그 후 , 동작 ( 208 ) 에서 이벤트 가 하나 이상 의 임계 치 ( 들 ) 에 기초 하 여 후보 결함 인지 여부 를 결정 할 수 있 다 . 후보 결함 을 검출 하 기 위하 여 임의 의 적합 한 유형 및 수 의 결함 분석 이 이벤트 에 대하 여 수행 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 디 센스 ( desense ) 처리 는 각 이벤트 에 대하 여 선택 적 으로 수행 될 수 있 다 . 디 센스 공정 에서 , 각 이벤트 가 거짓 결함 ( false defect ) 에 더 민감 한 다른 영역 또는 피처 유형 과 비교 하 여 거짓 결함 / 아티 팩 트 에 덜 민감 한 것 으로 식별 된 레티 클 의 하나 이상 의 미리 정의 된 영역 또는 피처 유형 에 대한 결함 인지 여부 를 결정 하 기 위하 여 덜 엄격 한 ( 또는 상이 한 ) 임계 치 또는 알고리즘 이 사용 될 수 있 다 . 일례 에서 , 사용 자 는 상이 한 임계 치 를 사용 하 는 것 과 같이 상이 한 방식 으로 상이 한 레티 클 영역 또는 피처 의 유형 ( 예 를 들 어 , 에지 등 ) 을 분석 하 기 위하 여 레시피 를 셋 업 했 을 수 있 다 .