基板を検査するパターン検査装置及び前記検査された基板をレビューするレビュー装置を備える検査システムであって、前記レビュー装置は、照明された前記基板の表面の所定範囲を、顕微鏡を介して撮像する顕微鏡画像撮像手段と、前記顕微鏡画像撮像手段によって撮像された顕微鏡画像に基づいて、レビュー装置用レシピデータを作成するレビュー装置用レシピデータ作成手段と、を備え、前記パターン検査装置は、前記レビュー装置から前記レビュー装置用レシピデータを取得するレシピデータ取得手段と、前記レシピデータ取得手段によって取得されたレビュー装置用レシピデータを、パターン検査装置用レシピデータに変換するレシピデータ変換手段と、前記パターン検査装置用レシピデータに基づいて、前記基板の表面を撮像するカメラからなる表面撮像手段と、前記表面撮像手段によって撮像された基板画像に基づいて、前記表面を検査する表面検査手段と、を備えることを特徴とする検査システム。前記レビュー装置用レシピデータは、参照画像、領域情報、パターンマッチング用のモデル、欠陥検出パラメータ、欠陥判定用の学習データのうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項1に記載の検査システム。前記顕微鏡画像とオペレータによる欠陥判定の結果とに基づいて、前記学習データを更新する欠陥判定ルール学習機能を有し、前記学習データが更新された場合、前記レシピデータ取得手段は更新された学習データに対応する前記レビュー装置用レシピデータを取得して前記レシピデータ変換手段が前記パターン検査装置用レシピデータを再変換することを特徴とする請求項2に記載の検査システム。基板を検査するパターン検査装置及び前記検査された基板をレビューするレビュー装置を備える検査システムにおけるレシピ設定方法であって、前記レビュー装置が、照明された前記基板の表面の所定範囲を、顕微鏡を介して撮像し、前記撮像された画像に基づいて、レビュー装置用レシピデータを作成し、前記パターン検査装置が、前記レビュー装置からレビュー装置用レシピデータを取得し、前記レシピデータ取得手段によって取得されたレビュー装置用レシピデータを、パターン検査装置用レシピデータに変換し、前記パターン検査装置用レシピデータに基づいて、前記基板の表面をカメラで撮像し、前記カメラによって撮像された基板画像に基づいて、前記表面を検査する、ことを特徴とするレシピ設定方法。しかしながら、上述のようなレシピデータの作成は、手間がかかるため可能な限り削減したいというニーズがある。また、低分解能画像でのレシピデータの設定作業は取得した画像が粗いため行いにくい、という問題点があった。本発明は、上述のような実状に鑑みたものであり、パターン検査装置及びレビュー装置を備える検査システムにおいて、高分解能の光学系を持つレビュー装置で取得した画像に基づいて作成したレシピデータを、より低分解能な光学系を持つパターン検査装置でも使用可能にすることにより、パターン検査装置でのレシピデータ作成作業を削減することが可能な検査システムを提供することを目的とする。本発明は、上記課題を解決するため、下記のような構成を採用した。すなわち、本発明の一態様によれば、本発明の検査システムは、基板を検査するパターン検査装置及び前記検査された基板をレビューするレビュー装置を備える検査システムであって、前記レビュー装置が、照明された前記基板の表面の所定範囲を、顕微鏡を介して撮像する顕微鏡画像撮像手段と、前記顕微鏡画像撮像手段によって撮像された顕微鏡画像に基づいて、レビュー装置用レシピデータを作成するレビュー装置用レシピデータ作成手段とを備え、前記パターン検査装置が、前記レビュー装置から前記レビュー装置用レシピデータを取得するレシピデータ取得手段と、前記レシピデータ取得手段によって取得されたレビュー装置用レシピデータを、パターン検査装置用レシピデータに変換するレシピデータ変換手段と、前記パターン検査装置用レシピデータに基づいて、前記基板の表面を撮像するカメラからなる表面撮像手段と、前記表面撮像手段によって撮像された基板画像に基づいて、前記表面を検査する表面検査手段とを備えることを特徴とする。また、本発明の検査システムは、前記レビュー装置用レシピデータが、参照画像、領域情報、パターンマッチング用のモデル、欠陥検出パラメータ、欠陥判定用の学習データのうち少なくとも一つを含むことが望ましい。また、本発明の検査システムは、前記顕微鏡画像とオペレータによる欠陥判定の結果とに基づいて、前記学習データを更新する欠陥判定ルール学習機能を有し、前記学習データが更新された場合、前記レシピデータ取得手段は更新された学習データに対応する前記レビュー装置用レシピデータを取得して前記レシピデータ変換手段が前記パターン検査装置用レシピデータを再変換することが望ましい。