"欠陥検査装置から取得される検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量に基づいて教示型の分類器を用いて欠陥を分類する欠陥分類方法であって、予め欠陥クラス毎並びに全体および最悪のピュリティおよびアキュラシーの目標分類性能について優先順位をつけて指定しておく優先順位指定過程と、予め欠陥クラスと対応付けられた特徴量データとの教示に基づいて、予め指定された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により分類条件を設定することにより前記教示型の分類器を構築する分類器構築過程とを有し、該分類器構築過程において前記設定された分類条件による分類性能を評価して前記指定した目標分類性能を満足するか否かを項目毎に表示することを特徴とする欠陥分類方法。欠陥検査装置から取得される検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量に基づいて教示型の分類器を用いて欠陥を分類する欠陥分類方法であって、予め欠陥クラス毎並びに全体および最悪のピュリティおよびアキュラシーの目標分類性能について優先順位をつけて指定しておく優先順位指定過程と、予め欠陥クラスと対応付けられた特徴量データとの教示に基づいて、前記教示型の分類器の学習アルゴリズムと学習パラメータを網羅的に変更しながら、前記指定した目標分類性能を満足するか否かを項目毎に評価し、該項目毎に評価した評価結果の良い前記学習アルゴリズムと学習パラメータを探索し、該探索された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により分類条件を設定することにより前記教示型の分類器を構築する分類器構築過程とを有することを特徴とする欠陥分類方法。欠陥検査装置から取得される検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量に基づいて教示型の分類器を用いて欠陥を分類する欠陥分類装置であって、予め欠陥クラス毎並びに全体および最悪のピュリティおよびアキュラシーの目標分類性能について優先順位をつけて指定しておく優先順位指定手段と、予め欠陥クラスと対応付けられた特徴量データとの教示に基づいて、予め指定された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により分類条件を設定することにより前記教示型の分類器を構築する分類器構築手段とを備え、該分類器構築手段において前記設定された分類条件による分類性能を評価して前記指定した目標分類性能を満足するか否かを項目毎に表示することを特徴とする欠陥分類装置。欠陥検査装置から取得される検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量に基づいて教示型の分類器を用いて欠陥を分類する欠陥分類装置であって、予め欠陥クラス毎並びに全体および最悪のピュリティおよびアキュラシーの目標分類性能について優先順位をつけて指定しておく優先順位指定手段と、予め欠陥クラスと対応付けられた特徴量データとの教示に基づいて、前記教示型の分類器の学習アルゴリズムと学習パラメータを網羅的に変更しながら、前記指定した目標分類性能を満足するか否かを項目毎に評価し、該項目毎に評価した評価結果の良い前記学習アルゴリズムと学習パラメータを探索し、該探索された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により分類条件を設定することにより前記教示型の分類器を構築する分類器構築手段とを備えたことを特徴とする欠陥分類装置。前記分類器を用いて欠陥を分類するための前記欠陥の特徴量は、前記欠陥検査装置において複数の異なる条件下の各々の検査によって取得された検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量であることを特徴とする請求項3又は4に記載の欠陥分類装置。ルールベース型の欠陥分類は、理論と経験に基づいてユーザの意図を反映させた分類条件設定が可能であり、使用者にとって理解しやすいという利点がある。しかしながら、特徴量の種類や、欠陥クラスの種類が多くなってくると、全てを手動で設定するのは困難である課題を有していた。一方、教示型の欠陥分類はデータを入力すると自動的に分類条件が設定されるが、ブラックボックスであるため、ユーザの意図を反映させることができず、分類条件の解釈もできないという課題を有していた。ユーザの意図とは、例えば重要欠陥のピュリティまたはアキュラシーまたはその両方が目標値以上になるように調整する、ある特徴量を意図的に使用しないようにする、あるいは知識に基づいて使用する特徴量を決める、などである。本発明の目的は、上記課題を解決すべく、ユーザの意図を反映可能な分類条件設定機能を有する二分木構造又は教示型の分類器を用いて欠陥を分類することを可能にした欠陥分類方法及びその装置並びに欠陥検査装置を提供することである。上記目的を達成するため、本発明は、欠陥検査装置から取得される検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量に基づいて一つ以上の教示型の分類器教示型の分類アルゴリズムを用いて欠陥を分類する欠陥分類方法及びその装置であって、予め欠陥クラス毎並びに全体および最悪のピュリティおよびアキュラシーの目標分類性能について優先順位をつけて指定しておく優先順位指定過程と、予め欠陥クラスと対応付けられた特徴量データとの教示に基づいて、予め指定された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により分類条件を設定することにより前記教示型の分類器を構築する分類器構築過程とを有し、該分類器構築過程において前記設定された分類条件による分類性能を評価して前記指定した目標分類性能をユーザの意図として満足するか否かを項目毎に表示することを特徴とする。