抜き取り検査による部材の特性値を収集する抜き取り検査部と、補間法を用いて前記抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値を求める検査補間部と、前記収集された抜き取り検査による部材の特性値と、前記検査補間部により求められた部材の特性値と、に基づいて、等級毎に部材の群に関する情報を作成する等級分け部と、前記等級と、前記部材の群と、に関する情報に基づいて所望の情報を作成する情報作成部と、を備えたことを特徴とする検査システム。検査対象領域の一部を検査し、前記検査対象領域の一部の検査により求められた特性値の変化に基づいて、サンプリング点の設定の適正化を行う抜き取り条件設定部をさらに備えたことを特徴とする請求項1記載の検査システム。前記抜き取り検査は、検査対象領域を分割した検査ブロック毎に行われ、前記検査ブロック毎における前記特性値の分散が小さくなるように前記検査対象領域の分割の適正化を行う検査ブロック分割部をさらに備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の検査システム。前記検査補間部は、スプライン補間法を用いて前記未検査の部材の特性値を求めることを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の検査システム。前記検査補間部は、前記未検査の部材の特性値の事前分布を過去情報に基づいて求め、前記事前分布と、前記抜き取り検査された部材の特性値から求められた確率密度とから、前記未検査の部材の特性値の事後分布を求め、前記事後分布に基づいて、前記未検査の部材の特性値の確率密度を求めることを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の検査システム。前記等級分け部は、前記収集された抜き取り検査による部材の特性値と、前記検査補間部により求められた部材の特性値と、に基づいて、所望の等級となる確率が最も高い第1の部材を選択し、前記第1の部材の近傍にある部材であって所望の等級となる確率が高い第2の部材を選択し、前記第1の部材と前記第2の部材とを含む前記部材の群に関する情報を作成し、前記部材の群の近傍にある部材であって所望の等級となる確率が高い第3の部材を選択し、前記第3の部材をさらに含む前記部材の群に関する情報を作成することを特徴とする請求項1~5のいずれか1つに記載の検査システム。前記等級分け部は、前記収集された抜き取り検査による部材の特性値と、前記検査補間部により求められた部材の特性値と、から特性値の平均値と標準偏差とを求め、前記特性値の平均値と前記標準偏差とに基づいて、他の等級とすべきものが混入する危険性をさらに求めることを特徴とする請求項1~6のいずれか1つに記載の検査システム。抜き取り条件設定部は、前記特性値の変化を一次微分処理し、前記一次微分処理による算出値に基づいて、サンプリング点の設定を行うことを特徴とする請求項1~7のいずれか1つに記載の検査システム。サンプリングルールに基づいて部材の特性値の抜き取り検査を行う工程と、補間法を用いて前記抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値を求める工程と、前記抜き取り検査された部材の特性値と、前記求められた未検査の部材の特性値と、に基づいて、等級毎に部材の群を形成する工程と、前記等級と、前記部材の群と、に関する情報に基づいて所望の情報を作成する工程と、を備えたことを特徴とする検査方法。抜き取り検査による部材の特性値を収集させることと、補間法を用いて前記抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値を演算させることと、前記収集された抜き取り検査による部材の特性値と、前記演算された未検査の部材の特性値と、に基づいて、等級毎に部材の群に関する情報を演算させることと、前記等級と、前記部材の群と、に関する情報の出力を実行させることとを有し、前記のこれらのことをコンピューターに行わせること、を特徴とする検査プログラム。本発明の実施形態は、適正な等級分けを行うことができる検査システム、検査方法、および検査プログラムを提供する。実施形態によれば、抜き取り検査による部材の特性値を収集する抜き取り検査部と、補間法を用いて前記抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値を求める検査補間部と、前記収集された抜き取り検査による部材の特性値と、前記検査補間部により求められた部材の特性値と、に基づいて、等級毎に部材の群に関する情報を作成する等級分け部と、前記等級と、前記部材の群と、に関する情報に基づいて所望の情報を作成する情報作成部と、を備えたことを特徴とする検査システムが提供される。