ネットワークを介してデータベースと接続され、被検査物上の欠陥の画像を撮像し、欠陥を複数の種類に分類して、前記欠陥を解析する重要度を予測して、前記重要度が高い欠陥の画像を選別して前記データベースへ登録する欠陥分類装置であって、薄膜プロセスを用いて製造される被加工物上に発生した欠陥の座標情報を検査装置より入力する手段と、前記入力した各欠陥の観察用画像を前記座標情報に従って、前記被加工物上の欠陥を撮像する画像撮像手段と、前記各画像に対して、画像処理により欠陥部位と背景を分離し、欠陥部位の特徴量、および背景の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記抽出された特徴量を用いて、該欠陥を複数の種類に分類する分類手段と、過去の被検査物から検出された欠陥を観察した欠陥実績データと、当該被検査物を電気試験した結果のチップ単位の良否データとを対応付け、欠陥カテゴリ毎にグループ化したデータより、良品と不良品の割合を目的変数として、前記欠陥の観察画像より抽出した特徴量を説明変数とする欠陥カテゴリ毎の線形多項式を作成して登録する重要度予測式登録手段と、前記特徴量抽出手段により抽出した特徴量と前記分類手段で分類した欠陥種類とを、前記登録されている該当する欠陥カテゴリの重要度予測式へ適用して、欠陥の重要度を予測する予測手段と、該重要度に従って、前記観察画像をデータベースに伝送するか否かを選別する選別手段とを備えたことを特徴とする欠陥分類装置。被検査物上の欠陥の画像を撮像し、欠陥を複数の種類に分類して、前記欠陥を解析する重要度を予測して、前記重要度を欠陥毎に対応づけて出力する欠陥分類装置であって、薄膜プロセスを用いて製造される被加工物上に発生した欠陥の座標情報を検査装置より入力する手段と、前記入力した各欠陥の観察用画像を前記座標情報に従って、前記被加工物上の欠陥を撮像する画像撮像手段と、前記各画像に対して、画像処理により欠陥部位と背景を分離し、欠陥部位の特徴量、および背景の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記抽出された特徴量を用いて、該欠陥を複数の種類に分類する分類手段と、過去の被検査物から検出された欠陥を観察した欠陥実績データと、当該被検査物を電気試験した結果のチップ単位の良否データとを対応付け、欠陥カテゴリ毎にグループ化したデータより、良品と不良品の割合を目的変数として、前記欠陥の観察画像より抽出した特徴量を説明変数とする欠陥カテゴリ毎の線形多項式を作成して登録する重要度予測式登録手段と、前記特徴量抽出手段により抽出した特徴量と前記分類手段で分類した欠陥種類とを、前記登録されている該当する欠陥カテゴリの重要度予測式へ適用して、欠陥の重要度を予測する予測手段と、前記予測した重要度を欠陥毎に対応づけて出力する出力手段とを備えたことを特徴とする欠陥分類装置。前記重要度予測式登録手段が、過去の被検査物から検出された欠陥を観察した欠陥実績データと、当該被検査物を電気試験した結果のチップ単位の良否データとを対応付け、欠陥カテゴリ毎にグループ化したデータより、良品と不良品の割合を目的変数として、前記欠陥の観察画像より抽出した特徴量を説明変数とする欠陥カテゴリ毎の多重ロジスティック回帰式を作成して登録することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の欠陥分類装置。前記特徴量抽出手段が、前記各画像に対して、画像処理により欠陥部位と背景を分離し、欠陥部位の特徴量、および背景の特徴量の他に、欠陥の位置も特徴量として抽出することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の欠陥分類装置。前記予測手段が、前記特徴量抽出手段により抽出した特徴量と前記分類手段で分類した欠陥種類とを、前記登録されている該当する欠陥カテゴリの重要度予測式へ適用して計算し、計算結果をシグモイド関数の変数へ代入して、欠陥の重要度を予測することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の欠陥分類装置。前記特徴量は、画像から抽出される複数の特徴量に対して、主成分分析にて直交な状態に変換した特徴量であることを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれかの請求項に記載の欠陥分類装置。前記選別手段が、前記データベースに伝送する欠陥の数の上限の設定を受け付けることを特徴とする請求項1記載の欠陥分類装置。