また、本発明の一態様によれば、本発明のレシピ設定方法は、基板を検査するパターン検査装置及び前記検査された基板をレビューするレビュー装置を備える検査システムにおけるレシピ設定方法であって、前記レビュー装置が、照明された前記基板の表面の所定範囲を、顕微鏡を介して撮像し、前記撮像された画像に基づいて、レビュー装置用レシピデータを作成し、前記パターン検査装置が、前記レビュー装置からレビュー装置用レシピデータを取得し、前記レシピデータ取得手段によって取得されたレビュー装置用レシピデータを、パターン検査装置用レシピデータに変換し、前記パターン検査装置用レシピデータに基づいて、前記基板の表面をカメラで撮像し、前記カメラによって撮像された基板画像に基づいて、前記表面を検査することを特徴とする。本発明は、パターン検査装置及びレビュー装置を備える検査システムにおいて、高分解能の光学系を持つレビュー装置で取得した画像に基づいて作成したレシピデータを、より低分解能な光学系を持つパターン検査装置でも使用可能にすることにより、パターン検査装置でのレシピデータ作成作業を削減することができる、という効果を奏する。また、本発明は、レビュー装置で学習した結果をパターン検査装置でも使用可能にすることにより、例えば、パターン検査装置が全数検査を行い、その検査結果を基に選別した対象のみをレビュー装置でより詳細に検査する構成の場合、パターン検査装置での選別精度が高くなり、レビュー装置に送る対象を減らすことができるため、生産効率を向上させることができる、という効果を奏する。また、本発明は、パターン検査装置でレシピデータの作成を行う必要がない上、レビュー装置の学習データをパターン検査装置で使用可能なため、パターン検査装置での作業工数を削減することができる、という効果を奏する。また、本発明は、レビュー装置で行う欠陥判定処理をパターン検査装置で行うことができるため、例えば、パターン検査装置が全数検査を行い、その検査結果を基に選別した対象のみをレビュー装置でより詳細に検査する構成の場合、パターン検査装置での選別精度が向上しレビュー装置に送る対象を減らすことができるため、生産効率を向上させることができる、という効果を奏する。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図1は、本発明を適用した検査システムの構成を示す図である。図1において、本発明を適用した検査システム10は、ICチップ、液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ用のTFTといった基板の製造ライン上において、パターン検査装置2とレビュー装置1とを備えている。これらパターン検査装置2とレビュー装置1は、ネットワーク3を介して接続されている。パターン検査装置2は、基板の製造工程において、基板上のパターンが形成された表面の画像を取得し欠陥の有無を検査する。レビュー装置1は、パターン検査装置2によって検査された基板の特定領域について、欠陥を詳細に検証する、或いは欠陥を修正する目的のために、顕微鏡を用いて高解像度の画像顕微鏡画像でレビューする。さらに、欠陥修正を目的としたレビュー装置1では、レビューした後、レーザ光を用いて欠陥部に照射し、欠陥を修正することも可能である。また、レビュー装置1は、顕微鏡を介して撮像した画像に基づいて作成されたレビュー装置用レシピデータを格納するためのレビュー装置用レシピデータ格納部4を備えている。そして、パターン検査装置2は、レビュー装置1が備えるレビュー装置用レシピデータ格納部4から、ネットワーク3を経由してレビュー装置用レシピデータを読み込むことができる。なお、レビュー装置1とパターン検査装置2とがネットワーク3で接続されていない場合は、外部メモリを経由してレビュー装置用レシピデータを取得しても良い。次に、レビュー装置1及びパターン検査装置2の各機能について説明する。レビュー装置1は、顕微鏡画像撮像機能、画像表示機能、欠陥判定ルール学習機能、レビュー装置用レシピデータ作成機能、欠陥検査機能、そして欠陥修正機能を有している。顕微鏡画像撮像機能は、上述のレビュー装置用レシピデータ格納部4に格納されたレビュー装置用レシピデータに基づいて、照明された前記基板の表面の所定範囲を、顕微鏡を介して撮像する。画像表示機能は、顕微鏡画像撮像機能によって撮像された顕微鏡画像を、レビューするために表示画面上に表示する。そして、欠陥判定ルール学習機能は、顕微鏡画像撮像機能によって撮像された顕微鏡画像やオペレータによる欠陥判定の結果に基づいて、レビュー装置用レシピデータ格納部4に格納された学習データを更新する。この学習データは、顕微鏡画像に対してオペレータが欠陥判定を行った際に更新される欠陥判定ルールである。レビュー装置用レシピデータ作成機能は、後述する、参照画像や領域情報、パターンマッチング用のモデル、欠陥検出パラメータ、欠陥判定用の学習データなどからなるレシピデータを作成する。欠陥検査機能は、上記のようなレシピデータに基づいて欠陥を検出する。さらに欠陥修正機能は、欠陥修正の要否を判定して修正が必要な場合にレーザ光照射による欠陥部の修正を行う。パターン検査装置2は、レシピデータ取得機能、表面撮像機能、表面検査機能、そして、レシピデータ変換機能を有している。