"試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号から形成されるプロファイルに基づいて、前記試料の凹部判定及び/又は凸部判定を行う演算装置を備えた試料の凹凸判定装置において、当該演算装置は、第1の閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位を凹部、又はスペース部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位を凸部、又はライン部と判定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項1において、前記演算装置は、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項1において、前記演算装置は、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を第4の閾値とし、第4の閾値を上回る上側ピークのメディアン値に基づいて得られる第5の閾値と、下側ピークの最小値に基づいて得られる第6の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項1において、前記演算装置は、前記第1の閾値を示す線分と、前記プロファイル波形によって輪郭が定義される領域内の面積を求めることを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項1において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積を、大きさに応じて2つのグループに分類し、当該2つのグループ間に有意差が存在すると判定される場合に、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位を凹部、或いはスペース部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位を凸部、或いはライン部と判定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項5において、前記演算装置は、二標本t検定に基づいて、前記有意差の判定を実施することを特徴とする試料の凹凸判定方法。請求項1において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積の内、隣接する領域の面積の差が所定値より大きい場合に、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位を凹部、或いはスペース部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位を凸部、或いはライン部と判定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項1において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積を、大きさに応じて2つのグループに分類し、当該2つのグループ間に有意差が存在しないと判定される場合に、前記複数の領域に相当する部位を凹部、又はスペース部と判定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項8において、前記演算装置は、二標本t検定に基づいて、前記有意差の判定を実施することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項1において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積の内、隣接する領域の面積の差が所定値以下の場合に、前記複数の領域に相当する部位を凹部、又はスペース部と判定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号から形成されるプロファイルに基づいて、前記試料の凹部判定、及び/又は凸部判定を行う演算装置を備えた試料の凹凸判定装置において、当該演算装置は、第1の閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、当該面積に関する情報を面積の大きさに応じて分類された2つのグループ間に、有意差が存在しないと判定される場合、或いは前記複数の領域の内、隣接する領域の面積差が所定値以下の場合に、当該複数の領域に相当する部位を凹部、又はスペース部と判定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項11において、前記演算装置は、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項11において、前記演算装置は、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を第4の閾値とし、第4の閾値を上回る上側ピークのメディアン値に基づいて得られる第5の閾値と、下側ピークの最小値に基づいて得られる第6の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定することを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項11において、前記演算装置は、前記第1の閾値を示す線分と、前記プロファイル波形によって輪郭が定義される領域内の面積を求めることを特徴とする試料の凹凸判定装置。