過去の被検査物から検出された欠陥を観察して得られた、欠陥の座標、画像から抽出される特徴量、欠陥の種類を有する欠陥実績データを入力するステップと、当該被検査物を電気試験装置で判定して、良品ないしは不良品の情報を有する電気試験データを入力するステップと、該欠陥実績データと該電気試験データをチップ毎に対応づけるステップと、該欠陥種類ごとに対応づけたデータを抽出するステップと、該抽出データに対して、該電気試験データを目的変数、該特徴量を説明変数としてロジスティック回帰分析を実行するステップとを有することを特徴とする重要度予測式の作成方法。背景技術として述べた技術は、次の3通りに大別できる。1画像から得られる各種の特徴量を用いて、欠陥の種類を分類する技術。2自動レビュー機能で画像を撮像する前に、欠陥の重要度を予測し、撮像する画像を限定する技術や歩留りを予測する技術。3自動レビュー機能で画像を撮像した後に、重要度の高い欠陥を表示する技術や重要度の低い欠陥を削除する技術。本発明は、上記3の性能の向上を一つの目的とする。具体的には、本発明は、自動レビュー機能で撮像した、欠陥部位が写っている画像に対して、欠陥の重要度を設計レイアウトデータがなくとも、画像から得られる欠陥部位の特徴量、画像に背景として写り込んでいるパターンの特徴量、欠陥の座標などの特徴量を用いて、重要度を定量的に算出する欠陥分類装置を提供する。また、本発明は、定量的に算出した欠陥の重要度に基づいて、電気的な不良を発生させる確率が高い欠陥が写っている画像を優先的にデータベースに登録する機能を有する欠陥分類装置を提供する。この機能により、欠陥分類装置からデータベースへ画像を転送するためのネットワーク負荷やデータベースへの登録時の負荷を低減できる。また、この機能により、電気試験の結果と、欠陥の分類結果の相関解析を行うとき、電気的に不良品と判定された製品に対して、欠陥部位が写っている画像が存在する確率が増し、その結果、不良の発生の原因解析を従来より迅速化できる。上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、ネットワークを介してデータベースと接続され、被検査物上の欠陥の画像を撮像し、欠陥を複数の種類に分類して、前記欠陥を解析する重要度を予測して、前記重要度が高い欠陥の画像を選別して前記データベースへ登録する欠陥分類装置であって、薄膜プロセスを用いて製造される被加工物上に発生した欠陥の座標情報を検査装置より入力する手段と、前記入力した各欠陥の観察用画像を前記座標情報に従って、前記被加工物上の欠陥を撮像する画像撮像手段と、前記各画像に対して、画像処理により欠陥部位と背景を分離し、欠陥部位の特徴量、および背景の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記抽出された特徴量を用いて、該欠陥を複数の種類に分類する分類手段と、過去の被検査物から検出された欠陥を観察した欠陥実績データと、当該被検査物を電気試験した結果のチップ単位の良否データとを対応付け、欠陥カテゴリ毎にグループ化したデータより、良品と不良品の割合を目的変数として、前記欠陥の観察画像より抽出した特徴量を説明変数とする欠陥カテゴリ毎の線形多項式を作成して登録する重要度予測式登録手段と、前記特徴量抽出手段により抽出した特徴量と前記分類手段で分類した欠陥種類とを、前記登録されている該当する欠陥カテゴリの重要度予測式へ適用して、欠陥の重要度を予測する予測手段と、該重要度に従って、前記観察画像をデータベースに伝送するか否かを選別する選別手段とを備えた欠陥分類装置を特徴とする。本発明の欠陥分類装置を集積回路、薄膜磁気ヘッド、太陽電池、磁気ディスク、液晶ディスプレイなどの製造過程で適用することで、工場内のネットワークの負荷やデータベースの負荷を低減できる。まず、実施形態1として、ウエハに発生した欠陥を観察するための電子顕微鏡をベースとした欠陥分類装置について説明する。図1は、本発明に係る欠陥分類装置の一例として、電子顕微鏡の概要の一例を示した図である。電子顕微鏡は一次電子208を発生させる電子源201と、一次電子を加速するための加速電極202と、一次電子を収束するための集束レンズ203と、一次電子を二次元走査偏向する偏向器204と、一次電子をウエハなどの基板206上に収束させるための対物レンズ205とを備えている。207は基板206を搭載する駆動ステージである。210は基板206より発生した二次電子信号209を検出する検出器であり、220a、220bはそれぞれ反射電子信号219を検出する反射電子検出器である。同図では、反射電子検出器220a、220bは対向して二つ設置されており、それぞれ基板206から放出された反射電子信号の異なる成分を検出する。