1.一種方法，其包括：

接收某一數量的經標記缺陷數據，所述經標記缺陷數據包含多個缺陷事件、與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的分類及與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的多個屬性；及

在無需來自用戶的輸入的情況下基于所述經標記缺陷數據而確定多個檢驗情境，每一檢驗情境包含與所述檢驗情境關聯的獲取模式、缺陷檢測算法參數值及分類算法參數值。

2.根據權利要求1所述的方法，其中與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的所述分類包含真實缺陷、所關注缺陷及公害事件中的任何者。

3.根據權利要求1所述的方法，其中與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的所述多個屬性包含MDAT灰階值、缺陷量值、MDAT偏移及能級中的任何者。

4.根據權利要求1所述的方法，其中所述數量的經標記缺陷數據為經標記光學裝置選擇器數據及經標記熱掃描數據中的任何者。

5.根據權利要求1所述的方法，其進一步包括：

從所述多個檢驗情境選擇檢驗情境，所述選擇基于與所述所選檢驗情境關聯的某一數目個所關注缺陷及某一數目個公害事件的所要組合。

6.根據權利要求5所述的方法，其中在無需來自用戶的輸入的情況下執行所述選擇。

7.根據權利要求1所述的方法，其中所述多個檢驗情境的所述確定涉及確定多維空間內的解，其中每一維度由所述多個屬性中的每一者定義。

8.根據權利要求1所述的方法，其中所述數量的經標記缺陷數據與各自以不同獲取模式執行的至少兩個檢驗掃描關聯。

9.根據權利要求8所述的方法，其中所述多個檢驗情境的所述確定涉及至少一個檢驗情境，所述至少一個檢驗情境包含所述至少兩個獲取模式中的至少兩個獲取模式的組合。

10.根據權利要求9所述的方法，其中所述至少兩個獲取模式中的所述至少兩個獲取模式的所述組合包含針對特定數目個公害事件的最大數目個所關注缺陷。

11.根據權利要求1所述的方法，其進一步包括：

通過使用第一獲取模式及第一預定組的缺陷檢測參數來檢驗晶片而確定所述多個缺陷事件。

12.根據權利要求11所述的方法，其進一步包括：

通過掃描電子顯微鏡SEM檢視而確定與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的所述分類及與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的所述多個屬性。

13.一種非暫時性計算機可讀媒體，其包括：

用于致使計算機接收某一數量的經標記缺陷數據的代碼，所述數量的經標記缺陷數據包含多個缺陷事件、與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的分類及與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的多個屬性；及

用于致使所述計算機在無需來自用戶的輸入的情況下基于所述經標記缺陷數據而確定多個檢驗情境的代碼，每一檢驗情境包含與所述檢驗情境關聯的獲取模式、缺陷檢測算法參數值及分類算法參數值。

14.根據權利要求13所述的非暫時性計算機可讀媒體，其中所述多個檢驗情境的所述確定涉及確定多維空間內的解，其中每一維度由所述多個屬性中的每一者定義。

15.根據權利要求13所述的非暫時性計算機可讀媒體，其中所述數量的經標記缺陷數據與各自以不同獲取模式執行的至少兩個檢驗掃描關聯。

16.根據權利要求15所述的非暫時性計算機可讀媒體，其中所述多個檢驗情境的所述確定涉及至少一個檢驗情境，所述至少一個檢驗情境包含所述至少兩個獲取模式中的至少兩個獲取模式的組合。

17.一種設備，其包括：

多個存儲元件，其經配置以存儲某一數量的經標記缺陷數據，所述數量的經標記缺陷數據包含多個缺陷事件、與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的分類及與所述多個缺陷事件中的每一者關聯的多個屬性；及

檢驗情境優化工具，其經配置以：

接收所述數量的經標記缺陷數據；及

在無需來自用戶的輸入的情況下基于所述經標記缺陷數據而確定多個檢驗情境，每一檢驗情境包含與所述檢驗情境關聯的獲取模式、缺陷檢測算法參數值及分類算法參數值。