また、本発明は、欠陥検査装置から取得される検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量に基づいて一つ以上の教示型の分類器教示型の分類アルゴリズムを用いて欠陥を分類する欠陥分類方法及びその装置であって、予め欠陥クラス毎並びに全体および最悪のピュリティおよびアキュラシーの目標分類性能について優先順位をつけて指定しておく優先順位指定過程と、予め欠陥クラスと対応付けられた特徴量データとの教示に基づいて、前記教示型の分類器の学習アルゴリズムと学習パラメータを網羅的に変更しながら、前記指定した目標分類性能をユーザの意図として満足するか否かを項目毎に評価し、該項目毎に評価した評価結果の良い前記学習アルゴリズムと学習パラメータを探索し、該探索された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により分類条件を設定することにより前記教示型の分類器を構築する分類器構築過程とを有することを特徴とする。また、本発明は、前記分類器を用いて欠陥を分類するための前記欠陥の特徴量は、前記欠陥検査装置において複数の異なる条件下の各々の検査によって取得された検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量を、欠陥座標の突合せを行った上で統合したものであることを特徴とする。本発明によれば、二分木構造の分類器の構築生成において、二分木構造の分類器の各分岐点の条件設定を自動で行った後、選択した分岐点以下のみ手動設定することにより、全てを手動設定する手間をかけずに、重要欠陥のピュリティまたはアキュラシーまたはその両方が目標値以上になるように調整する、ある特徴量を意図的に使用しないようにする、あるいは知識に基づいて使用する特徴量を決める、などのユーザの意図を反映させた分類条件が設定可能となる。また、本発明によれば、教示型の分類器の構築生成において、ユーザの意図を反映させた分類条件が設定可能となる。また、本発明によれば、二分木構造または教示型の分類器の構築生成において、ユーザの意図として優先順位をつけて指定し、ユーザの意図の満足度を評価することによりユーザの意図を反映させた分類条件が設定可能となる。本発明に係るユーザの意図を反映可能な分類条件設定機能を有する欠陥分類方法及びその装置並びに欠陥検査方法及びその装置の実施の形態について図面を用いて説明する。[第1の実施の形態]本発明に係る分類条件設定機能によって構築生成される分類器を用いて欠陥を分類する欠陥分類方法及びその装置並びに欠陥検査方法及びその装置の第1の実施の形態について図1乃至図15を用いて詳細に説明する。第1の実施の形態としては、半導体ウェハを対象とした光学式欠陥検査装置光学式外観検査装置の場合について説明する。図1は光学式欠陥検査装置の構成の一実施例を示したものである。なお、第1の実施の形態としては、光学式欠陥検査装置に限定されるものではなく、電子線式欠陥検査装置等にも適用可能である。11は半導体ウェハなどの被検査物、12は被検査物11を搭載し、移動させるステージ、13は検出部で、被検査物11を照射するための光源101、光源101から出射した光を集光する照明光学系102、照明光学系102で集光された照明光で被検査物11を照明し、反射して得られる光学像を結像させる対物レンズ103、結像された光学像を明るさに応じて画像信号に変換するイメージセンサ104により構成される。14は画像処理部で、検出部13で検出された画像により試料であるウェハ上の欠陥候補を検出する。ここで、光源101は、例えばランプ光源やレーザ光源であり、イメージセンサ104は、例えばCCDリニアセンサやTDIセンサ、あるいはフォトマルなどである。画像処理部14は、検出部13のイメージセンサ104からの入力信号をデジタル信号に変換するAD変換部105と、AD変換されたデジタル信号に対してシェーディング補正、暗レベル補正等の画像補正を行う前処理部106と、隣接するダイの対応する位置から検出された参照画像と検出画像との比較を行い、差の値が別途設定されたしきい値より大きい部分を欠陥として出力する欠陥判定部107と、検出欠陥の位置を中心とし、予め定められたサイズで検出画像と参照画像とを切出す画像切出部108と、切出した画像から欠陥の特徴量を抽出算出する特徴量抽出部109と、該抽出算出した欠陥の特徴量に基づいて二分木構造の分類器または教示型の分類器を用いて欠陥を分類する欠陥分類部110とから構成される。なお、上記抽出した欠陥の特徴量は、上記欠陥検査装置において複数の異なる条件光学条件や画像処理条件等が含まれる。下の各々の検査によって取得された検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量を、欠陥座標の突合せを行った上で統合したものであっても良い。また、上記欠陥の特徴量に基づいて二分木構造の分類器または教示型の分類器を用いて欠陥を分類する際、上記欠陥検査装置において複数の異なる条件光学条件や画像処理条件等が含まれる。下の各々の検査によって取得された検出信号を基に抽出される欠陥の特徴量を個別に用いて、上記分類器に対して設定された複数の欠陥分類条件に従って個別に欠陥分類判定を行い、該個別に欠陥分類判定を行った結果について信頼度の重み付投票によって統合することにより欠陥クラスを決定することも可能である。15は全体制御部で、検出された欠陥の座標、特徴量、画像などを記憶する記憶装置112と、ユーザからの検査パラメータの変更を受け付けたり、検出された欠陥情報を表示したりするユーザインターフェース部113と、各種制御を行うCPUとで構成される。114は全体制御部からの制御指令に基づいてステージ12を駆動するメカニカルコントローラである。なお、図示していないが、画像処理部14、検出部13等も全体制御部15からの指令により駆動される。111は分類条件設定部であり、欠陥の特徴量に基づき欠陥クラスを決定する分類条件を設定する。16はレビュー装置であり、検査装置にはふくまれないが、データの授受が可能なようになっている。このようにレビュー装置16も含めて分類条件設定部111及びユーザインターフェース部113を用いたGUI等は、二分木構造の分類器または教示型の分類器を構築生成する分類器構築手段を構成することになる。次に、図1に示す欠陥検査装置外観検査装置等による欠陥検出方法の一実施の形態について説明する。被検査物である半導体ウェハ11は、図2に示すように同一であるはずのパターンのダイ21が多数、規則的に並んでいる。