請求項11において、前記演算装置は、二標本t検定に基づいて、前記有意差の判定を実施することを特徴とする試料の凹凸判定装置。試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号から形成されるプロファイルに基づいて、演算装置に試料の凹部判定、及び/又は凸部判定を実施させるコンピュータプログラムにおいて、当該プログラムは、前記演算装置に、第1の閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を演算させ、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位を凹部、或いはスペース部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位を凸部、或いはライン部と判定させることを特徴とするコンピュータプログラム。請求項16において、前記プログラムは、前記演算装置に、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定させることを特徴とするコンピュータプログラム。請求項16において、前記プログラムは、前記演算装置に、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を第4の閾値とし、第4の閾値を上回る上側ピークのメディアン値に基づいて得られる第5の閾値と、下側ピークの最小値に基づいて得られる第6の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定させることを特徴とするコンピュータプログラム。請求項16において、前記プログラムは、前記演算装置に、前記第1の閾値を示す線分と、前記プロファイル波形によって輪郭が定義される領域内の面積を求めさせることを特徴とするコンピュータプログラム。試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号から形成されるプロファイルに基づいて、演算装置に試料の凹部判定、及び/又は凸部判定を実施させるコンピュータプログラムにおいて、当該プログラムは、前記演算装置に、第1の閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求めさせ、当該面積に関する情報を面積の大きさに応じて分類された2つのグループ間に、有意差が存在しないと判定される場合、或いは前記複数の領域の内、隣接する領域の面積差が所定値以下の場合に、当該複数の領域に相当する部位を凹部、又はスペース部と判定させることを特徴とするコンピュータプログラム。請求項20において、前記プログラムは、前記演算装置に、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定させることを特徴とするコンピュータプログラム。請求項20において、前記プログラムは、前記演算装置に、前記プロファイル波形の上側ピークの平均に基づいて得られる第2の閾値と、下側ピークの平均に基づいて得られる第3の閾値との中心を第4の閾値とし、第4の閾値を上回る上側ピークのメディアン値に基づいて得られる第5の閾値と、下側ピークの最小値に基づいて得られる第6の閾値との中心を、前記第1の閾値として設定させることを特徴とするコンピュータプログラム。請求項20において、前記プログラムは、前記演算装置に、前記第1の閾値を示す線分と、前記プロファイル波形によって輪郭が定義される領域内の面積を求めさせることを特徴とするコンピュータプログラム。試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号から形成されるプロファイルに基づいて、パターンの判定を行う演算装置を備えたパターン判定装置において、当該演算装置は、プロファイル波形のギャップ部に相当する複数の領域の面積を求め、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位をコアギャップ部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位をスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン判定装置。請求項24において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積を、大きさに応じて2つのグループに分類し、当該2つのグループ間に有意差が存在すると判定される場合に、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位をコアギャップ部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位をスペーサーギャップ部と判定することを特徴とするパターン判定装置。請求項25において、前記演算装置は、二標本t検定に基づいて、前記有意差の判定を実施することを特徴とするパターン判定装置。請求項24において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積の内、隣接する領域の面積の差が所定値より大きい場合に、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位をコアギャップ部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位をスペーサーギャップ部と判定することを特徴とするパターン判定装置。