以下、図面を参照しつつ、実施の形態について例示をする。なお、各図面中、同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。第1の実施形態図1は、第1の実施形態に係る検査システムを例示するためのブロック図である。図1に示すように、検査システム1には、抜き取り検査部2、検査補間部3、等級分け部4、情報作成部5、抜き取り条件設定部6、検査ブロック分割部7が設けられている。抜き取り検査部2抜き取り検査部2は、抜き取り検査による部材の特性値を収集する。抜き取り検査による部材の特性値は、抜き取り検査装置100から収集するようにすることができる。抜き取り検査装置100は、予め定められたサンプリングルールや後述する抜き取り条件設定部6、検査ブロック分割部7から提供された情報に基づいて抜き取り検査を行う。例えば、抜き取り検査においては、半導体プロセスを用いて一括して製造された複数の部材を予め定められた複数の検査ブロックに分割し、分割された検査ブロック毎に検査を行うようにすることができる。図2は、検査ブロック毎に抜き取り検査を行う様子を例示するための模式図である。なお、図中のA~H、J、Kは分割された検査ブロックを表し、図中の点はサンプリング点サンプリングを行う位置を表している。また、図中の矢印X、Yは互いに直交する二方向を表している。サンプリング点は、1つの部材に対するものとすることもできるし、複数の部材が含まれた領域に対するものとすることもできる。この場合、複数の部材が含まれた領域に対するものとすれば、複数の部材をサンプリングすることになるので抜き取り検査の検査精度を向上させることができる。抜き取り検査としては、例えば、サンプリング点にある部材を切り出し、切り出した部材の電気特性例えば、電圧特性や電流特性などなどを検査したり、切り出した部材を製品に組み込んだ状態で電気特性などを検査したりすることを例示することができる。ここで、部材の製造コストの低減と製造時間の短縮のためには、一部の部材の特性検査を省略する抜き取り検査が有効である。そして、この抜き取り検査においては、予め定められたサンプリングルールに基づいて検査ブロック毎に特性検査を行い良否の判定や等級分けを行うようにすることができる。しかしながら、半導体プロセスを用いて一括して製造された部材の特性値にはバラツキが有る。図3は、図2に例示をしたAブロックのX方向における特性値のバラツキを例示するための模式グラフ図である。図3に例示をするように部材の特性値にはバラツキが有るため、例えば、抜き取り検査により決定された各等級の占める割合によって検査ブロックに含まれるすべての部材の等級を画一的に決定するようにすると、生産管理上重要となる等級の信頼性が低下するおそれがある。例えば、抜き取り検査の結果、S級品の占める割合が多かった場合にその検査ブロックに含まれるすべての部材の等級をS級とすれば、その他の等級例えば、A級やB級などの混在割合によっては付与された等級の信頼性が低下するおそれがある。そのため、特性値のバラツキを考慮せずに等級を付与する様にすれば、部材を製品に組み込む工程において生産管理上、あるいは歩留り管理上の問題が発生するおそれがある。また、部材の等級の違いによって部材が組み込まれる製品の付加価値が異なるものとなるため、部材の等級の把握はコスト管理上、良品率や工期の管理上も重要である。そこで、本実施の形態においては、抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値推定値を求めるようにしている。検査補間部3検査補間部3は、補間法を用いて抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値を求める。ここで、半導体プロセスを用いて一括して部材を製造する場合には、部材の特性値が連続的に変化していると考えられる。そのため、抜き取り検査により検査された部材の特性値に基づいて未検査の部材の特性値を求めることができる。すなわち、抜き取り検査された部材と部材との間の未検査の部材の特性値を補間法を用いて求めることができる。この場合、抜き取り検査により求められた一部の部材の特性値が大きく異なるものとなっている場合がある。例えば、静電気などによる損傷が一部の部材に生じている場合には、その部材の特性値が大きく異なるものとなる。そのため、その様な部材の特性値に基づいて未検査の部材の特性値を求めるようにすると、求められた特性値と実際の特性値との乖離が大きくなるおそれがある。そこで、補間法を用いて未検査の部材の特性値を求める前に不適切な特性値の情報を除くようにすることができる。