画像処理部14の欠陥判定部107等において、隣接する2つのダイの同じ位置、例えば図2の領域22とそれに隣接するチップの領域23との間で画像を比較し、両者の間に差異がある部分を欠陥として検出する。その作用を説明すると、全体制御部15では、被検査物である半導体ウェハ11をステージ12により、例えば図2に示すスキャンAの方向と反対の方向へ連続的に移動させる。このステージ12の連続的な移動に同期して、検出部13のイメージセンサ104でスキャンAの方向に順次被検査物11の光学像が検出されて、チップの像が検出部13より取り込まれる。検出部13のイメージセンサ104は入力された信号を画像処理部14に出力する。画像処理部14では、まず入力されたアナログ信号をAD変換部105でデジタル信号に変換し、前処理部106にてシェーディング補正、暗レベル補正などを行う。欠陥判定部107では後述する方法により、欠陥判定を行う。画像切出部108では、欠陥判定部107等で検出された欠陥の位置を中心として予め定められたサイズで検出画像、参照画像およびしきい値画像を切出す。特徴量抽出部109では、複数の欠陥候補各々について、切出した検出画像および参照画像に基づいて欠陥のサイズを表す特徴量、欠陥の明るさ諧調値を表す特徴量、欠陥の形状を表す特徴量、背景の情報を表す特徴量などの欠陥分類向けの特徴量を算出する。欠陥分類部110では、予め分類条件設定部111等の分類器構築手段で構築された分類方法二分木構造の分類器または教示型の分類器を用いて分類を行い各欠陥のクラス情報を出力する。第1の分類方法としては、図3に示すように、欠陥を二つに分けることを繰り返して最終的に各クラスに分類する二分木構造の分類器を用いる。ただし、公知の識別手法を併せ持ち、選択可能にしておいてもよい。画像切出部108から出力される画像情報欠陥の位置を中心として予め定められたサイズで切出された検出画像、参照画像およびしきい値画像等、特徴量抽出部109から出力される欠陥の特徴量欠陥のサイズを表す特徴量、欠陥の明るさ諧調値を表す特徴量、欠陥の形状を表す特徴量、背景の情報を表す特徴量などの欠陥分類向けの特徴量および欠陥分類部110から出力される欠陥クラス情報は、記憶装置112に保存される。また、ユーザインターフェース部113を介して、ユーザに提示される。次に、本発明に係る欠陥分類部110における動作について図3を用いて詳細に説明する。図3は、二分木構造の分類器の構造を模式的に表したものである。ルートノード301には全ての欠陥クラスが含まれている。分岐点302では、予め決められた分岐条件に基づいて欠陥を左側Lと右側Rの2つのノード303a、304に分ける。このような分岐を繰り返して最終的に各々の欠陥クラス303a~303dに分類する。分類条件は、分岐点毎に設定される。もっともシンプルなケースでは、特徴量1個を選択してしきい値を設定し、しきい値未満ならば左側のグループ、しきい値以上ならば右側のグループと定める。複数の特徴量を選択してそれぞれにしきい値を設定し、論理式で条件を設定してもよい。2つのグループに分類する方法として、サポートベクターマシンなどの公知の2クラス識別手法を採用してもよい。次に、本発明に係る分類器構築手段を構成する分類条件設定部111における動作について図4~図8を用いて説明する。図4は分類条件設定部111のデータの流れを示したものである。検査装置の画像処理部14からは、検出した欠陥の座標、特徴量および検出画像を出力する。レビュー装置16は欠陥の座標を元に、レビュー、分類を行い欠陥のクラスおよびレビュー画像を出力する。分類条件設定部111は画像処理部14から出力される欠陥の特徴量とレビュー装置16から出力される欠陥クラスとを対応付けたものを教示データとして、これに基づき分類条件を設定し、該設定された分類条件を出力する。図5は、分類条件設定部111におけるユーザインターフェース部113を用いた分類条件設定用GUIの実施例である。木構造表示ウィンドウ501には図3で示した二分木構造が表示される。小さい四角で示す分岐点のダブルクリックにより、その分岐点が選択され、選択された分岐点は異なる色で表示される。登録ボタン502は設定済みの木構造と各分岐点における分岐条件を分類レシピとして登録するためのボタンである。欠陥クラスリスト503には、木構造で表示される記号A~Dとレビュー装置16から入力される欠陥クラスコードと欠陥クラス名との対応付けが表示される。分岐条件表示ウィンドウ504には、木構造表示ウィンドウ501で選択された分岐点の分岐条件に関する情報が表示される。欠陥クラス選択ウィンドウ505は、選択分岐点の左側、右側に属するクラスをチェックマークで表している。手動によるチェックの変更が可能である。特徴量分布表示ウィンドウ506には、各種の特徴量毎にクラス別ヒストグラムが表示される。クラスの凡例は欠陥クラス選択ウィンドウ505の記号AB...の横に示される。ヒストグラムの上には欠陥の特徴量名が表示され、その前のチェックボックスはその特徴量を使用しているか否かを示している。手動によるチェックの変更が可能である。判別基準表示ウィンドウ507には、ルールベースなど分類手法を表すキーワードが表示される。詳細ボタン508の押下により、例えば、Intensity>50⇒Lなど具体的な判別基準が表示される。また、手動で判別基準を設定するためのGUIが表示される。評価ウィンドウ509には、設定されている分岐条件によって左側グループLと右側グループRに分けたときの正解率が表示される。上からLに含まれるクラス全体、Lに含まれる各クラス、Rに含まれるクラス全体、Rに含まれる各クラスについて、設定された判別基準によってLに分類される欠陥数、Rに分類される欠陥数、正解率アキュラシーAccuracyが表示される。最下段にはピュリティPurity、すなわち設定された判別基準によってLに分類される欠陥のうちの、欠陥クラス選択ウィンドウ505においてLにチェックされたクラスの欠陥数の割合65=13/20,88=38/43が表示される。右下コーナーには全体の正解率81.0=51/63が表示される。自動設定ボタン510は、図6に示す、自動設定モード設定ウィンドウ601を表示し、設定されたモードに従い自動設定を実行するためのボタンである。元に戻すボタン511は、分岐条件表示ウィンドウ504上で手動および自動で変更された部分を全て元に戻すためのボタンである。