請求項24において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積を、大きさに応じて2つのグループに分類し、当該2つのグループ間に有意差が存在しないと判定される場合に、前記複数の領域に相当する部位をコアギャップ部と判定することを特徴とするパターン判定装置。請求項28において、前記演算装置は、二標本t検定に基づいて、前記有意差の判定を実施することを特徴とするパターン判定装置。請求項24において、前記演算装置は、前記複数の領域の面積の内、隣接する領域の面積の差が所定値以下の場合に、前記複数の領域に相当する部位をコアギャップ部と判定することを特徴とするパターン判定装置。試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号から形成されるプロファイルに基づいて、演算装置にパターンの判定を実施させるコンピュータプログラムにおいて、当該プログラムは、前記演算装置に、プロファイル波形のギャップ部に相当する複数の領域の面積を演算させ、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位をコアギャップ部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位をスペーサーギャップ部と判定させることを特徴とするコンピュータプログラム。走査電子顕微鏡によって、試料上のライン、或いはスペースのパターン測長を行う場合、ラインとスペースの幅がほぼ等しいと、その判別が難しく、測長対象個所を間違えてしまう可能性がある。特に、ラインとスペース間のコントラストが小さい場合、その問題は顕著となる。また、特許文献1や特許文献2に開示されているように、試料面に対し、ビームを斜めに照射することによって、3次元情報を得ることもできるが、例えば、ビームを傾斜した後の視野合わせの必要もあり、ビーム傾斜を行うための処理時間を要し、スループットが低下する。特許文献3に開示されているように、ビームを照射して形成されるプロファイルのピークに対する左右の傾きを比較することで、凹凸を判定することもできるが、これはラインのプロファイルの形状がラインとスペースの境界付近でピークが出ることを前提に判定しているものであり、倍率が低い場合やライン間隔が密集している場合、試料の種類などによってはこの前提が成立しないことがある。以下に、パターンの形成状態、或いは画像の取得条件に因らず、安定して試料上に形成された凹凸の識別、或いは例えば二重露光法にて形成されるパターンの識別を行うことを目的とするパターンの判定装置、及びコンピュータプログラムを説明する。上記目的を達成するための一態様として、試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号に基づいて形成されるプロファイルについて、或る閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、当該面積が相対的に大きい領域に相当する位置を凹部、或いはスペース部と、及び/又は当該面積が相対的に小さい領域に相当する位置を凸部、或いはライン部と判定する装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。更に面積が相対的に大きい領域に相当する位置を、二重露光によって形成されたパターンのコアギャップ、面積が相対的に小さい領域に相当する位置を、スペーサーギャップと判定する装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。また、上記目的を達成するための他の態様として、試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号に基づいて形成されるプロファイルについて、或る閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、面積の大きさに応じて分類される2つのグループ間に有意差が存在すると判断される場合、或いは隣接する領域の面積差が所定値より大きい場合に、当該大きい側に分類される位置、或いは相対的に面積が大きい側の位置に凹部、或いはスペース部があると判定し、及び/又は小さい側に分類される位置、或いは相対的に面積が小さい側の位置に凸部、或いはライン部が存在すると判定する装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。更に上記分類に基づいて、二重露光によって形成されたパターンのコアギャップと、スペーサーギャップとを判定する装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。更に、上記目的を達成するための更に他の態様として、試料に対する荷電粒子線の走査によって得られる検出信号に基づいて形成されるプロファイルについて、或る閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、面積の大きさに応じて分類される2つのグループ間に有意差が存在しないと判断される場合、或いは隣接する空間の面積差が所定値以下の場合に、前記複数の領域に相当する位置に、凹部、又はスペース部があると判定する装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。