211は検出された信号をデジタル化するためのデジタル変換部である。これらの各部位は、バス218を介して全体制御部213に接続されている。本電子顕微鏡には、そのほかに、中央演算処理装置214、一次記憶装置215、二次記憶装置216、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、ネットワークインターフェースなどの入出力部217が備わっている。また、二次記憶装置216には、基板206に発生した欠陥部位の画像を撮像する、すなわち自動レビューを行う画像撮像プログラム501、撮像した画像から欠陥部位の特徴量や背景に写っている回路パターンの特徴量を画像処理により抽出する特徴量抽出プログラム502、抽出した特徴量を用いて欠陥を種類別に自動で分類する欠陥分類プログラム503、予め登録しておく重要度予測式に基づいて欠陥の重要度を計算する重要度予測プログラム504、重要度の予測式を設定したり、計算された重要度に基づいて画像をネットワークを介してデータベースに登録するか否かを選別する条件を設定したりする選別条件設定プログラム505、設定された条件に基づいて画像を選別する画像選別プログラム506、前記重要度予測式を事前に登録する重要度予測式登録プログラム507などが格納されている。これらのプログラムは、二次記憶装置216から一次記憶装置215に読み出され、CPU214で計算される。図2は、自動レビュー機能および自動欠陥分類機能を含めた本発明に係る欠陥座標の入力から画像選別までのフローチャートの一例を示す図である。ステップ301で、ウエハ外観検査装置やウエハ異物検査装置が検出した欠陥や異物総称して欠陥の座標を入力する。ステップ302では、変数Nを0に初期化する。変数Nは、入力した欠陥座標の個数だけループ処理を繰り返すための変数である。ステップ303では、変数Nをインクリメントする。ステップ304では、ステップ301で読み込んだ欠陥座標の数を変数Nが超えたら、処理フローを終了し、超えていなかったら、ステップ305へ処理を進める。ステップ305では、欠陥座標の画像を撮像する。このとき、通常は低倍率レンズで画像を撮像し、画像処理にて画像内での欠陥部位の位置を把握し、その後、高倍率レンズに切り換えて、駆動ステージ207を微調整して、欠陥部位が確実に画像に写るようにする処理を行う。また、画像を撮像するために焦点を合わせる処理も行う。ステップ306では、撮像した画像から特徴量を抽出する。特徴量とは、画像に対して画像処理で欠陥部位と背景を分離し、欠陥部位の大きさ、周囲長、縦横比、輝度や、背景に写っている回路パターンの輝度、形状などを定量化した数値である。具体的には、特許文献1に記載のとおりである。ステップ307では、抽出した欠陥部位の特徴量や背景の特徴量、さらに場合によっては、集積回路内における欠陥の座標を用いて、欠陥を種類ごとに分類する。欠陥の種類は、様々な定義がある。例えば、異物、傷、パターン不良といった分け方もあれば、凹部、凸部、平部といった分け方もあれば、短絡、断線、孤立といった分け方もある。ステップ308では、欠陥の重要度を予測する。本発明において重要度とは、回路と回路を跨ぐような欠陥であるといった見た目のことではない。本発明において重要度とは、電気試験で不良品を引き起こす確率と定義される。すなわち、前もって、重要度を計算するための回帰式を、欠陥分類の結果と電気試験の結果との間で相関解析を行った結果として登録しておく。ステップ309では、計算された重要度に基づいて、ネットワークを介してデータベースに画像を伝送するか否かを選別する。図3は、ステップ301で入力する欠陥座標データの一例である。欠陥座標データ700は、ウエハ外観検査装置やウエハ異物検査装置などウエハ上に発生した欠陥の位置を検出する装置の出力データとして取得できる。欠陥座標データ700は、検査対象のウエハ番号の列701、ウエハ座標系におけるX座標の列702、Y座標の列703で構成され、縦に画像を撮像する欠陥が並んでいる。ここでは、欠陥の座標をウエハ座標系で表した例を示すが、これに限ったものではない。例えば、ウエハ上に形成される集積回路ごとにチップ番号が付され、集積回路内のチップ座標系で欠陥の座標を表す場合もあり、本発明はどのような方法で欠陥座標を定義しても構わない。図4は、図3で示した欠陥座標データ700をウエハ座標系で欠陥の位置を図示した一例である。大きな丸枠401はウエハを表し、ウエハの向きを定義するための切り込み、すなわちノッチ402が下側にある状態で、ウエハ座標系におけるX軸405、Y軸406が描かれている。