登録ボタン512は、分岐条件表示ウィンドウ504上で手動および自動で変更された部分を登録するためのボタンである。図6についてもう少し詳細に説明する。アルゴリズム選択リスト602は、前述のしきい値との比較による分類手法であるルールベースのほか、各種分類手法の中から分類手法を選択するためのものである。実行モード選択リスト603は、自動設定を行う範囲を指定するためのものである。実行モードには、1.以下全て2.選択分岐点のみ欠陥クラス選択から3.選択分岐点のみ特徴量選択から4.選択分岐点のみ判別基準設定からの4つがある。以下の説明では番号を用いてモード1~4で表す。モード1は、選択中の分岐点以下の木構造も含めて全ての分岐条件を自動設定するモードである。モード2~4は選択中の分岐点のみ自動設定するモードである。これらの違いを図7を用いて説明する。図7は、分類条件設定部111における分岐条件を設定するフローを示す図である。左側と右側のグループに属する欠陥を選択するステップS71、分岐に使用する特徴量を選択するステップS72、判別基準を決定するステップS73からなる。モード2はステップS71~S73を自動設定するモード、モード3はステップS71を手動で行いステップS72~S73を自動設定するモード、モード4はステップS71、S72を手動で行いステップS73を自動設定するモード、である。パラメータボタン604は、選択されたアルゴリズムに対応したパラメータを設定するためのボタンであり、押下によりパラメータ設定画面が表示され、編集ができる。OKボタン605は、選択アルゴリズムと実行モードに応じた自動設定を実行して終了するためのボタンである。キャンセルボタン606は自動設定を実行しないで終了するためのボタンである。次に、図5に示すGUIを用いて分類条件設定を行う手順について説明する。図8は、分類条件設定を開始する時のGUIの表示状態を示す。このとき分類条件設定部111には、欠陥特徴量データと欠陥クラス情報とが対応付けされて、教示データとして入力されているものとする。木構造表示ウィンドウ501には、ルートノードと最初の分岐点が選択状態で表示されている。欠陥クラスリスト503には、入力情報から読み取れる全ての欠陥クラスのクラスコードとクラス名が表示される。ルートノードにはすべての欠陥クラスに対応する記号ABCDが表示される。欠陥クラス選択ウィンドウ505には、すべての欠陥クラスに対応する記号が表示されているが、チェックはどこにもされていない状態である。特徴量分布表示ウィンドウ506には、欠陥特徴量データと欠陥クラス情報とに基づき全ての特徴量についてクラス別ヒストグラムが計算され、表示されている。チェックはどこにもされていない。判別基準表示ウィンドウ507および評価ウィンドウ509にはなにも表示されていない。ここから、手動で分類条件を設定する手順を説明する。まず、欠陥クラス選択ウィンドウ505のチェックによって、左側と右側のグループに属する欠陥クラスを選択するステップS71。LとRの両方にチェックすることも可能である。選択結果にしたがって、木構造表示ウィンドウ501の選択分岐点の左右のノードに欠陥クラスの記号が表示される。次に、特徴量分布表示ウィンドウ506の欠陥特徴量名の左のチェックにより、使用する欠陥特徴量を選択するステップS72。次に、詳細ボタン508の押下により表示される判別基準設定用GUIを用いて判別基準を設定するステップS73。図9はユーザインターフェース部113を用いた判別基準設定用GUIの実施例を示す図である。901は、しきい値設定ウィンドウであり、選択されている欠陥特徴量のクラス別ヒストグラム902が表示されている。ヒストグラム902の上には欠陥特徴量名に1~Nの通し番号を付加して表示される。ここでNは選択された欠陥特徴量の数である。ライン903はしきい値を表しており、ウィンドウ904に表示される値と連動している。ウィンドウ904ではスピンボタンによりヒストグラムの区間単位で値を変更することが可能である。ウィンドウ905ではしきい値未満としきい値以上とのどちらかを選択する。以上により特徴量1個に関する条件が設定される。この実施例ではIntensityが50未満ならば通し番号1の条件は真Trueとなる。ウィンドウ906ではLかRのどちらかを選択する。ウィンドウ907ではウィンドウ906で選んだグループに分類する条件を表す論理式を記述する。数値は選択特徴量の通し番号に対応しており、は論理積を表す。論理和を表すやかっこも使用可能である。OKボタン908の押下により、入力に従って判別基準を設定し、もとの画面に戻る。キャンセルボタン909の押下により、何も変更しないでもとの画面に戻る。以上により選択中の分岐点について、分岐条件を設定することができた。評価ウィンドウ509には、欠陥クラスの選択と判別基準の設定に従って、正解率等が計算され、表示される。登録ボタン512の押下により、この分岐条件が登録される。ここで、木構造表示ウィンドウ501の表示は、複数の欠陥クラスが属するノードの下に新しい分岐点が表示され、例えば図10に示すようなものになる。この状態では、登録ボタン502は押下できないようになっており、未完成の分類条件が登録されることを防ぐ。したがって新しく追加された分岐点を選択し、同様の手順に従って分岐条件を設定する必要がある。2番目以降の分岐点が選択されている場合、欠陥クラス選択ウィンドウ505は、真上のノードに属さない欠陥クラスはLRともにチェックできないようになっている。また、特徴量分布表示ウィンドウ506に表示されるヒストグラムは、真上のノードに属さない欠陥クラスの欠陥および分岐条件により真上のノードに分類されない欠陥を除いて計算される。評価ウィンドウ509に表示される内容も同様に、真上のノードに属さない欠陥クラスの欠陥および分岐条件により真上のノードに分類されない欠陥を除いて計算される。分岐点が追加されなくなるまで、すなわち全ての末端のノードに欠陥クラスが1個だけ属するように木構造を構成するまで、上記の分岐条件設定を繰り返し、登録ボタン512の押下により、木構造と各分岐点の分岐条件を分類条件として登録する。上記手順において、選択された分岐点あるいは選択された分岐点以下の全ての分岐点について、分岐条件の自動設定が可能である。自動設定ボタン510はどの状態でも押下可能である。