更に上記分類に基づいて、二重露光によって形成されたパターンのコアギャップと、スペーサーギャップとを判定する装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。上記構成によれば、パターンの形成状態、或いは画像の取得条件に因らず、安定して試料上に形成された凹凸、或いはギャップの識別を行うことが可能となる。以下図面を用いて試料の凹凸判定、及び多重露光法によって形成されたパターンの識別を行う装置について説明する。以下に、試料の凹凸判定法及び装置に関し、パターンの形成状態やプロファイルの形成状態に因らず、安定して凹凸判定を行い得る方法、及び装置について説明する。具体的な一態様として、形成されたプロファイルについて、或る閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、当該面積が相対的に大きい領域に相当する部位を凹部、又はスペース部と、或いは当該面積が相対的に小さい領域に相当する部位を凸部、又はライン部と判定する方法、及び装置について説明する。このような構成によれば、ノイズの発生状況や、エッジ分の立ち上がり方によって、ライン部分とスペース部分のピーク波形に有意な差が発生せず、両者の識別が難しいような場合であっても、高精度にラインとスペースの識別を実現することが可能となる。更に他の態様として、形成されたプロファイルについて、或る閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、当該面積に関する情報を面積の大きさに応じて分類された2つのグループ間に、有意差が存在するか否かを判定し、有意差が存在すると判断される場合に、面積が大きいと判断される部分を凹部、或いはスペース部と判定、或いは面積が小さいと判断される部分を凸部、或いはライン部と判断する方法、及び装置について説明する。また、更に他の態様として、形成されたプロファイルについて、或る閾値以下のプロファイル波形が形成する複数の領域の面積を求め、当該面積に関する情報を面積の大きさに応じて分類された2つのグループ間に、有意差が存在するか否かを判定し、有意差が存在しないと判断された場合に、上記面積を求めた領域に相当する位置にスペース部が存在すると判定する方法、及び装置を説明する。このような構成によれば、例えば画像の取得条件やパターンの形成条件によって、ピークの数が変化する場合であっても、正確に試料の凹凸スペースかラインを判定することが可能となる。また、上記有意差があるかどうかの判定は、例えば二標本t検定を用いて行うことが考えられるが、ノイズ等によらず、安定して面積値が出力できるのであれば、隣接する空間の面積差が、所定値より大きい場合に、大きい側に位置する部分を凹部、或いはスペース部と判定、或いは小さい側に位置する部分を凸部、或いはライン部と判定し、上記面積差が、所定値以下の場合に、隣接する空間に相当する位置のいずれにも凹部、或いはスペース部が存在すると判定するようにしても良い。以下に、図面を用いて、荷電粒子線を通常使用される基板に対して垂直方向への入射を変更することなく、当該走査個所から放出される荷電粒子の検出に基づいて、当該荷電粒子強度のプロファイルを導出し、入射荷電粒子の傾斜もしくは基板の保持ステージの傾斜の光学的もしくは機械的な動作を伴わず、そのプロファイルに基づいて凹凸を判定する方法、及び装置について説明する。本実施例によれば、荷電粒子線内の凹凸判定を行うことが容易になり、ラインとスペースのパターンのような同じようなパターンが連続するパターンの凹凸状態を判定することが容易になる。また、入射荷電粒子の傾斜もしくは基板の保持ステージの傾斜の光学的もしくは機械的な動作を伴う必要も無いため、スループットにほとんど影響が無く、特にスループットが重視される自動化された生産工程においても有効である。また、本実施例で言うところの垂直方向とは、荷電粒子光学系において、偏向を受けない荷電粒子の照射方向と同一の方向、或いは試料をX-Y方向に移動させる試料ステージの移動方向に対して垂直な方向を示すものとする。但し、荷電粒子線装置は、荷電粒子線を一次元的、或いは二次元的に走査する装置であり、この際の偏向状態は、本実施例で言うところの傾斜照射に含まれないものとする。即ち、本実施例においては、荷電粒子線の光軸偏向器による偏向を受けない荷電粒子線軌道を通って照射される荷電粒子線を、走査偏向器で一次元的、或いは二次元的に走査する。換言すれば、他の偏向器による偏向をしない状態で垂直入射状態で、荷電粒子線を照射する。走査型電子顕微鏡システムの一構成例を図1に示す。なお、以下の説明では、走査電子顕微鏡を例に取って説明するが、これに限られることはなく、集束イオンビーム装置等の他の荷電粒子線装置にも適用が可能である。101は電子顕微鏡の筐体部であり、電子銃102から発せられた電子線103が図には描かれていない電子レンズによって収束され、試料105に照射される。電子線照射によって、試料表面から発生する二次電子、或いは反射電子の強度が電子検出器106によって検出され、増幅器107で増幅される。104は電子線の位置を移動させる偏向器であり、制御計算機110の制御信号108によって電子線103を試料表面上でラスタ走査させる。増幅器107から出力される信号を画像処理プロセッサ109内でAD変換し、デジタル画像データを作る。