ウエハ401の内側には、格子状に集積回路403が多数描かれている。また、多数の黒丸の打点407は、各欠陥の座標を表している。図5は、ステップ307で欠陥ごとに種類を分類した結果の一例を示す図である。分類結果710は、欠陥座標データ700の各行の右端に欠陥の種類、すなわち欠陥カテゴリが追加されている。列711はウエハ番号、列712はウエハ座標系での欠陥のX座標、列713は欠陥のY座標、列714は欠陥カテゴリである。図6は、欠陥の座標、分類結果、ステップ306で抽出した特徴量をそれぞれ欠陥ごとに対応づけたデータの一例である。これが、ステップ308で重要度を予測するために入力するデータである。対応づけたデータ720は、列721にウエハ番号、列722に欠陥のX座標、列723に欠陥のY座標、列724に欠陥の分類結果、列731から列740にそれぞれF01からF10と名付けた特徴量が示されている。ここでは特徴量として、F01からF10までの10種類を例として示したが、これに限ったものではない。特徴量は、画像に対して画像処理で欠陥部位と背景を分離し、欠陥部位の大きさ、周囲長、縦横比、輝度や、背景に写っている回路パターンの輝度、形状などを定量化した数値であるが、これに限ったものではなく、例えば、欠陥の座標のような画像以外から得た数値も特徴量として活用してよい。図7は、ステップ308で重要度を予測した結果の一例である。図5に示した欠陥分類の結果710の右端に、予測した重要度が追加されている。予測結果750は、列751にウエハ番号、列752に欠陥のX座標、列753に欠陥のY座標、列754に欠陥の分類結果、列755に計算された重要度が示されている。重要度は、電気的な不良品を引き起こす確率であるため、0以上1以下の数値である。本発明に係る欠陥分類装置は、画像以外に、データ750も歩留り管理システムが有するデータベースに伝送し、保存することで不良原因の解析に有用な情報となる。もちろん、図6に示した欠陥の特徴量も歩留り管理システムが有するデータベースに伝送し、保存することも不良原因の解析に有用な情報となる。図8は、ステップ308の重要度予測ステップ、すなわち重要度予測プログラム504のフローチャートの一例を示す図である。ステップ521で、図6に示した分類結果と特徴量のデータ720を読み込む。ステップ522で変数Nをゼロに初期化する。変数Nは、入力したデータの欠陥座標の数だけループ処理を繰り返すための変数である。ステップ523で変数Nをインクリメントする。ステップ524の条件分岐では、ステップ521で読み込んだ欠陥座標の数を変数Nが超えたら、処理フローを終了し、超えていなかったら、ステップ525へ処理を進める。ステップ525では、列724の欠陥カテゴリに基づいて、予測式を選ぶ。ステップ526では、列731から列740、すなわち特徴量F01からF10の値を選んで予測式に代入し、重要度を計算する。ステップ527では、重要度を図7に示したデータ750のように出力する。図9は、ステップ525の重要度の予測式を選ぶステップ、ならびにステップ526の重要度を計算するステップについて、具体的なプログラムの一例である。プログラム530は、まず、IFTHENの条件分岐で欠陥カテゴリに応じて予測式を選ぶ。もし、欠陥カテゴリ変数defectcategoryがBudgeならば、特徴量F01、F03、F06、F07を入力とした線形多項式の結果を変数xに代入する。もし、欠陥カテゴリがDimpleならば、特徴量F01、F03、F05、F06を入力とした線形多項式の結果を変数xに代入する。もし、欠陥カテゴリがFlatならば、特徴量F02、F03、F04、F06、F08を入力とした線形多項式の結果を変数xに代入する。次に、シグモイド関数に変数xの値を代入し、重要度変数Significanceを計算する。図10は、ステップ525およびステップ526で用いた重要度予測式を登録するための重要度予測式登録プログラム507のフローチャートの一例を示す。ステップ601で、欠陥実績データを読み込み、ステップ602で、前記欠陥実績データを収集したウエハに対する電気試験データを読み込み、ステップ603で欠陥毎に該欠陥を検出した座標データを含む欠陥実績データと、該欠陥が存在するチップの電気試験データとを対応づける。次にステップ604でステップ603で対応づけされたデータの中に含まれる欠陥カテゴリの数を抽出する。例えば、欠陥カテゴリとして、Budge、Dimple、Flatの3種類が含まれるならば、カテゴリ数は3となる。ステップ605では、カテゴリ毎に行う処理のためのループ変数Mを初期化する。ステップ606では、変数Mをインクリメントする。