"マスクのパターンを露光量及びフォーカス値を変化させて第1の基板上に転写することでレジストパターンを形成する形成工程と、前記レジストパターンの線幅を計測する計測工程と、前記露光量及びフォーカス値をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第1の関数を算出し、前記計測結果と前記第1の関数上の近似値との差分値を第1の差分として算出する第1の差分算出工程と、前記線幅の許容変動範囲として前記露光量のばらつき及び前記フォーカス値のばらつきから算出された第1の許容変動範囲と、前記第1の差分と、を比較し、前記計測結果内に前記第1の許容変動範囲より前記第1の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果にフィッティングする第1の関数を再算出する第1の削除工程と、前記第1の差分が前記第1の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第1の削除工程を繰り返す第1の繰り返し工程と、前記パターンの特徴量であるパターン特徴量に関する情報をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第2の関数を前記パターン特徴量毎に算出し、前記計測結果と前記第2の関数上の近似値との差分値を第2の差分として前記パターン特徴量毎に算出する第2の差分算出工程と、前記線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン形状に関する特徴量であるパターン特徴量毎に算出された第2の許容変動範囲と、前記第2の差分と、を前記パターン特徴量毎に比較し、前記計測結果内に前記第2の許容変動範囲より前記第2の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果にフィッティングする第2の関数を再算出する第2の削除工程と、前記第2の差分が前記第2の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第2の削除工程を繰り返す第2の繰り返し工程と、前記第1の許容変動範囲より前記第1の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果に基づいて作成したシミュレーションモデルを用いて、前記マスクに対してリソグラフィシミュレーションを実行し、第2の基板上に形成されるパターンの予測線幅を算出する線幅予測工程と、前記第1の許容変動範囲より前記第1の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果と前記予測線幅との差分値を第3の差分として算出する第3の差分算出工程と、前記予測線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン線幅の平均値及びばらつきから算出された第3の許容変動範囲と、前記第3の差分と、を比較し、前記第3の許容変動範囲より前記第3の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果に基づいてシミュレーションモデルを作成するモデル作成工程と、を含むことを特徴とするシミュレーションモデル作成方法。前記第1の差分が前記第1の許容変動範囲より小さくなった後、削除後の前記計測結果を用いて、前記計測値の平均値及びばらつきから前記第2の許容変動範囲を算出する許容変動範囲算出工程をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のシミュレーションモデル作成方法。前記計測値を前記パターン特徴量毎に分類する分類工程をさらに含み、前記第2の関数は、分類されたパターン特徴量毎の計測値に基づいて算出されることを特徴とする請求項1または2に記載のシミュレーションモデル作成方法。前記パターン特徴量に関する情報は、パターンの形状や寸法であることを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載のシミュレーションモデル作成方法。前記計測値を前記パターン特徴量毎に分類する際には、前記レジストパターンの形状に関する情報に基づいて、前記計測値を分類することを特徴とする請求項3に記載のシミュレーションモデル作成方法。前記線幅は、前記第1の基板上に形成されたレジストパターンの寸法データまたは前記レジストパターンの上面観測イメージを用いて計測されることを特徴とする請求項1~5のいずれか1つに記載のシミュレーションモデル作成方法。前記第2の関数は、前記パターン特徴量に依存した計測結果のばらつきに応じた定量モデルであり、当該定量モデルは、分類した計測値に基づいて前記パターン特徴量毎に算出されることを特徴とする請求項3~6のいずれか1つに記載のシミュレーションモデル作成方法。本発明が解決しようとする課題は、シミュレーションモデルの精度を向上させることができるシミュレーションモデル作成方法を提供することである。実施形態によれば、シミュレーションモデル作成方法が提供される。シミュレーションモデル作成方法では、マスクのパターンを露光量及びフォーカス値を変化させて第1の基板上に転写することでレジストパターンを形成する。そして、前記レジストパターンの線幅を計測する。