レシピデータ取得機能は、レビュー装置1が備えるレビュー装置用レシピデータ格納部4に格納されたレビュー装置用レシピデータを取得する。レシピデータ変換機能は、前記レシピデータ取得機能によって取得されたレビュー装置用レシピデータを、パターン検査装置用レシピデータに変換する。表面撮像機能は、撮像手段としてラインセンサやTDITimeDelayedIntegrationセンサなどのイメージセンサを有するカメラから構成される。イメージセンサは例えばCCDセンサやCMOSセンサである。この撮像手段は、レシピデータ変換機能によって変換後に生成したパターン検査装置用レシピデータに基づいて、ライン上の領域を移動させて基板の表面を撮像する。この時、基板の表面をカメラが撮像する際には例えばライン状の照明光を照射させてカメラと基板の表面を相対的に移動させて走査することが望ましい。さらに、表面検査機能は、撮像手段によって撮像された基板画像とパターン検査装置用レシピデータとに基づいて、表面を検査し欠陥の判定を行う。また、レシピデータ取得機能は、欠陥判定ルール学習機能によってレビュー装置用レシピデータが更新された場合、更新された学習データとして前記レビュー装置用レシピデータ格納部4に格納されたレビュー装置用レシピデータを取得する。すると、レシピデータ変換機能は、更新された学習データに応じたパターン検査装置用レシピデータに変換し、表面検査機能が更新された学習データに対応するパターン検査装置用レシピデータに基づいて、前記基板の表面を撮像して欠陥の判定を行う。次に、レビュー装置1及びパターン検査装置2において実行される各処理について説明する。図2は、レビュー装置1において実行されるレシピデータ作成処理の流れを示すフローチャートである。レビュー装置1は、以下のような流れでレビュー装置1用のレシピデータを作成する。まず、ステップS201において、レビュー装置1用のレシピデータの作成処理が開始されると、ステップS202において、顕微鏡画像撮像機能により、基板表面の顕微鏡画像を取得する。この顕微鏡画像がレシピデータを構成する情報としての参照画像となる。そして、ステップS203において、ステップS202で取得した参照画像上に、任意形状で領域情報を設定する。この領域情報もレシピデータを構成する。通常、配線や回路が[重要領域]とする領域情報が設定され、異なる配線や回路には、それぞれに異なる領域識別IDが設定される。レビュー装置1がレーザ修正装置の場合には、さらにレーザ光によって照射してもよい領域を[レーザ照射領域]とする領域情報を設定する。尚、レビュー装置1が欠陥修正機能を有していない場合は、上記の[レーザ照射領域]とする領域情報は不要である。次に、ステップS204において、上述の参照画像に基づいて、パターンマッチング用モデルを設定する。このパターンマッチング用モデルもレシピデータを構成する。なお、参照画像の全体をマッチングモデルとしてもよいし、手動で一部分を選択しマッチングモデルとしてもよい。また、濃淡情報を基に自動的にマッチングモデルを選択してもよい。そして、ステップS205において、上述の参照画像に基づいて、欠陥検出パラメータを設定する。この欠陥検出パラメータもレシピデータを構成する。この設定された欠陥検出パラメータに基づいて、レビュー装置1は欠陥を検出するが、その欠陥検出方法としては、参照画像比較方式の他に隣接比較方式などでもよい。参照画像比較方式の場合は、参照画像そのものや平均輝度等をレシピデータとして使用する。作成されたレシピデータはレビュー装置用レシピデータ格納部4に格納される。次に、このようにして作成されたレシピデータを用いてレビュー装置1が実行するレビュー検査処理の流れを説明する。図3は、レビュー装置1において実行されるレビュー検査処理の流れを示すフローチャートである。まず、ステップS301において、レシピデータ作成処理によって作成されたレシピデータをレビュー装置用レシピデータ格納部4から読み込む。次に、ステップS302において、顕微鏡画像撮像機能により、基板表面の画像を取得する。この画像を検査画像とする。そして、ステップS303において、図2のステップS204で設定されたパターンマッチング用モデルを用いて、パターンマッチングを実行し、ステップS302で取得した検査画像と図2のステップS202で取得した参照画像との位置関係を特定する。次に、ステップS304において、ステップS303で実行されたパターンマッチングのマッチング結果に基づいて、上記検査画像に、参照画像上で設定した領域情報を当てはめる。次に、ステップS305において、上記検査画像から欠陥を検出し、ステップS306において、例えば、サイズや濃淡情報、波数情報などの欠陥の特徴量を算出する。そして、ステップS307において、ステップS305で検出した欠陥と設定領域との位置関係を算出する。例えば、回路領域と接触しているのか、或いは、どの領域とも接触していないなどの位置関係を求める。次に、ステップS308において、学習データが存在する場合は、欠陥自動判定を行う。