実行モード1はいつでも選択可能である。モード1選択時の処理については後で説明する。実行モード2もいつでも選択可能である。ステップS71~S73を全て自動で実行する。実行モード3は、欠陥クラス選択ウィンドウ505のチェックによって、L、Rに属する欠陥クラスの選択が行われている場合、選択可能である。実行モード4は、さらに特徴量分布表示ウィンドウ506のチェックによって特徴量の選択が行われている場合、選択可能である。図11は、分類条件設定部111におけるモード1選択時の処理の流れを説明する図である。まず、選択された分岐点の真上のノードに含まれる欠陥について、左側と右側のグループに分岐する分岐条件を設定するS111。これはステップS71~S73を自動的に実行することに相当する。左側のグループに属する欠陥クラスが2種類以上であればS112、左側ノードの下に分岐点を追加し、分岐条件を設定するS113。これはステップS111からステップS116までを再帰的に実行することに相当する。ステップS112で左側のグループに属する欠陥クラスが1種類であればステップS113を跳ばす。次に、ステップS114において右側のグループに属する欠陥クラスが2種類以上であれば、右側ノードの下に分岐点を追加し、分岐条件を設定するS115。該ステップS115の処理は、ステップS113と同様の処理である。ステップS114で左側のグループに属する欠陥クラスが1種類であればステップS115を跳ばす。以上で終了とするS116。図示はしていないが、上記方法で二分木を構築したあとに、公知の方法で枝狩りを行っても良い。ステップS71~S73を自動実行するアルゴリズムについて図12を用いて説明する。図12はアルゴリズムとしてルールベースを選択したときの実施例である。まず,存在する欠陥クラスをLとRに分ける全組合せ、全特徴量について、分離度の評価を行い、もっとも分離度の高い欠陥クラスの分け方ステップS71および特徴量を選択するステップS72。図12には縦軸をLとRの分け方、横軸を特徴量として、LR別の特徴量のヒストグラムとそれに基づいて計算される分離度を示している。分離度の評価には、例えば特徴量観測前後のエントロピーの差を用いる。エントロピーは分割すべきグループが混在する状態では高く、分離された状態では低くなるものである。分離度の評価にマハラノビス距離、エントロピーのゲイン比、GINIインデックス、カルバック情報量などを用いてもよい。次に、選択した欠陥クラスの分け方と特徴量についてカイ2乗統計量が最大となるしきい値を求める。Lがしきい値未満なのかしきい値以上なのかを調べ、判別基準とするステップS73。クラス別に正解率アキュラシーAccuracyを計算し、正解率が予めパラメータ設定された基準値より低い場合は、LとRの両方に属するようにしてもよい。アルゴリズムとして、FVファジーボーティングを選ぶ場合もステップS72までは上記と同様である。同じ欠陥クラスの分け方の中で、分離度の2番目、3番目と複数の欠陥特徴量を選んでもよい。ステップS73ではヒストグラムに基づいて選択した欠陥特徴量毎にクラス別の尤度関数を求め、判別基準とする。このほか、サポートベクターマシンSVMや線形判別法など2クラスに適した識別手法を適用してもよい。その際、特徴量の選択は特にしないで全てを用いてもよい。分離度の評価については、分類器の学習をして正解率を評価した結果を用いてもよい。選択対象となるアルゴリズムに応じて予め決めておくかパラメータで設定可能にしておけば、どのような方法でもよい。自動設定の実行モード2を選択した場は、上記と同様の手法を用いてステップS71~S73を1回だけ実行する。実行モード3を選択した場合はステップS72から実行するが、分離度の評価を指定された分け方についてのみ行い、分離度最大となる欠陥特徴量を選択することとする。ただし、LとRの両方にチェックされている欠陥クラスについては分離度の計算から除外しておく。実行モード4を選択した場合は、ステップS73のみ自動で実行する。本発明に係る分類条件設定用GUIを用いれば、自動設定を行った後に手動でしきい値を変更することが可能である。また、自動設定を行った後に、分岐点を追加することも可能である。ピュリティPurityが低いときに目標に近づけるための手段となる。その方法について、説明する。まず、図9に示す分類条件設定開始時に自動設定ボタン510を選択し、自動設定モード設定ウィンドウ601で実行モード1を選択して全ての木構造と分岐条件を自動で設定する。すると、図5に示すような木構造と評価結果が表示される。ここで、Lのピュリティが低い場合、Lに含まれる欠陥クラスを多くする。たとえば、クラスCのLにもチェックを入れる。すると、左側のノードにAとCが表示され、その下に新しい分岐点が追加される。追加された分岐点を選択して、自動設定または手動設定により、AとCを分ける分岐条件を設定する。逆にLのアキュラシーが不十分と判断した場合は、クラスAのRにもチェックを入れる。右側のノードはクラスABCD全てが表示される。その下の分岐点以下は自動または手動で設定し直す。このように、本発明によれば、重要欠陥のピュリティまたはアキュラシーまたはその両方が目標値以上になるように調整する、ある特徴量を意図的に使用しないようにする、あるいは知識に基づいて使用する特徴量を決める、などのユーザの意図を反映させた分類条件を設定可能となる。以上の説明において、特徴量分布表示ウィンドウ506に表示する欠陥特徴量データは、特徴量抽出部109の出力をそのまま使うこととしていたが、欠陥特徴量毎にx=x-μ/σの式により標準化しておくとよい。ここでxは欠陥特徴量の値、μは平均、σは標準偏差である。欠陥特徴量が非負の場合、1以下の0でない実数λを用いて欠陥特徴量の値をλ乗してスケールを変換してから標準化を行うと、正解率が向上する場合がある。あるいは、さらに主成分分析等を用いて軸変換を施したものを用いるとよい場合もある。また、欠陥特徴量間の比をとるなど、なんらかの演算を行って新しい欠陥特徴量を追加したものを用いてもよい。このような欠陥特徴量の変換、追加は、分類条件設定用GUIを用いた分類条件設定の前に行っておくとよい。あるいは、図示していないが、特徴量分布表示ウィンドウ506上の操作により、スケール変換、軸変換が可能な構成としてもよい。