ｄを含む修正されたスイング対物レンズ遅延液浸レンズ（ＳＯＲＩＬ：swing objective retarding immersion lens）を含み得る。ビームツール１０４は、ウェーハ２０３上の材料を特徴付けるためのエネルギー分散Ｘ線分光計（ＥＤＳ）検出器（不図示）を更に含み得る。
【0028】
[0035] 電子ビームなどの一次荷電粒子ビーム２２０（又は単に「一次ビーム２２０」）は、アノード２１６とカソード２１８との間に加速電圧を印加することによってカソード２１８から放出される。一次ビーム２２０は、その両者がビーム制限アパーチャ２１２の下にある集光レンズ２１０に入る荷電粒子ビームのサイズを決定し得る、ガンアパーチャ２１４及びビーム制限アパーチャ２１２を通過する。集光レンズ２１０は、対物レンズアセンブリ２０４に入る前に荷電粒子ビームのサイズを設定するために、ビームが対物アパーチャ２０８に入る前に一次ビーム２２０を集束させる。偏向器２０４ｃは、ウェーハ上のビーム走査を容易にするために一次ビーム２２０を偏向させる。例えば走査プロセスでは、偏向器２０４ｃは、ウェーハ２０３の異なる部分の画像を再構築するためのデータを提供するために、異なる時点においてウェーハ２０３の上面の異なる位置に一次ビーム２２０を順次偏向させるように制御され得る。更に偏向器２０４ｃは、異なる時点において特定の位置でウェーハ２０３の異なる側面上に一次ビーム２２０を偏向させて、その位置におけるウェーハ構造の立体画像を再構築するためのデータを提供するように制御することもできる。更にいくつかの実施形態では、アノード２１６及びカソード２１８が複数の一次ビーム２２０を生成することができ、ビームツール１０４は、ウェーハ２０３の異なる部分の画像を再構築するためのデータを提供するために、複数の一次ビーム２２０をウェーハの異なる部分／側面に同時に投影するための複数の偏向器２０４ｃを含み得る。
【0029】
[0036] 励磁コイル２０４ｄ及び磁極片２０４ａは、磁極片２０４ａの一端で始まり磁極片２０４ａの他端で終わる磁場を発生させる。一次ビーム２２０によって走査されているウェーハ２０３の一部が磁場に入ることができ、電荷を帯び、ひいては電場を発生させることがある。電場は、一次ビーム２２０がウェーハ２０３と衝突する前に、ウェーハ２０３の表面付近の衝突一次ビーム２２０のエネルギーを減少させる。磁極片２０４ａから電気的に絶縁されている制御電極２０４ｂは、ウェーハ２０３のマイクロアーチングを防止するように、及び適切なビームフォーカスを保証するようにウェーハ２０３上の電場を制御する。
【0030】
[0037] 一次ビーム２２０を受けた後、二次電子ビームなどの二次荷電粒子ビーム２２２（又は「二次ビーム２２２」）がウェーハ２０３の一部から放出され得る。二次ビーム２２２は、荷電粒子検出器２０６のセンサ表面２０６ａ及び２０６ｂ上にビームスポットを形成し得る。荷電粒子検出器２０６は、ビームスポットの強度を表す信号（例えば電圧、電流など）を生成し、その信号を画像処理システム２５０に提供することができる。二次ビーム２２２及びこれによって生じるビームスポットの強度は、ウェーハ２０３の外部構造又は内部構造に応じて変化し得る。更に上記で論じたように、異なる強度の二次ビーム２２２（及び結果として生じるビームスポット）を生成するために、一次ビーム２２０が特定の位置においてウェーハの上面の異なる位置上に又はウェーハの異なる側面上に投影され得る。従って、ウェーハ２０３の位置とビームスポットの強度をマッピングすることにより、処理システムはウェーハ２０３の内部構造又は表面構造を反映する画像を再構築することができる。
【0031】
[0038] 撮像システム２００は、電動サンプルステージ２０１上のウェーハ２０３を検査するために使用することができ、上記で論じたようにビームツール１０４を含む。撮像システム２００は、画像取得器２６０、ストレージ２７０、及びコントローラ１０９を含む画像処理システム２５０も含み得る。画像取得器２６０は、１つ又は複数のプロセッサを含むことができる。例えば画像取得器２６０は、コンピュータ、サーバ、メインフレームホスト、端末、パーソナルコンピュータ、任意の種類のモバイルコンピューティングデバイスなど、又はそれらの組み合わせを含み得る。画像取得器２６０は、導電体、光ファイバケーブル、携帯ストレージ媒体、ＩＲ、ブルートゥース（登録商標）、インターネット、ワイヤレスネットワーク、ワイヤレス無線、又はそれらの組み合わせなどの媒体を介してビームツール１０４の検出器２０６に接続され得る。画像取得器２６０は検出器２０６から信号を受信することができ、画像を構築することができる。このようにして、画像取得器２６０はウェーハ２０３の画像を取得することができる。画像取得器２６０は、輪郭を生成すること、取得された画像上に指示子を重畳することなどの様々な後処理機能を行うこともできる。画像取得器２６０は取得された画像の輝度及びコントラストなどの調節を行うことができる。ストレージ２７０は、ハードディスク、クラウドストレージ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、他の種類のコンピュータ可読メモリなどのストレージ媒体であり得る。ストレージ２７０は画像取得器２６０に結合することができ、走査済み生画像データを元画像、後処理済み画像、又は処理を支援する他の画像として保存するために使用され得る。画像取得器２６０及びストレージ２７０は、コントローラ１０９に接続されていてもよい。いくつかの実施形態では、画像取得器２６０、ストレージ２７０、及びコントローラ１０９が１つの制御ユニットとして一体化され得る。
【0032】
[0039] いくつかの実施形態では、画像取得器２６０は検出器２０６から受信された撮像信号に基づきサンプルの１つ又は複数の画像を取得し得る。撮像信号は、荷電粒子撮像を行うための走査動作に対応し得る。取得された画像は、複数の撮像エリアを含む単一画像であり得る。単一画像はストレージ２７０内に格納され得る。単一画像は複数の領域に分割され得る元画像であり得る。これらの領域の各々は、ウェーハ２０３のフィーチャを含む１つの撮像エリアを含み得る。
【0033】
[0040] 本開示の実施形態は、方法、システム、装置、及び非一時的コンピュータ可読媒体を含む、サンプル上の欠陥を検出することに関係し得る。解説を容易にするために、例示的方法の態様がシステム、装置、及び非一時的コンピュータ可読媒体にも等しく適用されることを理解した上で、例示的方法を以下に記載する。例えばかかる方法の一部の態様は、装置又はシステム（例えば図１及び図２に示すコントローラ１０９又は図２に示す画像処理システム２５０）又はその上で動作するソフトウェアによって実装され得る。装置又はシステムは、例示的方法を実行するための少なくとも１つのプロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、又は入力データに対して論理演算を実行するための任意の回路）を含むことができる。
【0034】
[0041] 本開示のいくつかの実施形態に一致して、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、回路を含むコントローラにより第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することを含み得る。第１の画像は第１の領域を含むことができ、第２の画像は第２の領域を含み得る。本明細書で使用するとき、受信とは、データを受け入れること、取り込むこと、認めること、入手すること、取得すること、取り出すこと、得ること、読み出すこと、アクセスすること、収集すること、又はデータを入力するための任意の操作を指し得る。第１の領域は第１の画像の一部又は全部であってもよく、第２の領域は第２の画像の一部又は全部であってもよい。第１の領域又は第２の領域は、複数の画像ピクセルを含むことができる。
【0035】
[0042] いくつかの実施形態では、第１の画像はサンプルを走査する画像検査装置（例えば荷電粒子ビームツール又は光学ビームツール）によって生成される検査画像とすることができ、第２の画像はサンプルに関連する設計レイアウト画像であり得る。いくつかの実施形態では、第１の画像を設計レイアウト画像とすることができ、第２の画像を検査画像とすることができる。いくつかの実施形態では、画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含み得る。
【0036】
[0043] 設計レイアウト画像は、検査中のサンプルを含むウェーハ表面部分の集積回路（ＩＣ）設計レイアウトを含み得る。ＩＣ設計レイアウトは、ウェーハを構築するためのパターンレイアウトに基づき得る。例えばＩＣ設計レイアウトは、フォトリソグラフィマスク又はレチクルからウェーハにフィーチャを転写するために使用される１つ又は複数のフォトリソグラフィマスク又はレチクルに対応し得る。いくつかの実施形態では、設計レイアウト画像は、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム交換標準（ＯＡＳＩＳ：Open Artwork System Interchange Standard）フォーマット、又はCaltech中間フォーマット（ＣＩＦ：Caltech Intermediate Format）のデータファイルに基づいて生成され得る。データファイルは、フィーチャ情報（例えば平面幾何学形状、テキスト、又はＩＣ設計レイアウトに関係する他の任意の情報）を表すバイナリ形式で格納することができる。例えばデータファイルは、ウェーハ上の複数の階層的層上に形成される設計アーキテクチャに対応し得る。設計レイアウト画像は、データファイルに基づいてレンダリング及び提示することができ、ウェーハ上に形成される異なる層上の様々なパターンの特性情報（例えば形状又は寸法）を含み得る。例えばデータファイルは、これだけに限定されないが基板、ドープ領域、ポリゲート層、抵抗層、誘電体層、金属層、トランジスタ、プロセッサ、メモリ、金属接続、端子、ビア、システムオンチップ（ＳｏＣ）、ネットワークオンチップ（ＮｏＣ）、又は他の任意の適切な構造を含む、ウェーハ上で作製される様々な構造、デバイス、及びシステムに関連する情報を含み得る。いくつかの実施形態では、データファイルがメモリブロック、論理ブロック、又は相互接続のＩＣレイアウト設計を更に含み得る。
【0037】
[0044] 例として図１～図２を参照し、コントローラはコントローラ１０９とすることができ、画像取得器２６０又はストレージ２７０の少なくとも一方から第１の画像及び第２の画像を受信することができる。例えば第１の画像が検査画像（例えばＳＥＭ画像）であり第２の画像が設計レイアウト画像（例えばＧＤＳ画像）である場合、画像取得器２６０は、図２に関して説明するやり方でビームツール１０４の検出器２０６から検査画像を受信することができ、コントローラ１０９は画像取得器２６０から検査画像を受信することができる。コントローラ１０９は、ストレージ２７０から設計レイアウト画像を受信することもできる。例えば設計レイアウト画像は、ストレージ２７０に予め格納することができ又はリアルタイムで入力することができる。
【0038】
[0045] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ（Ｍは１、２、３又は他の任意の正の整数などの正の整数である）個の第２の記述子とを決定することも含み得る。第１の領域内の複数のピクセルの各々は、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり得る。本明細書で説明するとき、同位置にあることは、同じ原点の定義を有する座標系の中で同じ相対位置を有する２つの物体を指し得る。例えば第１の領域は、第１の画像内の第１の原点（０，０）に対して第１の座標（ｘ１，ｙ１）に位置する第１のピクセルを含み得る（例えば第１の原点は、第１の画像の左上角、右上角、左下角、右下角、中央、又は任意の位置である）。第２の領域は、第２の画像内の第２の原点（０，０）に対して第２の座標（ｘ２，ｙ２）に位置する第２のピクセルを含むことができ、第２の原点は第１の原点と同じ定義を共有する。例えば第２の原点は、第１の原点が第１の画像の左上角である場合は第２の画像の左上角、第１の原点が第１の画像の右上角である場合は第２の画像の右上角、第１の原点が第１の画像の左下角である場合は第２の画像の左下角、第１の原点が第１の画像の右下角である場合は第２の画像の右下角、又は第１の原点が第１の画像の中心である場合は第２の画像の中心であり得る。そのような場合、ｘ１及びｘ２が同じ値を有し、ｙ１及びｙ２が同じ値を有する場合、第１の領域内の第１のピクセル及び第２の領域内の第２のピクセルは「同位置」と称され得る。
【0039】
[0046] いくつかの実施形態では、第１の領域内の複数のピクセルは連続的でも非連続的でもよい。第１の領域内の複数の同位置ピクセルは、連続的でも非連続的でもよい。例えば第１の領域は、座標（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），．．．，（ｘｎ，ｙｎ）をそれぞれ有するｎ（ｎは整数である）個のピクセルを含み得る。かかる例では、第２の領域は同じく座標（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），．．．，（ｘｎ，ｙｎ）をそれぞれ有するｎ個の同位置ピクセルを含み得る。