111は、その画像データを表示する表示装置である。また、画像処理プロセッサ109は、デジタル画像データを格納する画像メモリと各種の画像処理を行う画像処理回路,表示制御を行う表示制御回路を持つ。制御計算機110には、キーボードやマウス等の入力手段112が接続される。上述の画像処理プロセッサ109や制御計算機110は、後述するエッジ位置抽出のためのエッジ検出部として機能する。なお、画像メモリのメモリ位置に対応したアドレス信号が、制御計算機110内で生成され、アナログ変換された後に走査コイル制御電源図示せずを経由して、偏向器104に供給される。X方向のアドレス信号は、例えば画像メモリが512×512画素の場合、0から511を繰り返すデジタル信号であり、Y方向のアドレス信号は、X方向のアドレス信号が0から511に到達したときにプラス1される0から511の繰り返しのデジタル信号である。これがアナログ信号に変換される。画像メモリのアドレスと電子線を走査するための偏向信号のアドレスが対応しているので、画像メモリには偏向器104による電子線の偏向領域の二次元像が記録される。なお、画像メモリ内の信号は、読み出しクロックで同期された読み出しアドレス生成回路図示せずで時系列に順次読み出すことができる。アドレスに対応して読み出された信号はアナログ変換され、表示装置111の輝度変調信号となる。画像メモリには、S/N比改善のため画像画像データを重ねて合成して記憶する機能が備えられている。例えば8回の二次元走査で得られた画像を重ねて記憶することで、1枚の完成した像を形成する。即ち、1回もしくはそれ以上のX―Y走査単位で形成された画像を合成して最終的な画像を形成する。1枚の完成した像を形成するための画像数フレーム積算数は任意に設定可能であり、二次電子発生効率等の条件を鑑みて適正な値が設定される。また複数枚数積算して形成した画像を更に複数枚重ねることで、最終的に取得したい画像を形成することもできる。所望の画像数が記憶された時点、或いはその後に一次電子線のブランキングを実行し、画像メモリへの情報入力を中断するようにしても良い。試料105は図示しないステージ上に配置され、試料105電子線と垂直な面内の2方向X方向,Y方向に移動することができる。また本実施例装置は、検出された二次電子或いは反射電子等検出信号に基づいて、ラインプロファイルを形成する機能を備えている。ラインプロファイルは一次電子線を一次元、或いは二次元走査したときの電子検出量、或いは試料像の輝度情報等に基づいて形成されるものであり、得られたラインプロファイルは、例えば半導体ウェハ上に形成されたパターンの寸法測定等に用いられる。なお、図1の説明は制御計算機が走査電子顕微鏡と一体、或いはそれに準ずるものとして説明したが、無論それに限られることはなく、走査電子顕微鏡筐体とは別に設けられた制御プロセッサで以下に説明するような処理を行っても良い。その際には電子検出器106で検出される検出信号を制御プロセッサに伝達したり、制御プロセッサから走査電子顕微鏡のレンズや偏向器等に信号を伝達する伝達媒体と、当該伝達媒体経由で伝達される信号を入出力する入出力端子が必要となる。また、以下に説明する処理を行うプログラムを記憶媒体に登録しておき、画像メモリを有し走査電子顕微鏡に必要な信号を供給する制御プロセッサで、当該プログラムを実行するようにしても良い。図2はラインパターンの断面図およびそのプロファイルである。パターン201のようにライン幅が十分大きい場合、プロファイル波形202のようにラインとスペースの境界付近でピークが発生する。この場合、ピークに対する左右の傾きを比較することで、凹凸を判定することができる。しかし、パターン203や205のようにライン幅が狭くなるに従い、プロファイル波形204のように、ピークに対する左右の傾きに有意差がなかったり、プロファイル波形206のようにピークが一つになってしまい、ピークの裾部の傾きに基づいて凹凸判定を行う手法にて想定する前提が成り立たないケースがでてくるようになった。図3は本実施例のラインスペース判定処理の概要を説明する図である。まず、射影処理ステップ301で、図4に示すように画像の画素値をラインに垂直となる軸ここではi軸上に射影し、ラインの線分方向に、加算平均をとることによりS/Nの改善を図る。画像サイズをM,Nとすると、射影処理は数式1で表すことができる。ここで、Ii,jは画像座標i,j上の画素値である。さらに、平滑化処理ステップ302で、数式2に示すような移動平均による平滑化スムージングを施すことによりS/Nの改善を図る。エッジ候補閾値決定処理ステップ303では、プロファイルから凸部ライン部分と凹部スペース部分を分けるためのエッジ候補閾値第1の閾値を求める。まず、ライン候補となる平滑化プロファイルのピークを検出する。ここで、図5に示すように、凸部ライン部分に相当する上側ピークの代表値上側閾値:第2の閾値と凹部スペース部分に相当する下側ピークの代表値下側閾値:第3の閾値を決定し、上側閾値と下側閾値のちょうど半分の位置をピーク候補閾値第4の閾値とする。このピーク候補閾値第4の閾値を上回るピークをピーク候補として検出する。このとき、スペースやトップ部分のノイズにより発生する擬似ピークの影響を排除するため、上側閾値第2の閾値を、上側ピークの平均値を上回るピークの平均を計算することによって求め、下側閾値第3の閾値を、下側ピークの平均値を下回るピークの平均を計算することによって求める。次にエッジ候補閾値第1の閾値を求める。