不適切な特性値であるか否かの判別は、例えば、平均値と標準偏差とを用いて行うようにすることができる。例えば、平均値±n標準偏差の範囲内に入らない特性値を不適切な特性値とすることができる。なお、nは正の整数とすることができ、半導体プロセスの安定度、部材の品種などに応じて適宜変更することができる。この様にして不適切な特性値とされたものを除いた後に補間法を用いて未検査の部材の特性値を求めるようにすれば、求められた特性値と実際の特性値との乖離が大きくなることを抑制することができる。第1の補間法補間法としては、例えば、スプライン補間法を用いることができる。図4は、スプライン補間法を用いて未検査の部材の特性値を求める様子を例示するための模式グラフ図である。なお、図4は、図2に例示をした任意の検査ブロック内のX方向における未検査の部材の特性値を求める場合である。また、縦軸は特性値、横軸は検査ブロック内のX方向における部材の位置を表している。X1~X6は抜き取り検査の対象となった各部材の位置である。図4に例示をするように、まず、抜き取り検査の対象となった部材の特性値と特性値の平均値とを用いて区分的多項式近似などにより各区間毎に補間関数Sj1x~Sj5xを求める。同様にしてY方向の座標毎にX方向における補間関数を求める。例えば、Y方向の各行においてX方向における補間関数を求める。次に、Y方向における補間関数を求める。図5は、スプライン補間法を用いて未検査の部材の特性値を求める様子を例示するための模式グラフ図である。なお、図5は、図4に例示をした検査ブロック内のY方向における未検査の部材の特性値を求める場合である。また、横軸は特性値、縦軸は検査ブロック内のY方向における部材の位置を表している。Y1~Y6は抜き取り検査の対象となった各部材の位置である。図5に例示をするように、まず、抜き取り検査の対象となった部材の特性値と特性値の平均値とを用いて区分的多項式近似などにより各区間毎に補間関数Sj1y~Sj5yを求める。同様にしてX方向の座標毎にY方向における補間関数を求める。例えば、X方向の各列においてY方向における補間関数を求める。そして、各検査ブロックにおいて補間関数を求めるようにする。なお、いずれか一方の方向における補間関数が求められている部材に対しては、他方の方向における補間関数を求める必要はない。例えば、X方向における補間関数が求められている部材に対しては、Y方向における補間関数を求める必要はない。この様にして求められた補間関数を用いることで、抜き取り検査された部材と部材との間の未検査の部材の特性値を求めることができる。また、求められた特性値に基づいて等級の付与を行うようにすることができる。すなわち、未検査の部材の特性値や等級を推定することができる。第2の補間法未検査の部材の特性値を求める際、スプライン補間法を用いると推定精度が低下する場合がある。図6は、未検査の部材の特性値をスプライン補間法を用いて求める場合を例示するための模式図である。なお、図中の●は抜き取り検査された部材を表し、○は未検査の部材の特性値実際の特性値を表している。また、●を結ぶ線はスプライン補間法を用いて求められた特性値を表している。未検査の部材の特性値をスプライン補間法を用いて求めるようにすると、図6のX13~X16に表すように求められた特性値と実際の特性値との乖離が大きくなる場合がある。そのため、第2の補間法においては、以下のようにして未検査の部材の特性値を求めるようにしている。第2の補間法においては、まず、未検査の部材の特性値の事前分布を過去情報に基づいて求め、求められた事前分布と、抜き取り検査された部材の特性値から求められた確率密度p尤度とから、未検査の部材の特性値の事後分布を求める。次に、求められた未検査の部材の特性値の事後分布に基づいて、未検査の部材の特性値がとりうる値に関する情報予測分布を導出する。過去情報は、過去情報が格納されている図示しない格納部から提供されるようにすることができる。なお、過去情報に関する詳細は後述する。ここで、第2の補間法をさらに詳細に例示する。第2の補間法においては、抜き取り検査された部材Aiの特性値aii12...nおよび未検査の部材T’の特性値t’は、互いに独立して同一の正規分布平均値μ、分散σ2に従うものと仮定する。未検査の部材の特性値は以下の手順で求めることができる。まず、未検査の部材の周辺に位置する抜き取り検査された部材の特性値から確率密度p尤度を算出する。図7は、確率密度p尤度の算出を例示するための模式図である。ここで、抜き取り検査された部材Aiの特性値がaii12...nとなる確率密度は、aiが平均値μ、分散σ2の正規分布に従っていると仮定していることから、以下の1式で表すことができる。