ステップ607の条件分岐では、すべての欠陥カテゴリに対して予測式を登録したら終了に進み、まだ未登録の欠陥カテゴリがあれば、ステップ608に進む。ステップ608では、各欠陥カテゴリのデータを抽出する。ステップ609では、対象の欠陥カテゴリのデータに対して、多重ロジスティック回帰分析を実行する。多重ロジスティック回帰分析とは、図9のプログラム530に示したように、シグモイド関数で重要度を予測するための回帰分析であり、シグモイド関数の変数に線形多項式の計算結果を代入する特徴がある。ステップ610では、多重ロジスティック回帰分析の結果として得られた重要度の予測式をプログラム530のように登録する。図11は、ステップ601で読み込んだ欠陥実績データと、ステップ602で読み込んだ電気試験データとをステップ603で欠陥毎に対応づけた結果の一例である。対応づけられたデータ760は、列761にウエハ番号、列762と列763に、それぞれウエハ面内での欠陥の位置を表すX座標とY座標、列764に欠陥カテゴリ、列771から列780に、画像から得られた欠陥ないしは背景として写っているパターンの特徴量、列781がステップ602で読み込んで、チップ単位に対応づけた電気試験データであり、良品Passないしは不良品Failの情報である。データ760は、列761のウエハ番号でわかるように、過去の複数のウエハから検出された欠陥に対して、レビューした欠陥実績データと、それらのウエハの電気試験の結果としてチップ単位に得られた良品ないしは不良品の情報を対応づけたものである。例えば、欠陥カテゴリDimpleに対して、ステップ609で多重ロジスティック回帰分析を行う場合、ステップ608で、列764にDimpleと記されている行のデータをすべて抽出し、ステップ609で、列781に記された良品Passと不良品Failの割合を目的変数、列771から列780に記された特徴量を説明変数として、多重ロジスティック回帰分析を行う。ただし、すべての特徴量を使う必要はなく、良品と不良品の間で、有意差のない特徴量は、予め線形多項式から除いておくことで、予測式の信頼性は向上する。また、特徴量として、画像から得られた欠陥や背景の特徴量を直接使ってもよいが、予め主成分分析を行っておき、複数の特徴量間の関係を直交にしておく、すなわち独立にしておいてもよい。図12は、選別条件設定プログラム505のグラフィカルユーザインターフェースの一例である。本発明に係る欠陥分類装置は、欠陥を撮像した画像をネットワークを介してデータベースに登録するために、ステップ527で出力した重要度に基づいて、ステップ309で画像を選別する機能を有する。グラフィカルユーザインターフェース800では、画像を選別する機能の動作を設定する。グラフィカルユーザインターフェース800では、データベースに伝送する画像の枚数、割合、重要度の値を設定できる。チェックボックス801をチェックし、テキストボックス804に50と入力した場合、1回の自動レビュー機能ならびに自動欠陥分類機能で、画像を撮像した多数の欠陥の内、重要度の大きい方から50個の画像をデータベースに伝送する。チェックボックス802をチェックし、テキストボックス805に50と入力した場合、1回の自動レビュー機能ならびに自動欠陥分類機能で、画像を撮像した多数の欠陥の内、重要度の大きい方から50、すなわち、もし200個の欠陥の画像を撮像したならば、100個の欠陥の画像をデータベースに伝送する。チェックボックス801と802は、両方ともチェックすることはできない。また、チェックボックス803をチェックし、テキストボックス806に03と入力した場合、1回の自動レビュー機能ならびに自動欠陥分類機能で、画像を撮像した多数の欠陥の内、重要度が03を超えている欠陥の画像をデータベースに伝送する。図示した例のように、チェックボックス801と803の両方ともチェックし、テキストボックス804に50、テキストボックス806に03と入力した場合、重要度が03を超えている欠陥の内、上限を欠陥50個として、重要度の大きい方から50個の画像をデータベースに伝送する。ここで、画像をデータベースに伝送するとは、プッシュ方式で欠陥分類装置が画像をデータベースに送ってもよいが、プル方式で欠陥分類装置がデータベースから画像伝送の要求があるまで、画像を指定のディレクトリに保存しておくことを意味する。すなわち、画像の選別とは、データベースに伝送するために指定されたディレクトリに画像を保存することを意味する。図13は、本発明に係る欠陥分類装置とネットワークを介して接続される検査装置やデータベースのハードウェア構成の一例である。