図6に示すように特殊なラインやノイズのピークに引きずられないようにするため、上側閾値第5の閾値を、上記で検出したピーク候補閾値第4の閾値を上回るピーク候補のメディアン値を計算することによって求め、下側閾値第6の閾値を下側ピークの最小値とする。エッジ候補閾値第1の閾値は上側閾値第5の閾値と下側閾値第6の閾値のちょうど半分の位置である。ここで、図6に示すような特殊なラインやノイズのピークがない場合には、ピーク候補閾値第4の閾値をエッジ候補閾値第1の閾値としてもよい。面積算出処理ステップ304では、図7に示すようにステップ303で求めたエッジ候補閾値と平滑化プロファイルとがなす領域の面積のうち、エッジ候補閾値より下側となる部分の面積を求める。このとき、正確に面積を算出すると、ボトムのノイズによるばらつきの影響を受けるような場合には、エッジ候補閾値と平滑化プロファイルの交点2点と平滑化プロファイルの最小値の計3点を結ぶ三角形の面積で近似してもよい。また、プロファイルの最小値から所定の信号量分,各領域について画一的に信号をカットした後に、各領域の面積を求めるようにしても良い。ライン部とスペース部、或いは隣接する領域の面積の関係が正確に特定できれば、その手法は問わない。二分割閾値算出処理ステップ305では、図9に示すように該面積算出処理で求めた面積のヒストグラムを作成し、このヒストグラムから、二つのグループに分割するための最適な閾値を求める。閾値を求める方法としては、高木幹雄下田陽久監修新編画像処理ハンドブック東京大学出版会2004年に紹介されている大津の判別分析法やKittlerの方法など種々考案されており、これらを使用する。有意差判定処理ステップ306では、該二分割閾値算出処理で求めた閾値によって分類された二つのグループに有意な差が有るかどうかを判定する処理である。図10は有意差判定処理の処理フローである。まず、F検定ステップ1001を行い、二つのグループの分散が等分散かどうかの検定を行う。等分散であると判定された場合は、二標本t検定ステップ1002を用いて二つのグループに有意差が有るかどうかの判定行う。有意差が有る場合は、ステップ1004の判定1にて、二つのグループのうち、面積の大きいグループに相当する部分がスペース部分と判定する。一方、相対的に小さいグループに相当する部分はライン部と判定することができ、ラインとスペースの判定を併せて行うことができるが、例えば、測定対象がラインパターンのみ、或いはスペース部分のみである場合には、選択的にどちらかの判定のみを行うようにしても良い。有意差が無い場合は、ステップ1005の判定2にて、二つのグループの両方に相当する部分がスペース部分と判定する。等分散でないと判定された場合は、Welch検定ステップ1003を用いて二つのグループに有意さが有るかどうかの判定行い、有意差が有る場合は、ステップ1004の判定1にて、二つのグループのうち、面積の大きいグループに相当する部分がスペース部分と判定する。有意差が無い場合は、ステップ1005の判定2にて、二つのグループの両方に相当する部分がスペース部分と判定する。ここで、ステップ1003のWelch検定の代わりにMannWhitney検定を用いてもよい。また、図10のフローの代わりに、二つのグループが正規分布に従うと仮定して、図11に示すように数式3が成り立つかどうかで有意差が有るかどうかを判定してもよい。ここで、Ave1:グループ1の平均値、Ave2:グループ2の平均値、Sig1:グループ1の分散値、Sig2:グループ2の分散値、αは任意の定数である。また、これまで統計学的検定法に基づいて、プロファイル波形によって定義される領域の面積の大小を判定する手法について説明してきたが、ライン部とスペース部の面積差が大きい場合には、例えば隣接する領域の面積を比較し、相対的に大きい方をスペース部、小さい方をライン部と判定するようにしても良い。但し、ノイズへの耐性やパターン形状の変化に対する適応性を考慮すると、上述のような統計学的検定法を用いることが望ましい。パターン201に対して、有意差判定処理に基づいて、凹凸判定を行った例を図12に示す。エッジ候補閾値と平滑化プロファイルとがなす面積のうち、エッジ候補閾値より下側となる部分の面積は二分割閾値算出処理ステップ305により、図12のようにグループ1とグループ2に分類される。有意差判定処理ステップ306で、この二つのグループは有意差が有ると判定され、凹凸判定結果1202のように、グループ2に相当する部分が凹部スペース部分、それ以外の部分が凸部ライン部分と判定される。パターン203に対して、有意差判定処理に基づいて、凹凸判定を行った例を図13に示す。エッジ候補閾値と平滑化プロファイルとがなす面積のうち、エッジ候補閾値より下側となる部分の面積は二分割閾値算出処理ステップ305により、図13のようにグループ1とグループ2に分類される。有意差判定処理ステップ306で、この二つのグループは有意差が有ると判定され、凹凸判定結果1302のように、グループ2に相当する部分が凹部スペース部分、それ以外の部分が凸部ライン部分と判定される。パターン205に対して、有意差判定処理に基づいて、凹凸判定を行った例を図14に示す。エッジ候補閾値と平滑化プロファイルとがなす面積のうち、エッジ候補閾値より下側となる部分の面積は二分割閾値算出処理ステップ305により、図14のようにグループ1とグループ2に分類される。ここで、有意差判定処理ステップ306で、この二つのグループは有意差が無いと判定され、凹凸判定結果1402のように、グループ1およびグループ2に相当する部分が凹部スペース部分、それ以外の部分が凸部ライン部分と判定される。