そして、未検査の部材Tの周辺に位置する部材の特性値が図7に例示をしたものの場合には、確率密度p尤度は以下の2式により算出することができる。また、事前分布を過去情報に基づいて求める。過去情報としては、例えば、過去において全数検査を行った際に得られた情報、過去において部材を組み込んだ製品を検査した際に得られた情報などを例示することができる。この場合、品種が同一、部材の位置が同一、検査装置の機種が同一の場合における過去情報に基づいて事前分布を求めるようにすることができる。未検査の部材T’と品種が同一、部材の位置が同一、検査装置の機種が同一の部材Tjj12...mの特性値tjが互いに独立して平均値θ、分散σ2の正規分布に従っているとすると、未検査の部材T’の特性値t’の事前分布wθ、σ2は以下の3式で表すことができる。ここで、μ0は特性値tjの平均値、n0は仮想サンプルサイズ、ν0は逆カイ2乗分布の自由度、λ0は逆カイ2乗分布のばらつきの尺度パラメータである。n0、ν0、λ0は、部材Tjj12...mの特性値tj、サンプル数m、および特性値tjの測定に対する信頼性の高さに応じて決定する。たとえば、特性値tjの測定に対する信頼性が高いときは、n0=m、ν0=m-1、λ0=m1×特性値tjの分散とする。次に、a=として、事前分布wθ、σ2と確率密度p尤度との積から、未検査の部材の特性値の事後分布wθ、σ|aを求める。この場合、事後分布wθ、σ|aは以下の4式で表すことができる。ただし、ν1、n1、λ1、μ1は、以下の各式で表されるものとする。次に、確率密度p尤度と事後分布wθ、σ|aとから未検査の部材T’の特性値t’の予測分布wt’|aを求める。予測分布wt’|aは以下の5式で表すことができる。この様にして求められた予測分布wt’|aは、未検査の部材T’の特性値が取り得る値に関する情報であるので、未検査の部材T’の特性値が所望の等級となる確率を推定することができる。図8は、予測分布wt’|aを用いて所望の等級となる確率を推定する様子を例示するための模式グラフ図である。なお、横軸の特性値を所定の等級S級、A級、B級、C級に区分けするものとしている。この場合、予測分布wt’|aの曲線で囲まれた部分の面積に対する所望の等級の範囲に含まれた予測分布wt’|aの曲線で囲まれた部分の面積の割合により所望の等級となる確率を推定することができる。図8に例示をしたものの場合においてS級となる確率は、予測分布wt’|aの曲線で囲まれた部分の面積に対する網掛け部分の面積の割合により推定することができる。例えば、図8に例示をしたものの場合には、S級となる確率は60、A級となる確率は30、C級となる確率は10と推定することができる。そして、最も高い確率となった等級を未検査の部材Tの等級と推定するようにすることができる。この様に、第2の補間法によれば、未検査の部材の特性値や等級を推定することができる。またさらに、所望の等級となる確率をも推定することができる。そのため、所望の等級となる確率が高い未検査の部材を集めることができるようになるため、付与された等級の信頼性などを向上させることができる。等級分け部4等級分け部4は、収集された抜き取り検査による部材の特性値と、検査補間部3により求められた部材の特性値と、に基づいて、等級毎に部材の群に関する情報を作成する。以下においては、一例として、第2の補間法により所望の等級となる確率が算出された部材に対する等級分けについて例示をする。図9は、等級分け部4の作用を例示するためのフローチャートである。図10は、等級分け部4の作用を例示するための模式図である。図9に示すように、まず、所望の等級となる確率に関する情報が検査補間部3から提供されるステップS1。次に、後述する等高線を描く順番を選択するステップS2。例えば、等級順、すなわち品質の高いものから順に後述する等高線を描くようにすることができる。次に、所望の等級となる確率の等高線を作成し、領域の中心に最も近い部材に対してフラグを付けるステップS3。例えば、図10aに示すように、所望の等級となる確率の等高線を作成し、領域の中心に最も近い部材例えば、★印の部材に対してフラグを付ける。次に、フラグが付いた部材のうち、所望の等級となる確率が最も高い部材第1の部材を選択するステップS4。例えば、所望の等級となる確率が最も高い部材図10bに示す★印の部材を選択する。すなわち、収集された抜き取り検査による部材の特性値と、検査補間部3により求められた部材の特性値と、に基づいて、所望の等級となる確率が最も高い部材を選択する。次に、選択された部材が所望の等級となる確率が所定の値以上であるか否かを判定するステップS5。所望の等級となる確率が所定の値未満である場合は、下位の等級について上記の手順を行う。