その後、前記露光量及びフォーカス値をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第1の関数を算出し、前記計測結果と前記第1の関数上の近似値との差分値を第1の差分として算出する。そして、前記線幅の許容変動範囲として前記露光量のばらつき及び前記フォーカス値のばらつきから算出された第1の許容変動範囲と、前記第1の差分と、を比較し、前記計測結果内に前記第1の許容変動範囲より前記第1の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値に対して第1の削除処理を行い、削除後の前記計測結果にフィッティングする第1の関数を再算出する。さらに、前記第1の差分が前記第1の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第1の削除処理を繰り返す。その後、前記パターンの特徴量であるパターン特徴量に関する情報をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第2の関数を前記パターン特徴量毎に算出し、前記計測結果と前記第2の関数上の近似値との差分値を第2の差分として前記パターン特徴量毎に算出する。そして、前記線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン形状に関する特徴量であるパターン特徴量毎に算出された第2の許容変動範囲と、前記第2の差分と、を前記パターン特徴量毎に比較し、前記計測結果内に前記第2の許容変動範囲より前記第2の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値に対して第2の削除処理を行い、削除後の前記計測結果にフィッティングする第2の関数を再算出する。さらに、前記第2の差分が前記第2の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第2の削除処理を繰り返す。その後、前記第1の許容変動範囲より前記第1の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果に基づいて作成したシミュレーションモデルを用いて、前記マスクに対してリソグラフィシミュレーションを実行し、第1の基板上に形成されるパターンの予測線幅を算出する。そして、前記第1の許容変動範囲より前記第1の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果と前記予測線幅との差分値を第3の差分として算出する。その後、前記予測線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン線幅の平均値及びばらつきから算出された第3の許容変動範囲と、前記第3の差分と、を比較し、前記第3の許容変動範囲より前記第3の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果に基づいてシミュレーションモデルを作成する。以下に添付図面を参照して、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。実施形態図1は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法の概念を説明するための図である。シミュレーションモデルは、例えばリソグラフィシミュレーション光近接効果補正などなどのパターン形成シミュレーションのモデルであり、適切なマスク寸法の調整量を算出するモデルベースOPCなどに用いられる。実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法では、OPE特性取得のための実験として、ウエハ基板上にテストパターンフィッティングパターンを形成し、このフィッティングパターンの寸法形状をCD-SEMCriticalDimensionScanningElectronMicroscope:測長走査型電子顕微鏡等を用いて計測する。これにより、フィッティングパターンのCD測長値実測データが取得されるステップS10。基板上に形成されるフィッティングパターンは、例えば、レジストパターンである。シミュレーションモデルを作成する際には、種々の寸法や種々の形状を有したフィッティングパターンを複数種類準備しておく。フィッティングパターンは、シミュレーションモデルのモデルパラメータの合わせ込みに用いられるパターンであり、例えば、LSI回路における代表的な寸法、形状を有したパターンである。フィッティングパターンには、デザインルールの範囲内で種々のパターンが設定される。本実施形態では、フィッティングパターンの種類パターン特徴量毎にCD測長値の異常値を除去し、これにより、適切なCD測長値を用いてシミュレーションモデルを作成する。フィッティングパターンのCD測長値を取得した後、フィッティングパターンのパターン特徴量毎に、CD測長値の分類が行われるステップS20。図2は、フィッティングパターンのパターン例を示す図である。図2のaに示すフィッティングパターンは、孤立ラインパターンL11である。孤立ラインパターンL11は、周辺に他のパターンが配置されていないラインパターンであり、測長箇所L1の寸法が測定される。測長箇所L1は、孤立ラインパターンL11の略中央部であり、孤立ラインパターンL11の短手方向の寸法幅である。図2のbに示すフィッティングパターンは、高密度ラインパターンL12である。