以上の説明では、欠陥クラスの情報はレビュー装置16の出力としていたが、図4に括弧つきで示した、欠陥座標、検査画像、レビュー画像を分類条件設定部111に集めて、目視分類によって教示データを作成する構成としてもよい。図13は、分類条件設定部111において、検査画像およびレビュー画像を表示して目視分類するためのユーザインターフェース部113を用いた欠陥教示GUIの実施例である。ウェハマップ表示ウィンドウ1301、ダイマップ表示ウィンドウ1302にはそれぞれウェハ上またはダイ上の欠陥位置を表すマップを表示される。検査画像表示ウィンドウ1303には、欠陥クラス毎に欠陥ID順に検査画像が表示される。全ての欠陥が重複なくいずれかのクラスの欄または未分類の欄に表示される。画像のドラッグアンドドロップによって、対応する欠陥の欠陥クラスを教示することができる。検査情報詳細表示ウィンドウ1304には、選択された欠陥の検査装置による欠陥画像1305、参照画像1306、レビュー装置による欠陥画像1307、参照画像1308、特徴量一覧1309が表示される。欠陥の選択は、ウェハマップ上での欠陥点のクリック、ダイマップ上での欠陥点のクリック、検査画像表示ウィンドウ1303上での検査画像のクリックのいずれかによってなされる。この方法によれば、レビューしていない欠陥についても検査画像に基づいて欠陥クラスを教示することが可能である。判別できなければ、未分類の欄に残しておけばよい。したがって教示サンプル数を増やすことができ、その結果正しい分類条件設定が可能となる。このように目視分類した結果は、クラス情報付特徴量データとして記憶装置112に記憶しておくとよい。また、本実施例では最初に教示された欠陥クラスコードにそれぞれ異なる記号を割り当てているが、欠陥クラスリスト503の編集機能を設け、複数の欠陥クラスを1個の欠陥クラスとして扱えるようにすることも考えられる。本機能を使えば、分離の難しい複数のクラスを1個のクラスとすることにより、分類正解率の向上が期待できる。本発明に係る外観検査方法およびその装置は、本実施例における外観検査装置に限定するものではない。例えば、検出系13を暗視野式あるいはSEM式とした場合にも同様の構成として、分類条件設定が可能である。検出系13を斜方から光を照射して対象物からの散乱光を上方で検出する暗視野光学系とした場合の構成の実施例について、図14を用いて説明する。レーザ光源1401から射出された光を凹レンズ1402と凸レンズ1403により構成されるビーム拡大光学系と円錐曲面レンズシリンドリカルレンズを光軸に対して傾けた擬似円錐曲面レンズも含む1404、ミラー1405によってスリット状に形成し、斜方からウェハ11に照射する。照射光をスリット状にするのは、高速に検査するためである。ウェハ11表面上の散乱光を検出する検出光学系は、フーリエ変換レンズ1406、空間フィルタ1407、逆フーリエ変換レンズ1408、NDフィルタ1409、偏光板等の光学フィルタ1410、イメージセンサ104から構成される。空間フィルタ1407はフーリエ変換面に置かれ、ウェハ上の繰り返しパターンからの回折光を遮光する。一方欠陥からの散乱光はフーリエ変換面で不規則に広がるため大部分が遮光されることなくイメージセンサ104に受光される。したがってS/Nが向上し、高感度で欠陥検出することが可能となる。イメージセンサ104で検出された信号は、画像処理部14の入力となり、前述した方法と同様の方法で欠陥検出、画像切り出し、特徴量算出、欠陥分類を行う。分類条件設定部111の動作も同様である。本実施例では画像検出するセンサ104は1個の構成としたが、異なる角度から検出する検出光学系を設け、2センサまたはそれ以上で画像検出し、それぞれに欠陥検出、画像切り出し、特徴抽出して得られる特徴量データを、併せて用いて欠陥分類する構成としてもよい。また、2回またはそれ以上の検査を異なる光学条件で行い、検出された欠陥の座標突合せを行った上で、得られる特徴量データを併せて欠陥分類する構成としてもよい。また、それぞれの検査条件で得られた特徴量データを用いて個別に分類条件を設定する構成としてもよい。即ち、得られる特徴量データとしては検査条件光学条件も含むを変えた場合も含むものである。検査実行時には、検査条件に対応する分類条件に従って分類を行い、欠陥クラスとともにその信頼度、例えばその欠陥クラスのピュリティなど分類条件設定時に算出しておくの情報を付加しておき、検出された各欠陥について、複数の検査で付加された欠陥クラスの多数決あるいは信頼度重み付多数決で欠陥クラスを決定する構成とする。また、これまで同一の形状となるパターンが形成されたウェハの比較による外観検査を例にとって説明してきたが、本発明の分類条件設定方法は、パターンなしウェハの検査にも適用可能である。次に、パターンなしウェハを対象とした欠陥検査装置外観検査装置の構成の一実施例について図15を用いて説明する。即ち、被検査物である半導体ウェハ11は回転ステージ1501に保持されている。照明光学系1502は、レーザ光源1503、ビームエキスパンダー1504、ミラー1505、1506、集光レンズ1507から構成される。検出光学系2008は、集光レンズ1509a、1509b、光電変換素子1510a、1510bから構成される。信号処理系1511はしきい値処理部1512a、1512b、欠陥判別部1513、領域別しきい値設定部1514からなる。次に、図15に示す検査装置による、検査方法について説明する。レーザ光源1503から射出されたレーザビーム光はビームエキスパンダー1504でビーム径を拡大されたあと、ミラー1505、1506を介し、集光レンズ1507によってビーム径を絞られ、ウェハ11上に照射される。ウェハ11表面のビーム照射位置に異物などの欠陥が存在すると、強い散乱光が発生する。この散乱光を集光レンズ1509aで光電変換素子1510aの受光面に集光し、光電変換素子1510aにより光電変換する。異なる角度に配置した集光レンズ1509bと光電変換素子1510bにより同様に散乱光を検出する。欠陥の大きさ、形状によって強い散乱光が発生する方向が異なるため、このように複数の角度から検出することにより感度向上を図れる。さらに検出系を増やし、全方位をカバーするように構成するとなおよい。光電変換素子1509a、1509bの出力は、それぞれしきい値処理部1512a、1512bにおいてしきい値と比較され、しきい値より大きい場合は欠陥として検出する。