すべての等級において所望の等級となる確率が所定の値未満である場合は、全品検査を行うようにすることができる。次に、選択された部材の近傍にある部材であって最も所望の等級となる確率が高い部材第2の部材を選択して1つの群を形成するステップS6。すなわち、選択された部材の近傍にある部材であって所望の等級となる確率が最も高い部材を選択し、最初に選択された部材と次に選択された部材とを含む部材の群に関する情報を作成する。例えば、図10cに示すように、右側に位置した部材が所望の等級となる確率が最も高い部材である場合には、この部材を選択する。そして、図10dに示すように、フラグが付いた部材と選択された部材とを含む部材の群に関する情報を作成する。次に、部材の群の近傍にある部材のうち最も所望の等級となる確率が高い部材第3の部材を選択して、群に加えるステップS7。すなわち、部材の群の近傍にある部材であって所望の等級となる確率が高い部材を選択し、この部材をさらに含む部材の群に関する情報を作成する。例えば、図10eに示すように、部材の群の近傍にある部材のうち最も所望の等級となる確率が高い部材を選択して、群に加えていく。次に、部材の群における部材の数が所定の値以上であるか否かを判定するステップS8。例えば、出荷をする際の梱包単位に達しているか否かを判定する。次に、部材の群における所望の等級となる確率の平均値が所定の値未満であるか否かを判定するステップS9。次に、所望の等級となる確率の平均値が所定の値未満になる直前の部材までを1つの群とするステップS10。適切な範囲にある部材をできるだけ多く部材の群に加えるために、所望の等級となる確率の平均値が所定の値未満になる直前の部材までを1つの群とする。次に、フラグが付いた全ての部材に対して上記手順を行ったか否かを判定するステップS11。次に、すべての等級に対して上記手順を行ったか否かを判定するステップS12。次に、情報作成部5へ等級と群に関する情報を提供するステップS13。なお、すべての等級に属さない部材は個別的に検査を行い、検査結果に基づいた等級が付与されるようにすることができる。また、他の等級とすべきものが混入している危険性を推定することもできる。すなわち、収集された抜き取り検査による部材の特性値と、検査補間部3により求められた部材の特性値と、から特性値の平均値と標準偏差とを求め、特性値の平均値と標準偏差とに基づいて、他の等級とすべきものが混入する危険性を求めることができる。例えば、特性値の平均値±標準偏差の範囲に等級同士の境目がある場合には、他の等級とすべきものが混入している危険性が大きいと推定するようにすることができる。また、危険性に関する情報に基づいた梱包分けに関する情報を作成することもできる。例えば、他の等級とすべきものが混入している危険性の程度に応じて梱包を分けるための情報を作成することができる。この場合、危険性に関する情報や危険性に関する情報に基づいた梱包分けに関する情報をも情報作成部5へ提供するようにすることができる。なお、第1の補間法を用いる場合であっても、所望の等級となる確率から他の等級とすべきものが混入している危険性を推定することができる。等級分け部4によれば、未検査の部材の等級分けを適切且つ効率的に行うことができる。また、等級分けされた群に含まれた部材の特性値のばらつきを抑制することができる。そのため、等級分けされた群に付与される等級の信頼性を向上させることができる。また、等級を付与するために検査を行うことが必要となる部材の数を低減させることができる。情報作成部5情報作成部5は、等級分け部4から提供された等級と部材の群に関する情報に基づいて所望の情報出荷のための梱包に関する情報を作成する。また、危険性に関する情報に基づいた梱包分けに関する情報が提供されている場合には、この情報に従って梱包を分けるようにすることができる。また、危険性に関する情報を梱包に添付するようにすることができる。なお、全品検査が行われその検査結果に基づく等級が付与されている場合には、当該等級に基づいて出荷のための梱包を行うようにすることもできる。また、付与された等級に基づいた梱包が困難な場合には、予め梱包用のブロックを定義しておき、この梱包用のブロックに含まれている部材の等級や、他の等級とすべきものが混入している危険性などを考慮してこの梱包用のブロックに係る等級を決定するようにすることもできる。この場合、梱包用のブロックに含まれる部材に付与された等級のうち、最も多い等級を梱包用のブロックに係る等級とすることができる。また、梱包用のブロックに含まれる部材に付与された等級を数値化してその平均値を求め、求められた平均値に最も近い等級を梱包用のブロックに係る等級とすることもできる。そして、決定された等級に基づいて出荷のための梱包を行うようにすることができる。