高密度ラインパターンL12は、パターン密度が大きなラインパターン群内に配置されたラインパターンである。ラインパターン群内では、複数のラインパターンが平行に並ぶよう配置され、高密度ラインパターンL12がラインパターン群内の略中央部に配置されている。高密度ラインパターンL12では、測長箇所L2の寸法が測定される。測長箇所L2は、高密度ラインパターンL12の略中央部であり、高密度ラインパターンL12の短手方向の寸法幅である。図2のcに示すフィッティングパターンは、孤立スペースパターンL13である。孤立スペースパターンL13は、大きなパターンに挟まれたパターン間のスペースパターンであり、測長箇所L3の寸法が測定される。測長箇所L3は、孤立スペースパターンL13の略中央部であり、孤立スペースパターンL13の短手方向の寸法幅である。図2のdに示すフィッティングパターンは、高密度突き当てラインパターンライン端パターンL14である。高密度突き当てラインパターンL14は、パターン密度が大きなラインパターン群内に配置されたラインパターンである。ラインパターン群は、複数のラインパターンが平行に並ぶ1組のラインパターン組を2組用いて構成されている。一方のラインパターン組と他方のラインパターン組とは、ラインパターンの長手方向の先端部同士が対向するよう、配置されている。そして、高密度突き当てラインパターンL14は、一方のラインパターン組内の略中央部に配置されている。高密度突き当てラインパターンL14では、測長箇所L4の寸法が測定される。測長箇所L4は、高密度突き当てラインパターンL14の先端部他方のラインパターン組側先端部同士が対向する側であり、高密度突き当てラインパターンL14の短手方向の寸法幅である。図2のeに示すフィッティングパターンは、アイランドパターンL15である。アイランドパターンL15は、横方向および縦方向に一定の間隔で配置されたアイランド状のパターンであり、測長箇所L5の寸法が測定される。測長箇所L5は、アイランドパターンL15の略中央部であり、アイランドパターンL15の短手方向の寸法幅である。CD測長値の分類が行われた後、CD測長値に多変量解析など適用して、露光量およびフォーカス変動に対する定量モデルと、パターン特徴量毎の定量モデルを算出するステップS30。そして、定量モデルで算出されたパターン寸法と、CD測長値と、の差分を算出する。この差分と、差分の許容範囲と、を比較することにより、CD測長値の異常値があるか否かが判定されるステップS40。CD測長値のうち、許容範囲外を示す差分に対応するCD測長値が、異常値となる。異常値がある場合にはステップS40、Yes。この異常値が削除されるステップS50。そして、削除後のCD測長値に多変量解析など適用して、露光量、フォーカス、パターン特徴量毎に定量モデルを算出するステップS30。異常値がなくなるまで、ステップS30~S50の処理が繰り返される。本実施形態では、パターン特徴量毎に定量モデルを算出し、パターン特徴量毎に異常値の許容範囲を設定しておく。そして、パターン特徴量毎にCD測長値の異常判定を行い、パターン特徴量毎に異常値を削除しておく。全ての異常値が削除されるとステップS40、No、削除されなかったCD測長値補正後の寸法データを用いて、リソグラフィなどに関するシミュレーションモデルが作成されるステップS60。図3は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成装置の構成を示す図である。シミュレーションモデル作成装置10は、フィッティングパターンのパターン特徴量パターンの形状や寸法など毎にCD測長値の異常値を抽出して削除し、正常値を示すCD測長値を用いてリソグラフィなどのシミュレーションモデルを作成するコンピュータなどである。シミュレーションモデル作成装置10は、入力部1と、CD値記憶部2と、許容誤差算出部3と、異常点削除部4と、シミュレーションモデル作成部5と、シミュレーション実行部6と、マスクパターン幅記憶部7と、マスクパターン記憶部8と、出力部9と、パターン分類部20と、を有している。入力部1は、フィッティングパターンのCD測長値、マスクパターン幅に関する情報マスクパターン幅の平均値およびばらつき量以下、マスクパターン幅情報という、マスクパターンパターンデータなどを入力する。入力部1は、入力したCD測長値をCD値記憶部2に送り、入力したマスクパターン幅情報をマスクパターン幅記憶部7に送る。また、入力部1は、入力したマスクパターンをマスクパターン記憶部8に送る。CD値記憶部2は、CD測長値を記憶するメモリなどであり、マスクパターン幅記憶部7は、マスクパターン幅情報を記憶するメモリなどであり、マスクパターン記憶部8はマスクパターンを記憶するメモリなどである。CD値記憶部2内では、CD測長値と、フィッティングパターンのパターン特徴量と、露光条件露光量、フォーカス値などと、が対応付けされて記憶されている。CD値記憶部2は、異常点削除部4によって削除されずに残っているCD測長値を記憶しておく。また、CD値記憶部2は、異常点削除部4によって削除されたCD測長値の代わりに、所望の条件例えばセンタードーズにおけるモデルCD値を記憶しておくCD測長値をモデルCD値に置き換える。パターン分類部20は、CD値記憶部2内のCD測長値をパターン特徴量毎に分類する。パターン分類部20は、例えば、図2に示したフィッティングパターン毎にCD測長値を分類する。