周期性パターンの欠陥検査方法であって、少なくとも、周期性パターンの顕微鏡による拡大画像を撮影し、記憶する画像取得工程と、前記画像取得工程で取得した画像とその画像から特定の方向の任意のピッチだけ離れた画像の輝度値を比較し、その差分データをとる輝度値差分処理工程と、前記輝度値差分処理工程で得た差分データについて予め設定した2値化閾値によって2値化処理を行い、2値化画像を得る2値化処理工程と、前記2値化処理工程で得た2値化画像から欠陥のサイズと位置情報を決定することで欠陥点の抽出を行う欠陥抽出処理を、この順に全ての周期性パターン形成エリアについて実施する事によって抽出された欠陥について、特定の方向の予め設定したピッチだけ離れた複数の画像との輝度値を比較し、予め設定した判定基準に従って欠陥の種類を選別する欠陥選別工程と、前記欠陥選別工程で選別された欠陥の種類ごとに、輝度値の差分をクラス分けする欠陥種別クラス分け工程と、前記欠陥種別クラス分け工程で得られた全ての欠陥についての判定結果を、予め設定した良否判定基準に従って、良否判定を行う良否判定工程と、から構成されていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査方法。請求項1に記載の周期性パターンの欠陥検査方法で使用する周期性パターンの欠陥検査装置であって、少なくとも、検査対象である被検査基板を載置する試料台と、前記試料台を、基板を検査する検査領域に移動し、周期性パターンの検査対象の画素と、その画素から任意の方向の任意のピッチだけ離れた複数の比較対象の画素とを検査可能に配置することができる試料台駆動機構と、前記検査領域にて前期被検査基板に形成された周期性パターンの拡大画像を撮像するための光学系を備えた撮像装置と、前記撮像装置で撮像された画像データを記憶する記憶装置と、情報を表示する表示装置と、前記試料台と前記試料台駆動機構と前記撮像装置と前記記憶装置と前記表示装置とを制御し、画像データなどの演算処理を行う制御装置と、前記制御装置に情報を入力する入力装置と、を備えていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査装置。本発明の課題は、欠陥観察装置や目視検査装置などといった、人が最終的に欠陥を観察して判定することが不要な周期性パターンの欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供することである。上記の課題を解決する手段として、請求項1に記載の発明は、周期性パターンの欠陥検査方法であって、少なくとも、周期性パターンの顕微鏡による拡大画像を撮影し、記憶する画像取得工程と、前記画像取得工程で取得した画像とその画像から特定の方向の任意のピッチだけ離れた画像の輝度値を比較し、その差分データをとる輝度値差分処理工程と、前記輝度値差分処理工程で得た差分データについて予め設定した2値化閾値によって2値化処理を行い、2値化画像を得る2値化処理工程と、前記2値化処理工程で得た2値化画像から欠陥のサイズと位置情報を決定することで欠陥点の抽出を行う欠陥抽出処理を、この順に全ての周期性パターン形成エリアについて実施する事によって抽出された欠陥について、特定の方向の予め設定したピッチだけ離れた複数の画像との輝度値を比較し、予め設定した判定基準に従って欠陥の種類を選別する欠陥選別工程と、前記欠陥選別工程で選別された欠陥の種類ごとに、輝度値の差分をクラス分けする欠陥種別クラス分け工程と、前記欠陥種別クラス分け工程で得られた全ての欠陥についての判定結果を、予め設定した良否判定基準に従って、良否判定を行う良否判定工程と、から構成されていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査方法である。また、請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の周期性パターンの欠陥検査方法で使用する周期性パターンの欠陥検査装置であって、少なくとも、検査対象である被検査基板を載置する試料台と、前記試料台を、基板を検査する検査領域に移動し、周期性パターンの検査対象の画素と、その画素から任意の方向の任意のピッチだけ離れた複数の比較対象の画素とを検査可能に配置することができる試料台駆動機構と、前記検査領域にて前期被検査基板に形成された周期性パターンの拡大画像を撮像するための光学系を備えた撮像装置と、前記撮像装置で撮像された画像データを記憶する記憶装置と、情報を表示する表示装置と、前記試料台と前記試料台駆動機構と前記撮像装置と前記記憶装置と前記表示装置とを制御する制御装置と、前記制御装置に情報を入力する入力装置と、を備えていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査装置である。