図12~図14に例示するように、有意差判定に基づく凹凸判定法によれば、1つのラインパターンに対し、ピークが2つ形成される場合やピークが1つ形成される場合であっても、安定して凹凸判定を行うことが可能となる。具体的には、走査電子顕微鏡の倍率が低く、或いは微小なパターンであるが故に、FOVFieldOfView:視野内に多くのラインパターンが含まれるような場合即ち、図14のような状態や、図12や図13に例示するように、エッジ部分のピークが明確に表現されるような場合等に因らず、安定して凹凸判定を行うことが可能となる。次に、上述のような波形内の面積を用いた判定法を、多重露光法によって形成されたパターンの識別に用いる例を説明する。近年、半導体試料上に形成されるパターンの微細化要求に伴い当該要求を満たす一つの方法として自己整合型ダブルパターニングSelfAlignedDoublePatterning:以下SADPと呼ぶと呼ばれるパターン形成方法が提案されている。SADPによって形成される複数のパターンの間には、異なる工程にて形成されたギャップが交互に形成される。各工程におけるプロセス管理等を適正に行うためには、当該ギャップの種類を特定した上で、測定を行う必要がある。SADPは、従来の露光装置が到達できる露光限界以下の非常に狭いピッチで配置されたラインとスペースが繰り返すパターンを作成する技術である。実際には、試料上に第一マスク層を形成し当該マスク層をエッチングすることで形成される第一マスクパターンと、第一マスクパターン上に第二マスク層を形成し当該マスク層をエッチングすることで第一マスクパターンの側壁にのみ形成される第二マスクパターン以下スペーサーと呼ぶと、に対し、第一マスクパターンをエッチングによって除去し、試料上に残留するスペーサーをマスクとして試料をエッチングし試料上にラインパターンを形成する。このため、スペーサーの寸法が試料に形成されるラインパターンの寸法を決定する。したがって、SADPを用いてパターンを形成する場合、スペーサーの寸法を計測し、スペーサーの寸法を決定するプロセスへ計測結果をフィードバックし、当該計測結果を基にスペーサーの寸法を正確に制御することは非常に重要である。また、スペーサーは、傾斜の異なる二つの側面第一の側面,第二の側面と当該側面をつなぐ上面によって構成されている。スペーサーの側面には、スペーサーの第一の側面に隣接し、第一マスクパターンをエッチングにより除去することによって形成された第一の凹部以下コアギャップと呼ぶと、スペーサーの第二の側面に隣接し、第二マスクパターンをエッチングにより加工することによって形成された第二の凹部以下スペーサーギャップと呼ぶがある。コアギャップとスペーサーギャップは異なるプロセスによって形成されており、コアギャップの寸法とスペーサーギャップの寸法はそれぞれ別々のプロセスが制御している。これらのギャップの寸法はラインパターン形成時にラインパターン間の寸法を決定するため、当該パターンの寸法を制御するには、スペーサーとコアギャップ,スペーサーギャップをそれぞれ別々に計測し、それぞれの寸法を制御しているプロセスに寸法値をフィードバックし、当該寸法値を基にプロセスの実施条件を変更する必要がある。以上より、スペーサー,コアギャップ,スペーサーギャップを別々に計測するためには、それぞれを判別する機能が必要となる。スペーサーギャップと、コアギャップの識別を行うための基本的な工程は、図3に例示した通りであり、射影処理ステップ301、平滑化処理ステップ302を施した後、エッジ候補閾値を求めるステップ303。次に、凹凸判定と同様に、波形内の面積演算を行うが、凹凸判定と違い、識別対象がいずれも凹部ギャップであるため、相応の演算処理を実行する。まず、図15に例示するように、エッジ候補閾値と、平滑化プロファイル波形1501の交点1502に近い2次微分プロファイル波形1503のゼロクロスポイント1504を探索する。2次微分プロファイル1503は射影処理に基づいて得られる波形から予め作成しておく。次に、ゼロクロスポイント1504を基点として、正負双方に向かって、ピークをサーチし、上側ピーク1601と下側ピーク1602を検出する。以上の処理を行うことによって、平滑化プロファイル波形の1つのギャップに相当する部位に、2つの上側ピークと2つの下側ピークが求められることになる。そして、図17に例示するように、この2つの上側ピーク及び2つの下側ピークと、横軸方向に同じ値を持つ平滑化プロファイル波形の位置上側ピークと下側ピークを起点として縦軸方向に直線を引いたときの平滑化プロファイル波形との交点をギャップに相当する波形部分の面積を求めるための起点として設定する。図17の場合、波形のギャップ部1701に起点1702~1705が設定できる。本例では、この4点を結んでできる閉図形の面積を求める。起点の位置に基づいて積分等によって求めることができる。また、発明者らの検討によれば、面積が広い方がコアギャップ、狭い方がスペーサーギャップとなることが分かった。よって、図17の例の場合、ギャップ部1701に相当する試料上の位置をコアギャップ、ギャップ部1706に相当する試料上の位置をスペーサーギャップと判定することが可能となる。また、実施例1と同様に、複数の部位の面積を求め、それを面積に応じてグルーピングすると共に、グループ間に有意な面積差が存在すると判断される場合に、コアギャップ,スペーサーギャップの判定を行うようにしてもよい。実施例2においても、実施例1と同様に有意差判定に基づく、2種のパターンコアギャップ,スペーサーギャップの識別が可能である。"