例えば、重要な回配の接触やサイズが大きければ[NG欠陥]、レーザリペア可能な欠陥であれば[リペア可能欠陥]などの判定を行う。また、オペレータが判定を行った場合には、ステップS309において、そのオペレータによる判定結果を入力する。そして、ステップS310において、ステップS308の自動判定がステップS307で入力されたオペレータによる判定と異なった場合は、ステップS306で算出した欠陥特徴量や領域接触情報などの多次元データと、オペレータによる判定とを関連付けることにより判定ルールを学習させる。関連付ける方法としては、KNN法k-nearestneighboralgorithmやSELFIC法、ニューラルネットワーク法などがある。なお、後述する図4のステップS403のような方法により検査画像をパターン検査装置用の画像に変換し、上述したような方法で欠陥特徴量を算出し判定ルールの学習を行っておく。次に、パターン検査装置2において実行される検査処理であって、レビュー装置1のレシピデータを使用する場合の流れを説明する。図4は、パターン検査装置2において実行される検査処理の流れを示すフローチャートである。パターン検査装置2において実行される検査処理は、レビュー装置1のレシピデータを自動変換して使用する。まず、ステップS401において、レシピデータ取得機能を用いてレシピデータをレビュー装置用レシピデータ格納部4から読み込む。そして、ステップS402において、レシピデータが変換済みであるか否か、すなわち、既に読み込んだレシピデータと同じであるか否かを判断する。変換済みか否かの判断は、例えば、変換元のファイルスタンプやサイズのデータを、変換したレシピデータと共に保存しておくことにより可能となる。既に変換済みの場合ステップS402:Yesは、ステップS403乃至S407をスキップしてステップS408に進む。他方、変換済みでない場合ステップS402:Noは、ステップS403において、レビュー装置1で取得された参照画像を、パターン検査装置2の光学系を通して取得した場合の画像と検査処理上同等となるよう画像変換を行う。例えば、レビュー装置1の光学系が顕微鏡であり、パターン検査装置2の光学系がラインセンサの場合、[顕微鏡レンズ歪み補正]->[縦横別倍率変換高周波除去を含む]->[レンズ解像度変換]を行うことにより検査処理上同等な画像を得ることができる。次に、ステップS404において、[重要領域][レーザ照射領域]や[モデル領域]など領域情報を、領域部分とそれ以外の2値画像とみなし、上記と同様の手順により変換する。そして、ステップS405において、変換した参照画像とモデル領域情報からパターンマッチング用モデルを自動生成する。次に、ステップS406において、変換した参照画像に基づいて、欠陥検出パラメータを変換し、ステップS407において、変換したレシピデータを任意のメモリ上に保存する。そして、ステップS408乃至S414において、ステップS406で変換したレシピデータを使用し、図3のステップS302乃至S308を用いて説明したレビュー装置1での検査手順と同様の手順で検査を実行する。パターン検査装置2の検査方法は、ラインセンサによる撮像と同時に隣接比較法などによって欠陥を検出する。この隣接比較法は、検査対象となる基板上のパターンの画素ピクセル/サブピクセルが互いに隣り合う画素どうしの輝度値の比較により欠陥を検出する方法である。尚、ステップS408では、撮像した全体画像の中から欠陥を含む特定範囲の画像を切り出して保存したものが検査画像とし、この検査画像に対して詳細検査欠陥情報算出と欠陥判定を行う。隣接比較法のレシピ設定は簡単でありパターン検査装置で設定する手間は僅かであるが、詳細検査のレシピ設定は非常に手間がかかるため、上記のようにレビュー装置1で作成されたものレシピデータを変換して使用することで、従来行っていたレシピ設定作業を簡略化することができる。なお、学習データはレビュー装置1で作成済みであるため、パターン検査装置2ではその学習データに基づいて欠陥判定を行う。ただし、オペレータによる判断をも入力することがある場合は、パターン検査装置2上でさらに学習させてもよい。その場合は、次回検査時にレビュー装置1のレシピデータと学習データが異なるが、レビュー装置1の学習データを読み込まないようにすればよい。以上説明してきたように、本発明を適用した検査システム10の実施の形態によれば、レシピデータをレビュー装置1のみで作成し、パターン検査装置2で作成する必要がないため、作業工数を削減することができる。また、レビュー装置1で検査して得られた学習データを、パターン検査装置2で使用することができるため、作業工数を削減することができる。また、分解能の高いレビュー装置1で重要領域を設定するため、画像が見やすく設定しやすい。なお、本発明は、以上に述べた実施の形態等に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または形状を取ることができる。