本発明により、周期性パターンが形成された基板の欠陥検査は、欠陥検査装置による自動検査だけで十分信頼性が高い検査を実施することが可能となるため、顕微鏡を使って人が実施する確認作業が不要となり、製造に要する時間を短縮することができる。本発明を、図面を用いて説明する。図1は、本発明の周期性パターンの欠陥検査方法の手順を示すフロー図である。まず検査対象物である周期性パターンが形成された被検査基板を、基板駆動機構を使用して、本発明の欠陥検査装置に装填する。欠陥検査装置に被検査基板が装填されると同時に、被検査基板は欠陥検査装置の試料台に保持、固定される。試料台は、試料台駆動機構であるX-Y-θステージ上に設置され、被検査基板に形成された周期性パターンのX方向およびY方向に移動できるように、X-Y-θステージを回転させることによって、X-Y-θステージのX方向およびY方向と被検査基板に形成された周期性パターンのX方向およびY方向を合致させる。予め入力した周期性パターンのX方向およびY方向の整数倍のピッチだけ基板を移動させることが可能である。被検査基板が試料台に保持されると、欠陥検査装置に備えられている撮像装置が被検査基板に形成されている周期性パターンの全ての部位について撮像し、画像データとして記憶装置に記憶する。この工程を画像取得工程と呼ぶ。撮像装置としては、例えば256モノクロ階調のCCDカメラを使用することが可能であるが、これに限定するものではなく、実施する検査の内容に合せたものを採用すればよい。ここで、周期性パターンの全ての部位とは、例えば、液晶表示装置に用いられるカラーフィルタにおいては、1つ1つの全ての画素を指す。次に、全ての画素の画像データが記憶装置に取り込まれると、制御装置が、取得した画像データを使って、濃度比較差分処理を行う。この工程を輝度値差分処理工程と呼ぶ。この処理は、図4に示すように、ある画素と、例えば当該画素と予め設定した方向の、予め設定したピッチ数だけ両側に離れた2つの画素と光学的濃度を比較する。この濃度比較差分処理で実施する内容を図2に示している。図2の左上のラインセンサ取り込み画像と記した顕微鏡写真の画像にあるように、その中の1つの画素に円形の欠陥が写っている。図2の右側に各画素横の濃淡縦と記したAとBの2つの棒グラフ状のデータは、左側の顕微鏡写真AとBに対応したものである。上側のAと記したデータは、左側の画像のAと記した部分の横方向に走る線に沿った濃淡ここでは明暗に相当し、上ほど明るく、下ほど暗いことを示している。を示している。ここで、Aと記したデータとBと記したデータを比較すると、データの右から3番目の棒状の部位でBの方が高くなっており、そのほかの部位では同等のデータになっている。両者の差分をとることによって図2の右側の一番下にある比較処理差分後の濃淡と記したデータCと記したデータが得られる。これは、図2の左側の下にある比較処理差分後の濃淡と記した顕微鏡写真を見れば分かるように、欠陥を浮き彫りにした濃度比較差分処理によって得たデータである。次に、この濃度比較差分処理によって得たデータの2値化処理を行う。この工程を2値化処理工程と呼ぶ。まず、図3で2値化処理について説明する。図3の左側に3つ顕微鏡写真を示したが、上段の比較処理差分後の濃淡と記した顕微鏡写真は、上記の濃度比較差分処理で得られたものである。その顕微鏡写真の右側にある3つのグラフは、2値化処理の2値化閾値の設定によっては擬似欠陥が出現することを説明している。すなわち、実際には存在しない欠陥、擬似欠陥が2値化閾値であるスライスの設定の仕方によって発生することを、一番下の白側2値化処理スライスBと記したグラフに示している。しかし、中段の白側2値化処理スライスAと記したグラフでは擬似欠陥は出現していない。上段の比較処理差分後の濃淡と記したグラフにあるように、実際に欠陥があるところ以外の位置にも低いながらもピークがあるが、実際にはここには欠陥が無い擬似欠陥である為、適切な2値化閾値、スライスAを設定して除外しなければならない。次に、2値化された画像から、欠陥サイズを決定し、その欠陥点の被検査基板内の座標を関係付け、記憶装置に記憶する。この処理を全ての周期性パターンが形成された領域にわたって実施し、欠陥を抽出する。この処理を欠陥抽出処理と呼ぶ。この処理により、各欠陥の大きさと位置を特定することができ、欠陥だけを抽出することができるようになる。次に、欠陥の種類を選別する欠陥選別工程を実施する。図4は、欠陥がある領域である欠陥点にある画素と2つの比較点にある画素から輝度値を算出する場合の、画素の配置関係を示している。表2に示したように、欠陥点の5つの画素、1~5の輝度値の平均値、最大値、最小値を算出するために、まず図4に示した比較点Aの1’~5’とBの1~5と欠陥点の1~5の各画素の輝度値を測定し、欠陥点、比較点A、比較点Bの輝度値の平均値、最大値、最小値を算出して、更に比較点AとBの平均値、最大値、最小値から両者の平均値、最大値、最小値を得て、これを比較点の平均値、最大値、最小値とする。