また、情報作成部5は、梱包単位のIDを記録するようにすることができる。また、出荷日時などを記録するようにすることもできる。抜き取り条件設定部6抜き取り検査を行う場合、単純に一定の個数毎に部材の特性を検査することが考えられる。しかしながら、プロセス変動などにより特性値のばらつきが生じている場合、特性値の変化の大きい領域と小さい領域とを同じサンプリング間隔で検査すると、特性値の変化の大きい領域においては特性値の推定不良が発生するおそれがある。また、特性値の変化の小さい領域においては冗長な検査となってしまい検査工数の配分に無駄が生じることになる。また、部材を特性値に基づいて幾つかの等級に分類する場合は、個々の特性値を知る必要が無く等級に関する属性だけが分かれば良いので、それ以上の検査も無駄になってしまう。そのため、抜き取り条件設定部6は、検査対象領域の一部例えば、一行を代表として検査し、検査対象領域の一部の検査により求められた特性値の変化に基づいて、サンプリング点の設定の適正化を行う。図11は、抜き取り条件設定部6の作用を例示するためのフローチャートである。図12は、抜き取り条件設定部6の作用を例示するための模式工程図である。図2において例示をしたように、抜き取り検査は検査ブロック毎に行うようにすることができる。この場合、検査ブロックにおいてもプロセス変動などにより特性値のばらつきが生じている場合がある。そして、図2におけるX方向とY方向とでは特性値のばらつきに差がある場合がある。この様な場合、検査ブロックの特性値のばらつきが大きい方向において一部を代表として検査するようにすることができる。ここでは、一例として、検査ブロックのX方向において一部を代表として検査する場合を例示する。まず、図11、図12aに示すように、検査ブロックの最上行の全部材を抽出するステップS21。すなわち、検査ブロックの最上部のX方向において全部材を抽出する。次に、図11、図12bに示すように、抽出された全部材の特性値を検査し、特性値の変化プロファイル曲線を求めるステップS22。次に、図11、図12cに示すように、ノイズ除去および平滑化を行うステップS23。ノイズ除去、すなわち、不適切な特性値の情報を除く際には、平均値と標準偏差とを用いて行うようにすることができる。例えば、平均値±n標準偏差の範囲内に入らない特性値を不適切な特性値として除去するようにすることができる。なお、nは正の整数とすることができ、半導体プロセスの安定度、部材の品種などに応じて適宜変更することができる。平滑化は、例えば、移動平均法を用いて行うようにすることができる。次に、図11、図12dに示すように、一次微分処理を行うステップS24。すなわち、一次微分することで変曲点を抽出する。次に、一次微分処理による算出値が所定の値以上となる領域高サンプリング領域Hを特定するステップS25。次に、特定された高サンプリング領域Hにおいて、所定のサンプリング点の濃度単位面積当たりのサンプリング点数N1でサンプリング点を設定するステップS26。一次微分処理による算出値が大きければ、特性値の変化が大きいことになる。そのため、一次微分処理による算出値が所定の値以上となる領域のサンプリング点の濃度を高める様にすることで、特性値の推定不良の発生を抑制するようにする。次に、高サンプリング領域Hでない領域において、所定のサンプリング点の濃度N2でサンプリング点を設定するステップS27。一次微分処理による算出値が小さければ、特性値の変化が小さいことになる。そのため、一次微分処理による算出値が所定の値未満となる領域のサンプリング点の濃度を低める様にすることで、冗長な検査となることを抑制するようにする。この様に、抜き取り条件設定部6は、特性値の変化を一次微分処理し、一次微分処理による算出値に基づいて、サンプリング点の設定を行う。なお、高サンプリング領域Hにおけるサンプリング点の設定の前に、高サンプリング領域Hでない領域におけるサンプリング点の設定を行うようにすることもできる。また、所望の方向から順次サンプリング点の設定を行うようにすることもできる。この場合、サンプリング点の濃度N1、N2は、半導体プロセスの安定度、部材の品種などに応じて予め定めるようにすることができる。この様にして、当該検査ブロックにおけるサンプリング点が設定されるステップS28。次に、同様にして他の検査ブロックにおけるサンプリング点が設定されるステップS29。この様にして設定されたサンプリング点に関する情報は、抜き取り検査装置100に提供されて抜き取り検査が行われる。抜き取り条件設定部6によれば、適正なサンプリング点の設定を行うことができる。そのため、検査不良の発生を抑制することができるとともに、適正な検査工数の配分となるようにすることができる。