【0040】
[0047] いくつかの実施形態では、クラスタリング技法が辞書学習技法を含み得る。辞書学習技法は、入力データを受け取り、入力データが一組の基本フィーチャの線形結合（「フィーチャベクトル」又は「アトム」と呼ぶ）として表現され得るように、入力データの一組の基本フィーチャ（「辞書」と呼ぶ）を出力することができる教師なし機械学習技法である。例えば入力データは画像とすることができ、辞書は行列とすることができ、行列の各列は１つの基本画像フィーチャを表し得る。画像は、行列の１つ又は複数の列の線形結合を用いて（例えば逆変換によって）表現又は再構築することができる。いくつかの実施形態では、辞書学習技法を領域ごとに画像に適用することができ、各領域は画像の一部である。いくつかの実施形態では、辞書学習技法は、トレーニングの開始点として初期辞書を使用することができる。かかる初期辞書は、出力辞書の初期推測を表し得る。一例として、初期辞書は一組の離散コサイン変換（ＤＣＴ）基底関数又は離散サイン変換（ＤＳＴ）基底関数であり得る。
【0041】
[0048] いくつかの実施形態では、第１の記述子又はＭ個の第２の記述子は、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャ又は第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャをそれぞれ表すデータを含み得る。例えばフィーチャは、本明細書に記載の辞書学習技法によって出力されるフィーチャベクトル又はアトム（例えば出力された辞書を表す行列の列番号）を含むことができる。フィーチャは、第１の領域又は第２の領域のサイズ、出力されるアトムのサブセット、重み値又は乗数、又はピクセル若しくはその近傍のピクセルを再構築することができる他の任意の情報などの追加データも含み得る。
【0042】
[0049] 例として、第１の領域内のピクセルは第１の領域に辞書学習技法を適用することによって１つ又は複数のクラスに分類することができ、同じクラス内のピクセルが同じ記述子を用いて再構築され得るように、各クラスは記述子に関連し得る。第２の領域に辞書学習技法を適用することによって第２の領域内のピクセルも１つ又は複数のクラスに分類することもでき、同じクラス内のピクセルが同じ記述子を用いて再構築され得るように、各クラスは記述子（例えば第２の記述子）に関連し得る。第１の領域内のピクセルのクラスの１つは第１の記述子に関連することができ、第２の領域内に同位置ピクセルを有し得る。第２の領域内の同位置ピクセルは、そのそれぞれが第２の記述子に関連し得る１つ又は複数のクラスに分類することができる。
【0043】
[0050] 図３は、本開示のいくつかの実施形態に一致する、辞書学習技法の第１の例示的な入力及び出力を示す図である。図３に示すように、辞書学習モデル（図３には不図示）に画像３０２を入力することができる。いくつかの実施形態では、辞書学習モデルは、コントローラが実行するために非一時的コンピュータ可読媒体の中に格納される一組の指令として実装することができる。一例として、画像３０２は設計レイアウト画像（例えば図２のストレージ２７０内にＧＤＳ画像ファイルとして格納される）であり得る。辞書学習モデルは、一組の画像フィーチャを含む辞書３０４を出力することができる。辞書学習モデルは、画像３０２内の各ピクセルに対する記述子も出力することができる。例えば、記述子は数字（例えば辞書３０４を表す行列の列番号、又はフィーチャベクトルを表すインデックス番号）として表すことができる。図３に示すように、画像３０２内の全てのピクセルに関連する記述子を記述子マップ３０６（例えば２次元画像）として視覚化することができる。記述子マップ３０６は、画像３０２と同じサイズ及び同じピクセル数を有することができる。記述子マップ３０６内の各ピクセルは、画像３０２内のその対応するピクセルに関連する記述子を示す値を表し得る。記述子マップ３０６内のピクセルは色分け（例えばグレーコード化）することができる。例えば記述子マップ３０６では、明るいピクセルほど記述子を示す小さい値を表すことができ、暗いピクセルほど記述子を示す大きい値を表すことができる。画像３０２内の全てのピクセルに関連する記述子は数値以外の形で表されてもよく、記述子マップ３０６以外の形で視覚化されてもよく、本開示において限定されないことに留意すべきである。
【0044】
[0051] 図４は、本開示のいくつかの実施形態に一致する、辞書学習技法の第２の例示的な入力及び出力を示す図である。図４に示すように、辞書学習モデル（図４には不図示）に画像４０２を入力することができる。辞書学習モデルは、図３に関して記載したのと同じ辞書学習モデルであり得る。一例として、画像４０２は荷電粒子ビームツールによって生成される検査画像であり得る（例えば図２に関して図示し説明したようにビームツール１０４の検出器２０６から画像取得器２６０によって受信される）。別の例として、画像４０２は光学ビームツール（例えば検査用の一次ビームとして光子ビームを使用する画像検査装置）によって生成される検査画像であり得る。辞書学習モデルは、一組の画像フィーチャを含む辞書４０４を出力することができる。辞書４０４は、図３の辞書３０４と異なり得る。辞書学習モデルは、画像４０２内の各ピクセルに対する記述子も出力することができる。例えば、記述子は数字（例えば辞書４０４を表す行列の列番号、又はフィーチャベクトルを表すインデックス番号）として表すことができる。図４に示すように、画像４０２内の全てのピクセルに関連する記述子を記述子マップ４０６（例えば２次元画像）として視覚化することができる。記述子マップ４０６は、画像４０２と同じサイズ及び同じピクセル数を有することができる。記述子マップ４０６内の各ピクセルは、画像４０２内のその対応するピクセルに関連する記述子を示す値を表し得る。記述子マップ４０６内のピクセルは色分け（例えばグレーコード化）することができる。例えば記述子マップ４０６では、明るいピクセルほど記述子を示す小さい値を表すことができ、暗いピクセルほど記述子を示す大きい値を表すことができる。画像４０２内の全てのピクセルに関連する記述子は数値以外の形で表されてもよく、記述子マップ４０６以外の形で視覚化されてもよく、本開示において限定されないことに留意すべきである。
【0045】
[0052] 例として図３～図４を参照し、第１の画像は画像３０２とすることができ、第２の画像は画像４０２とすることができ、クラスタリング技法を使用して決定される第１の記述子は記述子マップ３０６内で表される記述子とすることができ、クラスタリング技法を使用して決定されるＭ個の第２の記述子は記述子マップ４０６内で表される１つ又は複数の記述子であり得る。別の例として、第１の画像は画像４０２とすることができ、第２の画像は画像３０２とすることができ、クラスタリング技法を使用して決定される第１の記述子は記述子マップ４０６内で表される記述子とすることができ、クラスタリング技法を使用して決定されるＭ個の第２の記述子は記述子マップ３０６内で表される１つ又は複数の記述子であり得る。
【0046】
[0053] いくつかの実施形態では、第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定するために、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータを決定することを含み得る。第１の記述子は、第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み得る。本方法は、辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータを決定することを更に含み得る。Ｍ個の第２の記述子の各々は、第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み得る。
【0047】
[0054] 例として図３～図４を参照し、第１の画像は画像３０２とすることができ、第２の画像は画像４０２とすることができる。第１の一組の画像フィーチャを表すデータは辞書３０４とすることができ、第２の一組の画像フィーチャを表すデータは辞書４０４とすることができる。辞書３０４及び辞書４０４は行列として表すことができる。第１の記述子は辞書３０４を表す行列の列の線形結合を表すアトムを含み得る。Ｍ個の第２の記述子の各々は、辞書４０４を表す行列の列の線形結合を表すアトムを含み得る。
【0048】
[0055] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、第１の画像及び第２の画像をアライメントすることを更に含み得る。例えば第１の画像の第１の原点及び第２の画像の第２の原点をそれぞれ指定することができる。第１の原点及び第２の原点は、例えば左上角、左下角、右上角、右下角、又は中央などの同じ位置を共有し得る。第１の画像及び第２の画像をアライメントするために、同じ座標を有する（例えばどちらも（０，０）に設定される）ように第１の原点及び第２の原点を決定することができ、第１の画像及び第２の画像の向きが（例えば水平方向又は垂直方向の両方で）同じになるように調節することができる。
【0049】
[0056] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、複数のマッピング関係の頻度を決定することを更に含み得る。複数のマッピング関係の各々は、第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付けることができる。第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある。第１のピクセルは、第１の記述子に関連し得る。第２のピクセルは、Ｍ個の第２の記述子の１つに関連し得る。本開示におけるマッピング関係は、２つの対象をマップし、リンクし、又は関連付ける関係を指し得る。いくつかの実施形態では、複数のマッピング関係は、第１の領域内の複数のピクセルの各ピクセルが第２の領域内の複数の同位置ピクセルの１つのピクセルに関連し得るように、第１の領域内の複数のピクセル及び第２の領域内の複数の同位置ピクセルを１対１のやり方でマップすることができる。
【0050】
[0057] いくつかの実施形態では、第１の領域内の複数のピクセルが全て第１の記述子に関連する場合があり、複数のマッピング関係によって第１の領域内の複数のピクセルに関連する第２の領域内の複数の同位置ピクセルが、１つ又は複数の第２の記述子に関連し得る。例えば第１の領域内の複数のピクセルは、全て「Ａ」として表される第１の記述子に関連することができ、Ｍ個の第２の記述子は「Ｂ」、「Ｃ」、及び「Ｄ」として表される記述子を含み得る。かかる例では、第１の記述子とＭ個の第２の記述子との間の複数のマッピング関係が「Ａ－Ｂ」、「Ａ－Ｃ」、及び「Ａ－Ｄ」という３つの種類に類別され得る。
【0051】
[0058] いくつかの実施形態では複数のマッピング関係の頻度を決定するために、複数のマッピング関係のそれぞれの種類のカウントを決定することができる。例として、第１の領域は記述子「Ａ」に関連するｎ個（ｎは整数）のピクセルを含むことができ、ｎ個のピクセルは第２の領域内のｎ個の同位置ピクセルと同位置にある。第２の領域内のｎ個の同位置ピクセルは、記述子「Ｂ」に関連するｎ１個（ｎ１は整数）の同位置ピクセル、記述子「Ｃ」に関連するｎ２個（ｎ２は整数）の同位置ピクセル、及び記述子「Ｄ」に関連するｎ３個（ｎ３は整数）の同位置ピクセルを含むことができ、ｎ１＋ｎ２＋ｎ３＝ｎである。「Ａ－Ｂ」型のマッピング関係の頻度は、ｎに対するｎ１の比率として決定することができる。「Ａ－Ｃ」型のマッピング関係の頻度は、ｎに対するｎ２の比率として決定することができる。「Ａ－Ｄ」型のマッピング関係の頻度は、ｎに対するｎ３の比率として決定することができる。
【0052】
[0059] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値（例えば或るパーセンテージ値）を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することを更に含み得る。本明細書で使用するとき、異常ピクセルは欠陥候補を示すピクセルを指し得る。本開示における欠陥候補は、方法、装置、又はシステムによって識別され又は決定される欠陥を指す場合があり、そのように識別され又は決定される欠陥が実際の欠陥かどうかは更なる解析の対象となり得る。いくつかの実施形態では、異常ピクセルの存在の他に、異常ピクセルの位置又は欠陥候補の種類の少なくとも１つが更に決定され得る。
【0053】
[0060] 異常ピクセルは、第１の領域又は第２の領域内にあり得る。例えば第１の画像が検査画像であり、第２の画像が設計レイアウト画像である場合、異常ピクセルは第１の領域内にあり得る。別の例として、第１の画像が設計レイアウト画像であり、第２の画像が検査画像である場合、異常ピクセルは第２の領域内にあり得る。