両者の検出信号は欠陥判別部1513に入力され、それぞれの信号の大きさと比率に基づいて欠陥分類がなされる。ウェハ11全面の検査を行うために、レーザビームの照射位置をウェハ11に対して相対的に走査させる必要がある。回転ステージ1501によりウェハ11を回転しながら回転軸を照射位置に近づくよう直進移動させることにより、スパイラル状の走査が可能となる。図示していないがレーザビームをウェハ11の半径方向に走査することを組み合わせると、一回転の間にレーザビームの走査幅分直進移動させられるため、ウェハ全面検査する時間を短縮できる。レーザビームを走査するかわりに、図示していないがシリンドリカルレンズや円錐曲面レンズを用いてウェハ11の半径方向に長いスリット状のビームを形成して照射してもよい。複数の検出器で検出された信号の大きさと比率を特徴量データとして、上記の方法で分類条件を設定することができる。[第2の実施の形態]本発明に係る分類条件設定機能によって構築生成される分類器を用いて欠陥を分類する欠陥分類方法及びその装置並びに欠陥検査方法及びその装置の第2の実施の形態について図16乃至図22を用いて詳細に説明する。本発明に係る第2の実施の形態において、上記第1の実施の形態と相違する点は、ユーザの意図予め欠陥クラス毎並びに全体および最悪のピュリティおよびアキュラシーの目標性能について優先順位をつけて指定する機能と、設定された分類条件による分類性能を評価し、前記指定した目標性能を満足するか否かをユーザの意図する各項目毎に表示する機能とを有する点にある。第2の実施の形態における欠陥検査装置外観検査装置の構成は第1の実施の形態と同様である。なお、本発明に係る欠陥分類部110では、予め分類条件設定部111で設定された分類条件を用いて分類を行い各欠陥のクラス情報を出力する。また、第2の実施の形態においては、欠陥分類部110において、第1の実施の形態で説明した欠陥の特徴量に基づいて二分木構造の分類器を用いて欠陥を分類する場合と、欠陥の特徴量に基づいて教示型の分類器を用いて欠陥を分類する場合が考えられる。二分木構造の分類器を用いる場合には、分類条件設定部111において、指定した分岐点について、ユーザの意図の各項目を満足したか否かを表示する構成とする。ここで、ユーザの意図とは、特定の欠陥についてアキュラシーあるいはピュリティが高くなることを全体の正解率より優先したい、というようなことである。また、教示型の分類器を用いる場合には、学習アルゴリズム教示型分類アルゴリズムであれば、なんでもよい。さらに、複数の学習アルゴリズムを備え、選択可能となっているとなおよい。図16は、分類条件設定部111において、ユーザの意図について優先順位をつけて指定するためのユーザインターフェース部113を用いたGUIの実施例を示す。優先順位指定ウィンドウ1601では,優先順位に対応づけて欠陥クラス,アキュラシーまたはピュリティの選択、目標分類性能を指定する。欠陥クラスは欠陥クラス選択リスト1602から選択して指定する。リストには、教示データに含まれる全種類のクラスコードおよびクラス名とall、minimumが含まれている。allは全欠陥の正解率、minimumは各クラスのアキュラシーまたはピュリティの最悪値とする。アキュラシーピュリティ選択リスト1603によりどちらかを選択し、目標設定ウィンドウ1604への数値入力により、目標性能を設定する。設定は基本的に優先順位の上位から順に行うため、設定済みの項目のすぐ下の欄にのみ新しい項目が入力できるようになっている。設定後に優先順位変更ボタン1605a、1605bを用いて優先順位を変更することができる。upを押すとすぐ上の項目と入れ替わり、downを押すとすぐ下の項目と入れ替わる。新しい項目を挿入したい場合は、一番下の欄に入力したのちupボタンにより挿入したい箇所に移動させる。OKボタン1606の押下により、入力された設定が記憶され、終了する。キャンセルボタン1607の押下により、入力された設定は破棄され、終了する。次に、本発明に係る第2の実施の形態である二分木構造以外の教示型分類アルゴリズム教示型の分類器を用いる場合の分類条件設定フローについて図17を用いて説明する。まず、図16に示すGUIを用いて項目別の目標分類性能について優先順位を付けて指定するS171。次に、予め欠陥クラスと対応付けられた欠陥特徴量データとの教示に基づいて、教示型の分類器の分類条件を、予めステップS172において指定選択された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により設定するS173。次に、該設定された分類条件による分類性能の評価を行うS174が、評価方法は1個をテストサンプルとし、残りを教示サンプルとする評価を欠陥数分繰り返す、リーブワンアウト法一つ抜き法ともいうが望ましい。評価結果は上記GUIで指定されたユーザの意図の満足度とともに表示されるS174。図18には、上記ユーザの意図の満足度を表示するユーザインターフェース部113を用いたGUIの実施例を示す。評価結果表示ウィンドウ1701には満足度評価結果表示ウィンドウ1702とコンフュージョンマトリクス1703が表示される。両者は同じ結果を異なる視点で表示したものである。満足度評価結果ウィンドウ1702には、優先順位順に欠陥クラス,アキュラシーまたはピュリティの選択、目標性能、性能評価結果、目標との差、判定を表示する。コンフュージョンマトリクス1703は教示した正解欠陥クラスに対して学習した分類条件でどの欠陥クラスに分類されるかを集計したものである。最右列にはアキュラシー、すなわち学習された分類条件による欠陥クラス別の正解率が表示される。最下段にはピュリティ、すなわち学習された分類条件によってある欠陥クラスに分類される欠陥のうちの、正しく分類された欠陥数の割合が表示される。右下コーナーには全体の正解率が表示される。目標分類性能を指定された項目について、アキュラシーの右あるいはピュリティの下に優先順位と判定○又は×で表すを表示する。コンフュージョンマトリクスを表示することにより、どの欠陥クラスで誤りやすいかといった情報を得ることができる。評価結果に基づき、OKと判断した場合S175は登録ボタン1704押下により、教示データ全てを用いて学習により分類条件を設定しS176、記憶装置112に登録して終了するS177。