検査ブロック分割部7前述したように、抜き取り検査は、半導体プロセスを用いて一括して製造された複数の部材を予め定められた複数の検査ブロックに分割し、分割された検査ブロック毎に検査を行うようにすることができる。そして、検査ブロックに含まれる部材の数が同程度となるように検査対象領域を画一的に分割するようにすることができる。しかしながら、検査ブロックに含まれる部材の数が同程度となるように検査対象領域を画一的に分割するようにすると、特性値の分散の適正化が図れなくなるおそれがある。すなわち、検査ブロックに含まれる部材の数を基準にして検査対象領域を分割するようにすれば、検査ブロック毎における特性値の分散が大きく異なるものとなるおそれがある。そのため、検査ブロック分割部7は、各ブロックの特性値の分散が小さくなるように検査対象領域の分割の適正化を行う。各ブロックの特性値の分散を評価する指標としては、例えば、特性値の分散の最大値でも良いし、特性値の分散の差などでも良い。図13は、検査ブロック分割部7の作用を例示するためのフローチャートである。図14は、検査ブロック分割部7の作用を例示するための模式工程図である。まず、図13に示すように、検査対象領域をmn個nm個のブロックに分割するステップS31。なお、mはX方向における列数、nはY方向における行数である。この場合、等分割としなくても良いが、ここでは図14aに示すように8等分に分割した場合m=4、n=2の場合を例に挙げて説明する。次に、図14bに示すように、各ブロック毎に特性値の分散σnmijkk1~nmを求めるステップS32。なお、特性値は、抜き取り検査により検査された部材の特性値、および未検査の部材の特性値とすることができる。また、全品検査を行った場合の特性値とすることもできる。次に、特性値の分散の平均値μnmijを求めるステップS33。次に、分割数を変化させて、各分割数における特性値の分散の最大値σMAXnmijを求めるステップS34。例えば、図14cに示すように、各分割数における特性値の分散の最大値σMAXnmijを求める。この場合、分割数が多くなれば特性値の分散の最大値σMAXnmijは漸減する。次に、特性値の分散の最大値σMAXnmijの減少率が所定の値未満となる最小の分割数を求めるステップS35。例えば、特性値の分散の最大値σMAXnmijの減少率が0.5未満となる最小の分割数を求める。この場合、減少率は半導体プロセスの安定度、部材の品種などに応じて適宜変更することができる。すなわち、図14cに示すように、分割数nmにおける分散の最大値σMAXnmijから分割数nm1における分散の最大値σMAXnm1ijへの減少率が0.5未満の場合には、分割数nmが求められる分割数となる。次に、求められた分割数に基づいて検査ブロックの情報を作成するステップS36。この様にして作成された検査ブロックの情報は、抜き取り検査装置100に提供されて抜き取り検査が行われる。検査ブロック分割部7による検査ブロックの適正化は、必要に応じて行うようにすることもできるし、定期的に行うようにすることもできる。第2の実施形態次に、第2の実施形態に係る検査方法について例示をする。なお、以下に例示をする各ステップにおいて、前述した検査システム1の作用と同様の事項に関しては詳細な説明を適宜省略する。図15は、第2の実施形態に係る検査方法について例示をするためのフローチャートである。まず、予め定められたサンプリングルールに基づいて部材の特性値の抜き取り検査を行うステップS41。次に、補間法を用いて前記抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値を求めるステップS42。この場合、抜き取り検査により検査された部材の特性値に基づいて未検査の部材の特性値を求めることができる。すなわち、抜き取り検査された部材と部材との間の未検査の部材の特性値を補間法を用いて求めることができる。例えば、前述した第1の補間法や第2の補間法を用いて未検査の部材の特性値を求めることができる。なお、第1の補間法や第2の補間法に関しては、前述したものと同様のため詳細な説明は省略する。次に、抜き取り検査された部材の特性値と求められた未検査の部材の特性値とに基づいて等級毎に部材の群を形成するステップS43。この場合、例えば、図9に例示をした手順に従い等級分けを行うようにすることができる。また、等級分け部4の作用で例示をした場合と同様にして、他の等級とすべきものが混入している危険性を求めることができる。また、危険性に関する情報に基づいた梱包分けに関する情報が作成されるようにすることもできる。次に、等級と部材の群とに関する情報に基づいて所望の情報を作成するステップS44。例えば、出荷のための梱包を行うための情報を作成する。