【0054】
[0061] いくつかの実施形態では、頻度閾値は、１％、３％、５％、１０％、又は任意の頻度値など予め決定され得る。頻度閾値は静的な値でもよい。頻度閾値は、異なる第１の画像又は第２の画像に適応可能な値であってもよい。いくつかの実施形態では、頻度閾値はコントローラ（例えば図２に示すコントローラ１０９）によってアクセス可能なストレージデバイス（例えば図２に示すストレージ２７０）内に格納することができる。
【0055】
[0062] 例として、第１の領域又は第２の領域内のピクセルがマッピング関係に関連し得る。マッピング関係は、或るカテゴリ（例えば本明細書で開示する「Ａ－Ｂ」、「Ａ－Ｃ」、又は「Ａ－Ｄ」）のものであり得る。例えばマッピング関係は「Ａ－Ｄ」型のものであり得る。「Ａ－Ｂ」マッピング関係の頻度は９０％とすることができ、「Ａ－Ｃ」マッピング関係の頻度は８％とすることができ、「Ａ－Ｄ」マッピング関係の頻度は２％であり得る。頻度閾値が５％である場合、２％の頻度を有するマッピング関係「Ａ－Ｄ」に関連するかかるピクセルを異常ピクセルと判定することができる。異常ピクセルは、サンプルのその対応する部分が欠陥候補（例えばブリッジ、破断したライン、又は荒いライン）を含む可能性があることを表し得る。
【0056】
[0063] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成することを更に含み得る。視覚的表現は、頻度を表すヒストグラム、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含み得る。
【0057】
[0064] 図５は、本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための方法に関係するデータの例示的な視覚的表現を示す図である。図５は、図４の画像４０２、異常マップ５０２、及びオーバーレイマップ５０４を含む。画像４０２はサンプルの検査画像（例えばＳＥＭ画像）であり得る。異常マップ５０２は、図３の記述子マップ３０６及び図４の記述子マップ４０６に基づいて生成された２次元マップであり得る。例えば記述子マップ３０６及び記述子マップ４０６は、画像４０２と同じサイズ及び同じピクセル数を有することができる。記述子マップ３０６内の各ピクセルは、画像３０２（例えば設計レイアウト画像）内のその対応するピクセルに関連する記述子を示す値を表し得る。記述子マップ４０６内の各ピクセルは、画像４０２（例えば検査画像）内のその対応するピクセルに関連する記述子を示す値を表し得る。記述子マップ３０６内のピクセルによって表される記述子は、記述子マップ４０６内のピクセルによって表される記述子と（例えば本明細書で説明するように決定される）マッピング関係を有することができる。異常マップ５０２は、マッピング関係の頻度を表すように決定され得る。
【0058】
[0065] 異常マップ５０２内の各ピクセルは、ピクセルに関連するマッピング関係に関連する頻度値を表すことができる。例えば異常マップ５０２内のピクセルＰＡはマッピング関係「Ａ－Ｃ」に関連することができ、これはピクセルＰＡが記述子マップ３０６内のピクセルＰＤ１及び記述子マップ４０６内のピクセルＰＤ２に関連することを表す。ピクセルＰＤ１は、画像３０２内のその対応するピクセルＰ１に関連する記述子「Ａ」を示す値を表し得る。ピクセルＰＤ２は、画像４０２内のその対応するピクセルＰ２に関連する記述子「Ｃ」を示す値を表し得る。異常マップ５０２内のピクセルＰＡに関連するマッピング関係「Ａ－Ｃ」は、頻度値（例えば８％）を有し得る。ピクセルＰＡは、異常マップ５０２内の頻度値（例えば８％）を示すデータを表し得る。いくつかの実施形態では、ピクセルＰＡは異常マップ５０２内の頻度値自体を表し得る。いくつかの実施形態では、ピクセルＰＡは異常マップ５０２内の頻度値の変換を表し得る。例えば変換は、（例えば頻度値を１から減算することによる）減算、（例えば頻度値に－１を乗算することによる）乗算、又は（例えばピクセルＰＡに対してガウスぼかし演算を適用することによる）たたみ込みであり得る。異常マップ５０２内のピクセルは色分け（例えばグレーコード化）することができる。例えば異常マップ５０２では、明るいピクセルほど異常である確率が高いことを表すことができ（例えば欠陥候補を示し）、暗いピクセルほど正常である確率が低いことを表し得る（例えば如何なる欠陥候補も示さない）。
【0059】
[0066] 図５に示すように、オーバーレイマップ５０４は画像４０２及び異常マップ５０２に基づいて生成され得る。例として、オーバーレイマップ５０４は、異常マップ５０２を画像４０２上にオーバーレイすることによって生成され得る。いくつかの実施形態では、そのようなオーバーレイの前に、画像４０２を第１の色（例えば緑色）でレンダリングすることができ、異常マップ５０２内の正常ピクセル（例えば頻度閾値未満の頻度値を有する）を第１の色でレンダリングすることができ、異常マップ５０２内の異常ピクセル（例えば頻度閾値以上の頻度値を有する）を第２の色（例えば赤色）でレンダリングすることができる。カラーレンダリングされた画像４０２及び異常マップ５０２をオーバーレイすることにより、生成されるオーバーレイマップ５０４は様々な色のコントラストによって欠陥候補を視覚化することができる。例えばオーバーレイマップ５０４内の赤色のピクセルは異常ピクセルの位置を示すことができ、オーバーレイマップ５０４内の緑色のピクセルは正常ピクセルの位置を示すことができる。
【0060】
[0067] 図６は、本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための方法に関係するデータの例示的な視覚的表現を示す図である。図６は、画像６０２（例えば設計レイアウト画像）、画像６０４（例えば検査画像）、本明細書に記載のクラスタリングモデル（例えば辞書学習モデル）内に画像６０２を入力することによって生成される記述子マップ６０６、クラスタリングモデル内に画像６０４を入力することによって生成される記述子マップ６０８、及びヒストグラム６１０を含む。ヒストグラム６１０は、記述子マップ６０６及び記述子マップ６０８に基づいて生成され得る。例えば画像６０２及び画像６０４は同じサイズ及び同じピクセル数を有してもよく、記述子マップ６０６及び記述子マップ６０８は画像６０２と同じサイズ及び同じピクセル数を有することができる。記述子マップ６０６内の各ピクセルは、画像６０２内のその対応するピクセルに関連する記述子を示す値を表し得る。記述子マップ６０８内の各ピクセルは、画像６０４内の対応するピクセルに関連する記述子を示す値を表し得る。記述子マップ６０６内のピクセルによって表される記述子は、記述子マップ６０８内のピクセルによって表される記述子と（例えば本明細書で説明するように決定される）マッピング関係を有し得る。マッピング関係のそれぞれは頻度値に関連し得る。ヒストグラム６１０は、マッピング関係及びそれらの関連する頻度値に基づいて生成され得る。
【0061】
[0068] 例として、ヒストグラム６１０のｘ軸は、マッピング関係の頻度値のビン又は頻度値の変換（例えば対数）を表し得る。ヒストグラム６１０のｙ軸はカウントを表すことができ、ヒストグラム６１０の各ビンの高さは、そのビンに該当する頻度値を有する記述子マップ６０６内のピクセルのカウントを表す。ヒストグラム６１０は、画像６０４内の異常ピクセルの全体的な分布の視覚化を提供し得る。
【0062】
[0069] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、サンプル上の欠陥を検出するための方法は、クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供することを更に含み得る。パラメータは、例えば第１の画像内の第１の領域のサイズ、第２の画像内の第２の領域のサイズ、第１の領域内で決定された記述子のカウント、第２の領域内で決定された記述子のカウント、又は記述子の定義データのうちの少なくとも１つを含み得る。いくつかの実施形態では、クラスタリング技法が辞書学習モデルである場合、ユーザインターフェイスは、辞書学習モデルのトレーニング及び適用のパラメータを構成するために使用され得る。
【0063】
[0070] 図７は、本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための例示的な方法７００を示すフローチャートである。方法７００は、荷電粒子ビームツール（例えばＣＰＢＩシステム１００）又は光学ビームツールに結合され得るコントローラによって実行され得る。例えばコントローラは、図２のコントローラ１０９であり得る。コントローラは、方法７００を実装するようにプログラムされ得る。
【0064】
[0071] ステップ７０２で、コントローラは、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することができる。第１の画像は第１の領域を含むことができ、第２の画像は第２の領域を含み得る。いくつかの実施形態では、第１の画像はサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像（例えばＳＥＭ画像）とすることができ、第２の画像はサンプルに関連する設計レイアウト画像であり得る。例えば画像検査装置は、光学ビームツール又は荷電粒子ビームツール（例えば図１～図２に関して記載したビームツール１０４）を含み得る。設計レイアウト画像は、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム交換標準（ＯＡＳＩＳ）フォーマット、又はCaltech中間フォーマット（ＣＩＦ）のファイルに基づいて生成され得る。いくつかの実施形態では、第１の画像はサンプルに関連する設計レイアウト画像とすることができ、第２の画像はサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像とすることができる。例えば第１の画像及び第２の画像はそれぞれ、図３の画像３０２及び図４の画像４０２であり得る。別の例では、第１の画像及び第２の画像はそれぞれ、図４の画像４０２及び図３の画像３０２であり得る。
【0065】
[0072] ステップ７０４で、コントローラは、クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子、及び第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ（Ｍは１、２、３、又は他の任意の正の整数などの正の整数である）個の第２の記述子を決定することができる。複数のピクセルの各々は、複数の同位置ピクセルのうちの１つと同位置にあり得る。
【0066】
[0073] いくつかの実施形態では、クラスタリング技法が辞書学習技法を含み得る。クラスタリング技法が辞書学習技法である場合、第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定するために、コントローラは、辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータ（例えば図３に関して説明した辞書３０４などの第１の辞書）を決定することができる。第１の記述子は、第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータ（例えばアトム又はフィーチャベクトル）を含み得る。コントローラは、辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータ（例えば図４に関して説明した辞書４０４などの第２の辞書）を決定することもできる。Ｍ個の第２の記述子の各々は、第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータ（例えばアトム又はフィーチャベクトル）を含み得る。
【0067】
[0074] ステップ７０６で、コントローラは複数のマッピング関係の頻度を決定することができる。複数のマッピング関係の各々は、第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付けることができる。第１のピクセルは、第１の記述子に関連し得る。第２のピクセルは、Ｍ個の第２の記述子の１つに関連し得る。第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にあり得る。
【0068】
[0075] ステップ７０８で、コントローラは、異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値（例えば１％、３％、５％、１０％、又は任意の頻度値）を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補（例えばブリッジ、破断したライン、荒いライン）を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することができる。異常ピクセルは、第１の領域又は第２の領域内にあり得る。例えば第１の画像が検査画像であり、第２の画像が設計レイアウト画像である場合、異常ピクセルは第１の領域内にあり得る。別の例では、第１の画像が設計レイアウト画像であり、第２の画像が検査画像である場合、異常ピクセルは第２の領域内にあり得る。いくつかの実施形態では、異常ピクセルの存在の他に、異常ピクセルの位置又は欠陥候補の種類の少なくとも１つが更に決定され得る。
