CLUSTERING FOR DATA COMPRESSION

An improved profileometry data collection and analysis system employing software that performs clustering analysis on library data stored in memory that represent semiconductor chip wafer profiles, for use in matching real-time data signals from data collected by profileometry instruments. To better perform a match in real-time between the incoming real-time data signals and the profile library data into clusters, and to extract representative cluster data points of the clusters. The representative of the clusters are stored in primary memory (e.g. RAM), while the data forming the clusters are stored in secondary memory (e.g., a hard drive). A real-time data signal is then first compared to the representative cluster data points, and when a match is made with a particular representative cluster data point, the cluster associated with the representative cluster data point is loaded from secondary memory into primary memory. Next a further search is made wiht the incoming real-time data signal to find the closest match to the data in the cluster. L'invention concerne une collecte de données de profilométrie améliorée et un système d'analyse associé mettant en oeuvre un logiciel effectuant des analyses de grappes sur les données d'une bibliothèque stockées dans une mémoire représentant des profils de plaquette de puce semi-conductrice, à utiliser dans l'appariement de signaux de données en temps réel provenant de données recueillies par des instruments de profilométrie. Une analyse de grappes est effectuée sur les données de la bibliothèque, de manière à répartir les données de la bibliothèque en grappes, de manière à exécuter un meilleur appariement en temps réel entre les signaux de données en temps réel entrants et les données de la bibliothèque de profils et de manière à extraire des points de données de grappes représentatifs des grappes. Les représentants des grappes sont stockés dans une mémoire primaire (par exemple, RAM) alors que les données formant les grappes sont stockées dans une mémoire secondaire (par exemple, un disque dur). Un signal de données en temps réel est ensuite, dans un premier temps, comparé aux points de données de grappes représentatifs et quand un appariement est exécuté au moyen d'un point de données de grappes représentatif, la grappe associée au point de données de grappes représentatif est chargée dans une mémoire primaire à partir d'une mémoire secondaire. Puis une recherche ultérieure est effectuée au moyen du signal de do