欠陥分類装置810は、ネットワーク815を介して、ウエハ外観検査装置811やウエハ異物検査装置812、電気試験装置テスタ813、歩留り管理システム814と接続されている。ウエハ外観検査装置811やウエハ異物検査装置812は、光学系の違いから、ウエハ外観検査装置811を明視野検査装置、ウエハ異物検査装置812を暗視野検査装置と称することもある。ウエハ外観検査装置811は、高倍率な対物レンズを用いてウエハ上を走査し、逐次撮像した画像を処理し、特異なパターンを検出できる。一方、ウエハ異物検査装置812は、ウエハの斜め上方から照明し、ウエハ上の凹凸による散乱光を検出できる。光学系の違いで、それぞれ検出が得意な欠陥や苦手な欠陥が異なるが、いずれもウエハ上の欠陥の位置を検出できる。すなわち、いずれの装置も、欠陥座標データ700を出力することを目的とした検査装置である。出力された欠陥座標データ700は、ネットワーク815を介して、歩留り管理システム814のデータベースに登録される。電気試験装置テスタ813は、ウエハ上の複数個の集積回路に対して、電気的に良品か不良品かを判定する検査装置である。個々の集積回路は、電気的な試験を行うために、電極パッドが予め作り込んである。電気試験装置813は、装置が有するプローバーをウエハ上の集積回路の電極パッドに当てて、様々な試験用の電気的な波形を集積回路に流し、集積回路の性能を試験する。試験結果、すなわちウエハ上の集積回路ごとに良品ないしは不良品のデータは、ネットワーク815を経由して、歩留り管理システム814のデータベースに登録される。歩留り管理システム814は、ウエハ外観検査装置811、ウエハ異物検査装置812、欠陥分類装置810、電気試験装置813から送られてくる様々なデータをデータベースに登録し、管理する。また、歩留り管理システム814が有する解析ツールは、データベースに登録された様々なデータをリトリーブして、相関解析、回帰分析、分散分析、仮説検定などの統計的手法を用いて、不良の原因を解析できる。また、解析ツールは、ウエハ上の欠陥の座標や集積回路の位置から、図4に示したようなウエハマップを描いて不良の原因を解析できる。図14は、本発明に係る欠陥分類装置を使った場合の効果の一例を、歩留り管理システムの解析ツールの画面の例として示した図である。820は、本発明に係る欠陥分類装置を使わなかった場合のウエハマップの一例であり、830は、本発明に係る欠陥分類装置を使った場合のウエハマップの一例である。大きな丸枠821と831は、ウエハを表し、ウエハの向きを定義するための切り込み、すなわちノッチ822と832が下側にある状態でのウエハマップがそれぞれ描かれている。ウエハ821と831の内側には、格子状に集積回路が多数描かれており、そのうち太枠の四角824と834は、電気試験で不良品と判定された集積回路、細枠の四角823と833は、電気試験で良品と判定された集積回路である。また、7個の黒丸の打点825、826、835、836は、データベースに画像が保存されていた各欠陥の座標を表している。どちらのウエハマップも、電気試験で各集積回路を良品と不良品に判別した結果を描き、その上に、画像がデータベースに保存されていた欠陥の座標を重ね合わせて表示した結果である。これは、自動レビューおよび自動欠陥分類機能では、多数の欠陥の画像を撮像したが、ネットワーク負荷やデータベース負荷を低減するために、7個の欠陥の画像だけを選んで、データベースに保存していた例である。820と830の二つのウエハマップの相違点は、データベースに保存されていた7個の欠陥の画像が、ウエハ上の異なる座標で撮像されていた点である。すなわち、保存されていた画像に写っている欠陥が異なるため、黒丸の打点825、826、835、836の位置が異なる。本発明に係る欠陥分類装置を使わなかった場合、データベースに保存される画像は、撮像した多数の画像の中からランダムに選ばれる。そのため、保存されている画像と、電気試験の良品と不良品の間に、相関関係は見られない。一方、本発明に係る欠陥分類装置を使った場合、データベースに保存される画像は、重要度予測プログラム504、すなわち重要度を予測するステップ308で予測した重要度に基づいて選別されて決定される。そのため、保存されている画像と、電気試験の良品と不良品の間に、相関が見える。すなわち、黒打点835や836が、太枠の四角で表した、電気試験で不良品と判定された集積回路と重なる確率が高くなる。この結果、歩留り管理システム814の解析ツールで集積回路の不良の要因を解析するとき、電気試験で不良品となった集積回路上にどのような欠陥が発生したのかを確認する際に、該当する画像を有効に検索することができる。