【0069】
[0076] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、ステップ７０２～７０８の他に、コントローラは、複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を更に生成することができる。視覚的表現は、頻度を表すヒストグラム（例えば図６に関して記載したヒストグラム６１０）、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ（例えば図３に関して記載した記述子マップ３０６）、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ（例えば図４に関して記載した記述子マップ４０６又は図５に関して記載した異常マップ５０２）、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ（例えば図５に関して記載したオーバーレイマップ５０４）、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含み得る。
【0070】
[0077] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に、コントローラは第１の画像及び第２の画像を更にアライメントすることができる。本開示のいくつかの実施形態に一致し、コントローラは、クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを更に提供することができる。
【0071】
[0078] 図８は、本開示のいくつかの実施形態に一致する、サンプル上の欠陥を検出するための例示的な方法８００を示すフローチャートである。方法８００は、荷電粒子ビームツール（例えばＣＰＢＩシステム１００）又は光学ビームツールに結合され得るコントローラによって実行され得る。例えばコントローラは、図２のコントローラ１０９であり得る。コントローラは、方法８００を実装するようにプログラムされ得る。
【0072】
[0079] ステップ８０２で、コントローラは、第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することができる。いくつかの実施形態では、第１の画像はサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像（例えばＳＥＭ画像）とすることができ、第２の画像はサンプルに関連する設計レイアウト画像であり得る。例えば画像検査装置は、光学ビームツール又は荷電粒子ビームツール（例えば図１～図２に関して記載したビームツール１０４）を含み得る。設計レイアウト画像は、グラフィックデータベースシステム（ＧＤＳ）フォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩ（ＧＤＳＩＩ）フォーマット、オープンアートワークシステム交換標準（ＯＡＳＩＳ）フォーマット、又はCaltech中間フォーマット（ＣＩＦ）のファイルに基づいて生成され得る。いくつかの実施形態では、第１の画像はサンプルに関連する設計レイアウト画像とすることができ、第２の画像はサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像とすることができる。例えば第１の画像及び第２の画像はそれぞれ、図３の画像３０２及び図４の画像４０２であり得る。別の例では、第１の画像及び第２の画像はそれぞれ、図４の画像４０２及び図３の画像３０２であり得る。
【0073】
[0080] ステップ８０４で、コントローラはクラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ（Ｌは１、２、３、又は他の任意の正の整数などの正の整数である）個の第１のピクセルに関するＮ（Ｎは１、２、３、又は他の任意の正の整数などの正の整数である）個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ（Ｍは１、２、３、又は他の任意の正の整数などの正の整数である）個の第２のフィーチャ記述子を決定することができる。Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり得る。いくつかの実施形態では、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表すことができ、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表すことができる。いくつかの実施形態では、Ｌは１を上回ることができ、Ｍ及びＮは１以上であり得る。いくつかの実施形態では、クラスタリング技法が辞書学習技法を含み得る。
【0074】
[0081] ステップ８０６で、コントローラは、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子のそれぞれとの間のＫ（Ｋは１、２、３、又は他の任意の正の整数などの正の整数である）個のマッピング確率を決定することができる。いくつかの実施形態では、Ｋは１以上であり得る。いくつかの実施形態では、Ｋ個のマッピング確率の各々は、第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、各ピクセルと同位置にありＫ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表し得る。本開示で使用するとき、確率は頻度に基づいて決定される値を指すことができる。例えば確率値は頻度値として決定され得る。別の例では、確率値は頻度値に基づいて調節（例えば関数を用いて変倍、シフト、又は変換）された値として決定され得る。
【0075】
[0082] いくつかの実施形態では、クラスタリング技法が辞書学習技法である場合、Ｋ個のマッピング確率を決定するために、コントローラは、辞書学習技法に第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及びＮ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータ（例えば図３に関して記載した辞書３０４などの第１の辞書）を決定することができる。Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は、第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータ（例えばアトム又はフィーチャベクトル）を含み得る。コントローラは、辞書学習技法に第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータ（例えば図４に関して記載した辞書４０４などの第２の辞書）を決定することもできる。Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は、第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータ（例えばアトム又はフィーチャベクトル）を含み得る。第１の領域の各ピクセルは第２の領域の１つのピクセルと同位置にあり得る。コントローラは、第１のフィーチャ記述子とＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を更に決定することができる。
【0076】
[0083] ステップ８０８で、コントローラは、Ｋ個のマッピング確率の１つが閾値（例えば１％、３％、５％、１０％、又は任意のパーセンテージ値）を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補（例えばブリッジ、破断したライン、荒いライン）を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供することができる。いくつかの実施形態では、異常ピクセルがＬ個の第１のピクセルのサブセット内にあり得る。いくつかの実施形態では、第１の画像が検査画像であり、第２の画像が設計レイアウト画像である場合、異常ピクセルは第１の画像内にあり得る。いくつかの実施形態では、第１の画像が設計レイアウト画像であり、第２の画像が検査画像である場合、異常ピクセルは第２の画像内にあり得る。
【0077】
[0084] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、ステップ８０２～８０８の他に、コントローラは、Ｋ個のマッピング確率、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又はＭ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を更に生成することができる。視覚的表現は、Ｋ個のマッピング確率を表すヒストグラム（例えば図６に関して記載したヒストグラム６１０）、Ｌ個の第１のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ（例えば図３に関して記載した記述子マップ３０６）、Ｌ個の第２のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ（例えば図４に関して記載した記述子マップ４０６又は図５に関して記載した異常マップ５０２）、Ｌ個の第１のピクセル及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ（例えば図５に関して記載したオーバーレイマップ５０４）、又はＬ個の第２のピクセル及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含み得る。
【0078】
[0085] 本開示のいくつかの実施形態に一致し、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に、コントローラは第１の画像及び第２の画像を更にアライメントすることができる。本開示のいくつかの実施形態に一致し、コントローラは、クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを更に提供することができる。
【0079】
[0086] プロセッサ（例えば図１のコントローラ１０９のプロセッサ）が図７の方法７００又は図８の方法８００、データ処理、データベース管理、グラフィカル表示、画像検査装置又は別の撮像デバイスの動作、サンプル上の欠陥の検出などの画像処理を実行するための指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体が提供され得る。非一時的媒体の一般的な形態は、例えばフロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、磁気テープ又は他の任意の磁気データ記録媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、他の任意の光学データ記録媒体、穿孔パターンを有する任意の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ及びＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ又は他の任意のフラッシュメモリ、ＮＶＲＡＭ、キャッシュ、レジスタ、他の任意のメモリチップ又はカートリッジ、及びこれらのもののネットワーク化されたバージョンを含む。
【0080】
[0087] 実施形態は以下の条項を用いて更に説明することができる：
１．サンプル上の欠陥を検出するための方法であって、
回路を含むコントローラにより第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を含む、方法。
２．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表し、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表す、条項１に記載の方法。
３．異常ピクセルがＬ個の第１のピクセルのサブセット内にある、条項２に記載の方法。
４．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の画像内にある、条項１～３の何れか一項に記載の方法。
５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の画像内にある、条項１～３の何れか一項に記載の方法。