NGと判断した場合はステップS172に戻るか、終了ボタン1705の押下により何もしないで終了する。次に、本発明に係る第2の実施の形態である二分木構造の分類器を用いる場合の分類条件設定フローについて図19を用いて説明する。まず、図16に示すGUIを用いて項目別の目標分類性能について優先順位を付けて指定するS171。次に、図5に示すGUIの木構造表示ウィンドウ501上で、最初の分岐点を選択するS181。選択した分岐点について図5に示すGUIを用いて分岐条件を設定するS182。次に評価を行い、結果を表示するS183。即ち、予め欠陥クラス毎並びに全体及び最悪のピュリティ及びアキュラシーの目標性能について優先順位をつけて指定しておきS171、分岐条件を設定した後に、上記指定した目標分類性能を満足するか否かを項目毎に評価し、結果を表示するS183。図20には、指定した分岐点について各項目を満足したか否かを表示するGUIの実施例を示す。図5と異なる部分は、ウィンドウ1801に項目別の目標分類性能が表示されることと、評価ウィンドウ509に上流の分岐点で反対側のグループに属するOppOppositeの略の欄を設けたことである。図中では最初の分岐点が選択されているので、Oppに属する欠陥クラスはなく、Oppに分類される欠陥もない。また、図18と同じように、目標分類性能を指定された項目について、アキュラシーの右あるいはピュリティの下に優先順位四角で囲んだ数字で表すと判定○または×で表すを表示する。ただし、例えば欠陥CやDのピュリティなど評価できない項目は表示しない。他のウィンドウおよびボタンは図示していないが、適当に配置されているものとする。ここで、評価結果に基づきOKか否か判断しS184、NGの場合はステップS182に戻る。評価結果を見ると欠陥Cのアキュラシー優先順位2位は目標を満足しないことがわかる。この情報をもとに分岐条件を修正する実施例を図21に示す。まず、図21aに示すように、Lに属する欠陥クラスとして欠陥Cを追加し、ACとBCDに分けるよう変更する。すると、評価結果は図のように変化する。欠陥CはLとR両方に属するので、どちらに分類されてもよく、アキュラシーは100となる。この時点でNG×の項目がなくなるので、図21bに示すように次の分岐点を選択し、手動または自動で分岐条件を決定して評価ウィンドウ509の表示内容を更新する。L列は欠陥Aに分類された欠陥を示しており、ピュリティを評価することができる。ただし、目標性能は指定されていないので表示はない。R列は欠陥Cに分類された欠陥を示している。このとき、選択された分岐点の分岐条件の良し悪しの判断が容易になるよう、Oppに属する欠陥は完璧に分類できると仮定して、計算を行う。つまり最良ケースの評価を行う。例えば、欠陥CはOppにも属するのでピュリティの計算時に、Opp側の欠陥Cはアキュラシー、ピュリティとも100で分類できたものと仮定する。また、全体の正解率もOppに属する欠陥クラスB、Cの一部、Dは100の正解率として計算する。ここから、最良ケースでも欠陥Cのピュリティ優先順位1位は目標を満足しないことがわかる。目標を満足するために、AとCの判別基準を変更するか、Rに属する欠陥クラスとしてAを追加してさらに分岐点を増やすことが必要となる。評価結果がOKと判断されればS184、分類条件ができあがっているか、つまり木構造が完成しているかどうかをチェックしS185、完成していれば登録ボタン512の押下により、木構造と各分岐点の分岐条件を分類条件として登録し終了するS186。未完成ならば、次の分岐点を選択しS187、ステップS182に戻る。このように、二分木構造の分類器を用いて分岐点毎に目標を満足したか否かを評価して表示することにより、目標を満足するための修正を容易に行えるようになる。以上により、分類器の分類条件であるアルゴリズム選択およびパラメータ設定をユーザが行った上で、ユーザの意図を満足するか否かおよび目標分類性能との乖離を表示することにより、最適なアルゴリズム選択およびパラメータ設定を支援する機能を提供することができる。ここで、学習アルゴリズム選択、学習パラメータ設定を自動で網羅的に行いながらユーザの意図の満足度を評価し、これが最も高くなるアルゴリズムおよびパラメータを探索する構成とすることも考えられる。図22にフローを示す。上記と同様、図16に示すGUIを用いて項目別の目標分類性能について優先順位を付けて指定するS171。学習アルゴリズム選択S1721、学習パラメータ設定S1722を行い、学習を実行しユーザの意図の満足度を評価するS173、S174。パラメータを網羅していない場合S1723およびアルゴリズムを網羅していない場合S1724には、ステップS1722またはS1721に戻る。ユーザの意図の満足度は、まず優先順位の上位から取りこぼしなく目標分類性能を満足した項目数で評価する。つまり、優先順位1~5まで指定してあって、2~5まで満足しているよりも1だけ満足している方が高いとみなす。これが同数の場合、次は目標分類性能を満足した項目数で評価する。これも同数の場合、次は、全体の正解率で評価する。あるいは、優先順位一位の項目の性能で評価する、全欠陥クラスについてのアキュラシー、ピュリティの最悪値で評価するなどいろいろ考えられるが、予め決めておくならば、どのような評価でもよい。評価の観点をいくつか用意し、それぞれの観点でもっともよいと判定された結果を表示し、ユーザに選択させるようにしてもよい。最良のアルゴリズムおよびパラメータを選択しS1725、教示データ全てを用いて学習により分類条件を設定しS176、記憶装置112に登録して終了するS177。即ち、欠陥の特徴量に基づいて教示型の分類器を用いて欠陥を分類する場合において、予め欠陥クラス毎並びに全体及び最悪のピュリティ及びアキュラシーの目標性能について優先順位をつけて指定しておきS171、予め欠陥クラスと対応付けられた欠陥特徴量データの教示に基づいて、教示型の分類器の学習アルゴリズムと学習パラメータを網羅的に変更しながら、上記指定した目標分類性能を満足するか否かを項目毎に評価し、評価結果の良い上記学習アルゴリズムと学習パラメータを検索しS1721~S1725,S174、該検索された学習アルゴリズムと学習パラメータを用いた学習により上記分類器の分類条件を設定するS173,S176。"