本実施の形態に係る検査方法は、前述した抜き取り条件設定部6の作用と同様にして、サンプリング点の設定の適正化を行うようにすることができるステップS51。すなわち、検査対象領域の一部例えば、一行を代表として検査し、検査対象領域の一部の検査により求められた特性値の変化に基づいて、サンプリング点の設定の適正化を行うようにすることができる。なお、サンプリング点の適正化は、例えば、図11に例示をした手順に従い行うようにすることができる。また、本実施の形態に係る検査方法は、前述した検査ブロック分割部7の作用と同様にして、検査対象領域の分割の適正化を行うようにすることができるステップS61。すなわち、検査ブロック毎における特性値の分散が小さくなるように検査対象領域の分割の適正化を行うようにすることができる。なお、検査対象領域の分割の適正化は、図13に例示をした手順に従い行うようにすることができる。第3の実施形態次に、第3の実施形態に係る検査プログラムについて例示をする。第3の実施形態に係る検査プログラムは、コンピュータに、前述した検査方法を実行させるものとすることができる。図16は、第3の実施形態に係る検査プログラムを実行可能なコンピュータシステムを例示するためのブロック図である。図16に示すように、コンピュータシステム200には、コンピュータ201、入力部202、表示部203、抜き取り検査結果格納部204が設けられている。コンピュータ201には、各種の情報処理を実行する演算部201a、情報を一時的に格納するRAMRandomAccessMemoryなどの一時格納部201b、情報の送受信を制御する入出力部201c、第3の実施形態に係る検査プログラムが格納される格納部201dなどが設けられている。なお、コンピュータ201に設けられた各要素には既知の技術を適用することができるのでこれらの詳細な説明は省略する。一連の検査方法を実行させるために、第3の実施形態に係る検査プログラムが、コンピュータ201に設けられた格納部201dに格納される。検査プログラムは、例えば、記録媒体に格納された状態でコンピュータ201に供給され、読み出されることでコンピュータ201に設けられた格納部201dに格納されるようにすることができる。なお、LANLocalAreaNetworkなどを介して、検査プログラムがコンピュータ201に設けられた格納部201dに格納されるようにすることもできる。そして、格納部201dに格納された検査プログラムは一時格納部201bに読み出され、演算部201aにおいて各種の演算が行われる。この際、必要な情報は入力部202から入力され、必要に応じて演算結果などが表示部203に表示されるようにすることができる。また、入力部202には、抜き取り検査結果格納部204が接続されている。抜き取り検査結果格納部204には、予め定められたサンプリングルールに基づいて行われた抜き取り検査の結果が格納されている。この場合、格納部201dには、以下の手順を実行する検査プログラムが格納されるようにすることができる。1抜き取り検査による部材の特性値を収集させる手順。この場合、入出力部201cを介して抜き取り検査結果格納部204から抜き取り検査の結果を収集するようにすることができる。2補間法を用いて抜き取り検査が行われなかった未検査の部材の特性値を演算させる手順。3収集された抜き取り検査による部材の特性値と、演算された未検査の部材の特性値と、に基づいて等級毎に部材の群に関する情報を演算させる手順。4等級と部材の群とに関する情報の出力を実行させる手順。5サンプリング点の設定の適正化を行う手順。6検査対象領域の分割の適正化を行う手順。なお、各手順の内容は、検査システム1や検査方法において例示をしたものと同様とすることができるので、詳細な説明は省略する。また、第3の実施形態に係る検査プログラムは、前述の順序に従って時系列的に実行されるようにしてもよいし、必ずしも時系列的に実行されなくとも並列的あるいは選別的に実行されるようにしてもよい。また、第3の実施形態に係る検査プログラムは、単一の演算部により処理されるものであってもよいし、複数の演算部によって分散処理されるものであってもよい。以上説明した実施形態によれば、適正な等級分けを行うことができる検査システム、検査方法、および検査プログラムを実現することができる。以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明及びそれと等価とみなされるものの範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。例えば、検査システム1が備える各要素の配置、数などは、例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。