６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項４～５の何れか一項に記載の方法。
７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項４～６の何れか一項に記載の方法。
８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項１～７の何れか一項に記載の方法。
９．Ｋ個のマッピング確率を決定することが、
辞書学習技法に第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及びＮ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、
辞書学習技法に第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み、第１の領域の各ピクセルが第２の領域の１つのピクセルと同位置にある、決定すること、及び
第１のフィーチャ記述子とＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定すること
を含む、条項８に記載の方法。
１０．Ｋ個のマッピング確率、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又はＭ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現はＫ個のマッピング確率を表すヒストグラム、Ｌ個の第１のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ、Ｌ個の第２のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ、Ｌ個の第１のピクセル及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又はＬ個の第２のピクセル及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項１～９の何れか一項に記載の方法。
１１．Ｋ個のマッピング確率の各々は、第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、各ピクセルと同位置にありＫ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表す、条項１～１０の何れか一項に記載の方法。
１２．Ｌが１を上回り、Ｍ、Ｎ、及びＫが１以上である、条項１～１１の何れか一項に記載の方法。
１３．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項１～１２の何れか一項に記載の方法。
１４．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項１～１３の何れか一項に記載の方法。
１５．サンプルを走査し、サンプルの検査画像を生成するように構成される画像検査装置と、
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を行うように構成される回路を含むコントローラと
を含む、システム。
１６．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表し、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表す、条項１５に記載のシステム。
１７．異常ピクセルがＬ個の第１のピクセルのサブセット内にある、条項１６に記載のシステム。
１８．第１の画像が検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の画像内にある、条項１５～１７の何れか一項に記載のシステム。
１９．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像が検査画像であり、異常ピクセルが第２の画像内にある、条項１５～１７の何れか一項に記載のシステム。
２０．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項１８～１９の何れか一項に記載のシステム。
２１．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項１５～２０の何れか一項に記載のシステム。
２２．Ｋ個のマッピング確率を決定することが、
辞書学習技法に第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及びＮ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、
辞書学習技法に第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み、第１の領域の各ピクセルが第２の領域の１つのピクセルと同位置にある、決定すること、及び
第１のフィーチャ記述子とＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定すること
を含む、条項２１に記載のシステム。
２３．Ｋ個のマッピング確率、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又はＭ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成する
ようにコントローラが更に構成され、
視覚的表現はＫ個のマッピング確率を表すヒストグラム、Ｌ個の第１のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ、Ｌ個の第２のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ、Ｌ個の第１のピクセル及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又はＬ個の第２のピクセル及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項１５～２２の何れか一項に記載のシステム。
２４．Ｋ個のマッピング確率の各々は、第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、各ピクセルと同位置にありＫ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表す、条項１５～２３の何れか一項に記載のシステム。
２５．Ｌが１を上回り、Ｍ、Ｎ、及びＫが１以上である、条項１５～２４の何れか一項に記載のシステム。
２６．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントする
ようにコントローラが更に構成される、条項１５～２５の何れか一項に記載のシステム。
２７．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供する
ようにコントローラが更に構成される、条項１５～２６の何れか一項に記載のシステム。
２８．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項１５～２７の何れか一項に記載のシステム。
２９．装置に方法を行わせるために装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、方法は
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
３０．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表し、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表す、条項２９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３１．異常ピクセルがＬ個の第１のピクセルのサブセット内にある、条項３０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３２．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の画像内にある、条項２９～３１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３３．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の画像内にある、条項２９～３１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３４．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項３２～３３の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３５．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項３２～３４の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３６．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項２９～３５の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３７．Ｋ個のマッピング確率を決定することが、
辞書学習技法に第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及びＮ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、
辞書学習技法に第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み、第１の領域の各ピクセルが第２の領域の１つのピクセルと同位置にある、決定すること、及び
第１のフィーチャ記述子とＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定すること
を含む、条項３６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３８．方法が
Ｋ個のマッピング確率、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又はＭ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現はＫ個のマッピング確率を表すヒストグラム、Ｌ個の第１のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ、Ｌ個の第２のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ、Ｌ個の第１のピクセル及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又はＬ個の第２のピクセル及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項２９～３７の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３９．Ｋ個のマッピング確率の各々は、第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、各ピクセルと同位置にありＫ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表す、条項２９～３８の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４０．Ｌが１を上回り、Ｍ、Ｎ、及びＫが１以上である、条項２９～３９の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４１．方法が
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項２９～４０の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４２．方法が
クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項２９～４１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４３．サンプル上の欠陥を検出するための方法であって、
回路を含むコントローラにより第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することであって、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む、受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することであって、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である、決定すること、