次に、欠陥種別クラス分け工程を実施する。抽出された欠陥について、再度、任意のピッチを元に、X方向またはY方向について、輝度値の比較を行う。その際、予め、設定しなければならない値を表2に示す。これはモード別に、比較ピッチ、比較方向、輝度値の種類最大値、最小値、平均値、欠陥点の輝度値、比較点の輝度値、輝度差などを、経験的に設定しておくものである。例えば、下記の様に設定する。モード名:xx欠損比較ピッチ:B比較方向:Y輝度値種類:欠陥点は平均、比較点は最大論理式:α1<α<α2ANDβ1<β<β2ANDγ1≦絶対値β-α≦γ2この様に設定した場合、比較ピッチBにてY方向に対して濃度比較差分処理を実行する。そして、欠陥点の平均輝度値αがα1より大きく、α2より小さく、且つ、比較点の最大輝度値βがβ1以上で、β2より小さく、且つ、比較点の最大輝度値βと欠陥点の平均輝度値αの差分、絶対値β-α、がγ1以上で、γ2より小さい場合、当該欠陥の欠陥モードはxx欠損と分類される。この様にして、予め経験的に得た情報を元に、発生する全て欠陥の特徴を数値的に捉え、分類しておく。次に、良否判定工程を実施する。分類した全ての欠陥について、サイズによる良否判定の基準を設定する。予め経験的に表3に示した様な表を作成しておく。この表によって、モード別に区分された欠陥をサイズ別に良否判定する。表3の設定の場合、モード名が水シミと分類された欠陥においては、下記の様な判定とすることが出来る。1pix以上10pix以下:判定111pix以上16pix以下:判定217pix以上24pix以下:判定325pix以上44pix以下:判定445pix以上:判定5ここで、判定1~判定5は、OK、NGなどの良否判定となる。以上のような方法によって、自動的に、欠陥を分類し、欠陥の分類毎に設定した大きさを判定することによって、良否判定を行うことが可能である。次に、本発明の実施例について説明する。<実施例1>図5Aに黒系異物欠陥とBに水シミ欠陥の顕微鏡写真の例を示す。真ん中に欠陥点、その左右は比較点の画像である。表4はそれぞれ黒系異物欠陥と水シミ欠陥の、欠陥点と比較点の輝度値についての平均値、最大値、最小値、の例である。上記の黒系異物欠陥の場合、輝度値の比較点の平均値と欠陥点の平均値の差は、109-17=92、水シミ欠陥の場合は同じく、69-50=19、となる。この値、92と19が、比較点の最大輝度βと欠陥点の平均輝度αの差分絶対値β-αとなる。この欠陥を分類し、選別する方法は、黒系異物欠陥の場合は、α1<α<α2⇔0<α<255且つβ1<β<β2⇔0<β<255且つγ1≦絶対値β-α≦γ2⇔82≦絶対値β-α≦102とすることにより、黒系異物欠陥であると分類し、選別することが可能である。ここで、絶対値β-αの範囲の設定として、検出誤差を考慮して、92±10とした。また、水シミ欠陥の場合は、α1<α<α2⇔0<α<255且つβ1<β<β2⇔0<β<255且つγ1≦絶対値β-α≦γ2⇔9≦絶対値β-α≦29とすることにより、水シミ欠陥であると分類し、選別することが可能である。これらに対して、判定サイズを選択することによって、欠陥モードに対するサイズによる欠陥良否判定が可能となる。ここで、絶対値β-αの範囲の設定として、検出誤差を考慮して、19±10とした。<実施例2>図6は、白抜け欠陥と微小ピンホール欠陥の顕微鏡写真の例を示す。真ん中が欠陥点、その左右は比較点の画像である。表5は、それぞれ白抜け欠陥と微小ピンホール欠陥の、欠陥点と比較点の輝度値についての平均値、最大値、最小値、の例である。上記の白抜け欠陥の場合、輝度値の比較点の平均値と欠陥点の平均値の差は、97-198=-101、微小ピンホール欠陥の場合は同じく、120-166=-46、となる。この値、-101と-46が、比較点の最大輝度βと欠陥点の平均輝度αの差分絶対値β-αとなる。この欠陥を分類し、選別する方法は、黒系異物欠陥の場合は、α1<α<α2⇔0<α<255且つβ1<β<β2⇔0<β<255且つγ1≦絶対値β-α≦γ2⇔91≦絶対値β-α≦111とすることにより、白抜け欠陥であると分類し、選別することが可能である。ここで、絶対値β-αの範囲の設定として、検出誤差を考慮して、101±10とした。また、微小ピンホール欠陥の場合は、α1<α<α2⇔0<α<255且つβ1<β<β2⇔0<β<255且つγ1≦絶対値β-α≦γ2⇔36≦絶対値β-α≦56とすることにより、微小ピンホール欠陥であると分類し、選別することが可能である。ここで、絶対値β-αの範囲の設定として、検出誤差を考慮して、46±10とした。これらに対して、判定サイズを選択することによって、欠陥モードに対するサイズによる欠陥良否判定が可能となる。