複数のマッピング関係の頻度を決定することであって、複数のマッピング関係の各々は第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある、決定すること、及び
異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供すること
を含む、方法。
４４．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の領域内にある、条項４３に記載の方法。
４５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の領域内にある、条項４３に記載の方法。
４６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項４４～４５の何れか一項に記載の方法。
４７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項４４～４６の何れか一項に記載の方法。
４８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項４３～４７の何れか一項に記載の方法。
４９．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定することが、
辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータを決定することであって、第１の記述子は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、及び
辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２の記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること
を含む、条項４８に記載の方法。
５０．複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現は頻度を表すヒストグラム、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項４３～４９の何れか一項に記載の方法。
５１．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に、第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項４３～５０の何れか一項に記載の方法。
５２．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項４３～５１の何れか一項に記載の方法。
５３．サンプルを走査し、サンプルの検査画像を生成するように構成される走査荷電粒子装置と、
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することであって、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む、受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することであって、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である、決定すること、
複数のマッピング関係の頻度を決定することであって、複数のマッピング関係の各々は第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある、決定すること、及び
異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供すること
を行うように構成される回路を含むコントローラと
を含む、システム。
５４．第１の画像が検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の領域内にある、条項５３に記載のシステム。
５５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像が検査画像であり、異常ピクセルが第２の領域内にある、条項５３に記載のシステム。
５６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項５４～５５の何れか一項に記載のシステム。
５７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項５４～５６の何れか一項に記載のシステム。
５８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項５３～５７の何れか一項に記載のシステム。
５９．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定することが、
辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータを決定することであって、第１の記述子は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、及び
辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２の記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること
を含む、条項５８に記載のシステム。
６０．複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成する
ようにコントローラが更に構成され、
視覚的表現は頻度を表すヒストグラム、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項５３～５９の何れか一項に記載のシステム。
６１．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を行うようにコントローラが更に構成される、条項５３～６０の何れか一項に記載のシステム。
６２．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を行うようにコントローラが更に構成される、条項５３～６１の何れか一項に記載のシステム。
６３．装置に方法を行わせるために装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、方法は
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することであって、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む、受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することであって、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である、決定すること、
複数のマッピング関係の頻度を決定することであって、複数のマッピング関係の各々は第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある、決定すること、及び
異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供すること
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
６４．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の領域内にある、条項６３Error! Reference source not found.に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の領域内にある、条項６３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項６４～６５の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項６４～６６の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項６３～６７の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６９．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定することが、
辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータを決定することであって、第１の記述子は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、及び
辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２の記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること
を含む、条項６８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
７０．方法が
複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現は頻度を表すヒストグラム、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項６３～６９の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
７１．方法が
第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項６３～７０の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
７２．方法が
クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項６３～７１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
１．サンプル上の欠陥を検出するための方法であって、
回路を含むコントローラにより第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を含む、方法。
２．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表し、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表す、条項１に記載の方法。
３．異常ピクセルがＬ個の第１のピクセルのサブセット内にある、条項２に記載の方法。
４．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の画像内にある、条項１～３の何れか一項に記載の方法。
５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の画像内にある、条項１～３の何れか一項に記載の方法。
６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項４～５の何れか一項に記載の方法。
７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項４～６の何れか一項に記載の方法。
８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項１～７の何れか一項に記載の方法。
９．Ｋ個のマッピング確率を決定することが、
辞書学習技法に第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及びＮ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、
辞書学習技法に第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み、第１の領域の各ピクセルが第２の領域の１つのピクセルと同位置にある、決定すること、及び
第１のフィーチャ記述子とＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定すること
を含む、条項８に記載の方法。
１０．Ｋ個のマッピング確率、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又はＭ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現はＫ個のマッピング確率を表すヒストグラム、Ｌ個の第１のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ、Ｌ個の第２のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ、Ｌ個の第１のピクセル及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又はＬ個の第２のピクセル及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項１～９の何れか一項に記載の方法。
１１．Ｋ個のマッピング確率の各々は、第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、各ピクセルと同位置にありＫ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表す、条項１～１０の何れか一項に記載の方法。
１２．Ｌが１を上回り、Ｍ、Ｎ、及びＫが１以上である、条項１～１１の何れか一項に記載の方法。
１３．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項１～１２の何れか一項に記載の方法。
１４．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項１～１３の何れか一項に記載の方法。
１５．サンプルを走査し、サンプルの検査画像を生成するように構成される画像検査装置と、
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を行うように構成される回路を含むコントローラと
を含む、システム。
１６．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表し、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表す、条項１５に記載のシステム。
１７．異常ピクセルがＬ個の第１のピクセルのサブセット内にある、条項１６に記載のシステム。
１８．第１の画像が検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の画像内にある、条項１５～１７の何れか一項に記載のシステム。
１９．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像が検査画像であり、異常ピクセルが第２の画像内にある、条項１５～１７の何れか一項に記載のシステム。
２０．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項１８～１９の何れか一項に記載のシステム。
２１．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項１５～２０の何れか一項に記載のシステム。
２２．Ｋ個のマッピング確率を決定することが、
辞書学習技法に第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及びＮ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、
辞書学習技法に第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み、第１の領域の各ピクセルが第２の領域の１つのピクセルと同位置にある、決定すること、及び
第１のフィーチャ記述子とＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定すること
を含む、条項２１に記載のシステム。
２３．Ｋ個のマッピング確率、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又はＭ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成する
ようにコントローラが更に構成され、
視覚的表現はＫ個のマッピング確率を表すヒストグラム、Ｌ個の第１のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ、Ｌ個の第２のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ、Ｌ個の第１のピクセル及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又はＬ個の第２のピクセル及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項１５～２２の何れか一項に記載のシステム。
２４．Ｋ個のマッピング確率の各々は、第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、各ピクセルと同位置にありＫ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表す、条項１５～２３の何れか一項に記載のシステム。
２５．Ｌが１を上回り、Ｍ、Ｎ、及びＫが１以上である、条項１５～２４の何れか一項に記載のシステム。
２６．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントする
ようにコントローラが更に構成される、条項１５～２５の何れか一項に記載のシステム。
２７．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供する
ようにコントローラが更に構成される、条項１５～２６の何れか一項に記載のシステム。
２８．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項１５～２７の何れか一項に記載のシステム。
２９．装置に方法を行わせるために装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、方法は
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の画像内のＬ個の第１のピクセルに関するＮ個の第１のフィーチャ記述子、及び第２の画像内のＬ個の第２のピクセルに関するＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定することであって、Ｌ個の第１のピクセルの各々はＬ個の第２のピクセルの１つと同位置にあり、Ｌ、Ｍ、及びＮは正の整数である、決定すること、
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の第１のフィーチャ記述子とＭ個の第２のフィーチャ記述子のＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定することであって、Ｋは正の整数である、決定すること、及び
Ｋ個のマッピング確率のうちの１つが閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを示す出力を提供すること
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
３０．Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第１のピクセルのサブセットのフィーチャを表し、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々がＬ個の第２のピクセルのサブセットのフィーチャを表す、条項２９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３１．異常ピクセルがＬ個の第１のピクセルのサブセット内にある、条項３０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３２．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の画像内にある、条項２９～３１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３３．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の画像内にある、条項２９～３１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３４．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項３２～３３の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３５．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項３２～３４の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３６．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項２９～３５の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３７．Ｋ個のマッピング確率を決定することが、
辞書学習技法に第１の画像の第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及びＮ個の第１のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子の各々は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、
辞書学習技法に第２の画像の第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２のフィーチャ記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含み、第１の領域の各ピクセルが第２の領域の１つのピクセルと同位置にある、決定すること、及び
第１のフィーチャ記述子とＫ個の第２のフィーチャ記述子の各々との間のＫ個のマッピング確率を決定すること
を含む、条項３６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３８．方法が
Ｋ個のマッピング確率、Ｎ個の第１のフィーチャ記述子、又はＭ個の第２のフィーチャ記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現はＫ個のマッピング確率を表すヒストグラム、Ｌ個の第１のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第１の２次元マップ、Ｌ個の第２のピクセルの各々におけるＫ個のマッピング確率を表す第２の２次元マップ、Ｌ個の第１のピクセル及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又はＬ個の第２のピクセル及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項２９～３７の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
３９．Ｋ個のマッピング確率の各々は、第１のフィーチャ記述子に関連する各ピクセルと、各ピクセルと同位置にありＫ個の第２のフィーチャ記述子の１つに関連するピクセルとの間のマッピング関係の確率を表す、条項２９～３８の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４０．Ｌが１を上回り、Ｍ、Ｎ、及びＫが１以上である、条項２９～３９の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４１．方法が
Ｎ個の第１のフィーチャ記述子及びＭ個の第２のフィーチャ記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項２９～４０の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４２．方法が
クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項２９～４１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
４３．サンプル上の欠陥を検出するための方法であって、
回路を含むコントローラにより第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することであって、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む、受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することであって、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である、決定すること、
複数のマッピング関係の頻度を決定することであって、複数のマッピング関係の各々は第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある、決定すること、及び
異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供すること
を含む、方法。
４４．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の領域内にある、条項４３に記載の方法。
４５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の領域内にある、条項４３に記載の方法。
４６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項４４～４５の何れか一項に記載の方法。
４７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項４４～４６の何れか一項に記載の方法。
４８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項４３～４７の何れか一項に記載の方法。
４９．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定することが、
辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータを決定することであって、第１の記述子は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、及び
辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２の記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること
を含む、条項４８に記載の方法。
５０．複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現は頻度を表すヒストグラム、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項４３～４９の何れか一項に記載の方法。
５１．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に、第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項４３～５０の何れか一項に記載の方法。
５２．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項４３～５１の何れか一項に記載の方法。
５３．サンプルを走査し、サンプルの検査画像を生成するように構成される走査荷電粒子装置と、
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することであって、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む、受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することであって、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である、決定すること、
複数のマッピング関係の頻度を決定することであって、複数のマッピング関係の各々は第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある、決定すること、及び
異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供すること
を行うように構成される回路を含むコントローラと
を含む、システム。
５４．第１の画像が検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の領域内にある、条項５３に記載のシステム。
５５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像が検査画像であり、異常ピクセルが第２の領域内にある、条項５３に記載のシステム。
５６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項５４～５５の何れか一項に記載のシステム。
５７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項５４～５６の何れか一項に記載のシステム。
５８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項５３～５７の何れか一項に記載のシステム。
５９．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定することが、
辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータを決定することであって、第１の記述子は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、及び
辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２の記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること
を含む、条項５８に記載のシステム。
６０．複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成する
ようにコントローラが更に構成され、
視覚的表現は頻度を表すヒストグラム、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項５３～５９の何れか一項に記載のシステム。
６１．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を行うようにコントローラが更に構成される、条項５３～６０の何れか一項に記載のシステム。
６２．クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を行うようにコントローラが更に構成される、条項５３～６１の何れか一項に記載のシステム。
６３．装置に方法を行わせるために装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な一組の指令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、方法は
第１の画像及び第１の画像に関連する第２の画像を受信することであって、第１の画像は第１の領域を含み、第２の画像は第２の領域を含む、受信すること、
クラスタリング技法を使用し、第１の領域内の複数のピクセルのフィーチャを表す第１の記述子と、第２の領域内の複数の同位置ピクセルのフィーチャを表すＭ個の第２の記述子とを決定することであって、複数のピクセルの各々は複数の同位置ピクセルの１つと同位置にあり、Ｍは正の整数である、決定すること、
複数のマッピング関係の頻度を決定することであって、複数のマッピング関係の各々は第１の領域内の複数のピクセルの第１のピクセルと第２の領域内の複数の同位置ピクセルの第２のピクセルとを関連付け、第１のピクセルは第１の記述子に関連し、第２のピクセルはＭ個の第２の記述子の１つに関連し、第１のピクセルは第２のピクセルと同位置にある、決定すること、及び
異常ピクセルに関連するマッピング関係の頻度が頻度閾値を超えないという判定に基づき、サンプル上の欠陥候補を表す異常ピクセルが存在するかどうかを判定するための出力を提供すること
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
６４．第１の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、第２の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、異常ピクセルが第１の領域内にある、条項６３Error! Reference source not found.に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６５．第１の画像がサンプルに関連する設計レイアウト画像であり、第２の画像がサンプルを走査する画像検査装置によって生成される検査画像であり、異常ピクセルが第２の領域内にある、条項６３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６６．設計レイアウト画像が、グラフィックデータベースシステムフォーマット、グラフィックデータベースシステムＩＩフォーマット、オープンアートワークシステム交換標準フォーマット、又はCaltech中間フォーマットのファイルに基づいて生成される、条項６４～６５の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６７．画像検査装置が荷電粒子ビームツール又は光学ビームツールを含む、条項６４～６６の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６８．クラスタリング技法が辞書学習技法を含む、条項６３～６７の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
６９．第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定することが、
辞書学習技法に第１の領域を入力することによって第１の一組の画像フィーチャ及び第１の記述子を表すデータを決定することであって、第１の記述子は第１の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること、及び
辞書学習技法に第２の領域を入力することによって第２の一組の画像フィーチャ及びＭ個の第２の記述子を表すデータを決定することであって、Ｍ個の第２の記述子の各々は第２の一組の画像フィーチャの線形結合を表すデータを含む、決定すること
を含む、条項６８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
７０．方法が
複数のマッピング関係の頻度、第１の記述子、又はＭ個の第２の記述子の少なくとも１つに関する視覚的表現を生成すること
を更に含み、
視覚的表現は頻度を表すヒストグラム、第１の領域内の複数のピクセルの各々における頻度を表す第１の２次元マップ、第２の領域内の複数の同位置ピクセルの各々における頻度を表す第２の２次元マップ、第１の領域及び第２の２次元マップのオーバーレイを表す第３の２次元マップ、又は第２の領域及び第１の２次元マップのオーバーレイを表す第４の２次元マップの少なくとも１つを含む、
条項６３～６９の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
７１．方法が
第１の記述子及びＭ個の第２の記述子を決定する前に第１の画像及び第２の画像をアライメントすること
を更に含む、条項６３～７０の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
７２．方法が
クラスタリング技法のパラメータを構成するためのユーザインターフェイスを提供すること
を更に含む、条項６３～７１の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【0081】
[0088] 図中のブロック図は、本開示の様々な例示的実施形態によるシステム、方法、及びコンピュータハードウェア又はソフトウェア製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、指定の論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能指令を含むコードのモジュール、セグメント、又は一部を表し得る。一部の代替的実装形態では、ブロック内に示す機能が図面に示す順序と異なる順序で生じ得ることを理解すべきである。例えば関与する機能にもよるが、連続して示す２つのブロックをほぼ同時に実行又は実装することができ、又は２つのブロックを逆の順序で実行できる場合もある。一部のブロックは省略することもできる。ブロック図の各ブロック及びブロックの組み合わせは、指定の機能又は行為を実行する専用のハードウェアベースのシステムによって、又は専用のハードウェア及びコンピュータ指令の組み合わせによって実装され得ることも理解すべきである。
【0082】
[0089] 本開示の実施形態は、上記で説明し、添付の図面に図示した通りの構成に限定されるものではなく、また、本発明の範囲から逸脱することなく様々な修正及び変更を加えることができることを理解されたい。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【国際調査報告】