パターン分類部20は、分類したCD測長値をパターン特徴量に対応付けしてCD値記憶部2に記憶させる。許容誤差算出部3は、CD値記憶部2内のCD測長値を用いて、露光条件のばらつきに対するCD測長値の許容誤差範囲後述の許容誤差範囲R1、フィッティングパターンのパターン特徴量に応じたCD測長値の許容誤差範囲後述の許容誤差範囲R2を算出する。本実施形態の許容誤差算出部3は、フィッティングパターンのパターン特徴量毎に許容誤差範囲R2を算出する。また、許容誤差算出部3は、マスクパターン幅記憶部7内のマスクパターン幅情報を用いて、マスクCDの許容誤差範囲後述の許容誤差範囲R3を算出する。異常点削除部4は、CD測長値のばらつきのうち、露光条件のばらつきとして許容されない異常値を、許容誤差範囲R1に基づいて削除する。また、異常点削除部4は、CD測長値のばらつきのうち、フィッティングパターンのパターン特徴量毎のばらつきとして許容されない異常値を、許容誤差範囲R2に基づいて削除する。具体的には、異常点削除部4は、パターン特徴量毎にパターン特徴量を多項式関数で表現し、この多項式関数からのCD測長値のずれ量後述する差分R’’と、許容誤差範囲R2と、を比較する。そして、異常点削除部4は、許容誤差範囲R2よりも大きい差分R’’を有するCD測長値をCD値記憶部2から削除する。また、異常点削除部4は、CD測長値のばらつきのうち、マスクCDのばらつきとして許容されない異常値を、許容誤差範囲R3に基づいて削除する。具体的には、異常点削除部4は、シミュレーション実行部6によって導出されたウエハ上パターンの寸法と、CD測長値と、の間のずれ量後述する差分R’’’を算出する。そして、異常点削除部4は、許容誤差範囲R3よりも大きい差分R’’’を有するCD測長値をCD値記憶部2から削除する。異常点削除部4は、削除したCD測長値の代わりに、マスクパターンなどから求めたモデルCD値をCD値記憶部2に記憶させる。シミュレーションモデル作成部5は、許容誤差範囲R1~R3を用いた削除処理によって削除されなかったCD測長値を用いて、シミュレーションモデルを作成する。シミュレーションモデル作成部5が作成するシミュレーションモデルは、例えば、マスクパターンを用いてウエハ上にレジストパターンを形成した場合の、レジストパターンの形状や寸法を導出するモデル所望形状のパターンを形成するためのマスクパターンを導出するためのモデルである。シミュレーションモデル作成部5は、作成したシミュレーションモデルをシミュレーション実行部6に送る。シミュレーション実行部6は、マスクパターン記憶部8内のマスクパターンに、シミュレーションモデル作成部5が作成したシミュレーションモデルを適用して、ウエハ上に形成されるレジストパターンを導出する。出力部9は、シミュレーションモデル作成部5が作成したシミュレーションモデルを、外部装置などに出力する。シミュレーションモデル作成装置10では、許容誤差範囲R3に基づいて削除する異常値が無くなると、異常値が無くなったことを、異常点削除部4がシミュレーションモデル作成部5に通知する。これにより、シミュレーションモデル作成部5は、最新のシミュレーションモデルを出力部9に送る。図4は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法の処理手順を示すフローチャートである。ウエハ上にフィッティングパターンを形成するため、FEMFocusExposureMatrixウエハを作成するステップS110。図5は、FEMウエハを説明するための図である。FEMウエハWaには、マトリクス状に露光ショット11が配置される。例えば、FEMウエハWaの中心に位置する露光ショット11へは、露光条件としてベストフォーカス値かつベスト露光量が設定される。そして、マトリクス状に並べられた各露光ショット11に対し、例えば縦方向13Y方向の露光ショット11間で露光量条件が種々設定され、横方向14X方向の露光ショット11間でフォーカス条件が種々設定される。例えば、縦方向にN個Nは自然数の露光ショット11が並べられている場合、N個の露光ショットでそれぞれ異なる露光量条件となるよう各露光ショットに露光条件を設定する。同様に、例えば、横方向にM個Mは自然数の露光ショット11が並べられている場合、M個の露光ショットでそれぞれ異なるフォーカス条件となるよう各露光ショットに露光条件を設定する。これにより、FEMウエハWaには、露光量条件とフォーカス条件とが種々組み合わされた露光ショット11が設定される。露光装置は、設定露光量、設定フォーカスを振りながら変えながらFEMウエハWa上のレジスト膜にマスクパターンを転写し、レジストパターンフィッティングパターンを作製する。FEMウエハWaを作成した後、FEMウエハWa上に形成されたフィッティングパターンの寸法をCD-SEM等を用いて測長CD計測するステップS120。これにより、フィッティングパターンのCD測長値が取得される。ここでのFEMウエハWaの測長処理が、上述したフィッティングパターンのCD測長値の取得処理ステップS10に対応している。本実施形態では、マスク各露光ショット11に、上述した種々のフィッティングパターン特徴量の異なるパターンが配置されている。したがって、種々の露光条件で露光された種々のフィッティングパターンからCD測長値を取得することが可能となる。図6は、フィッティングパターンの寸法測定結果例を示す図である。図6は、ライン/スペースのうちの一方の線幅を固定し、他方を変化させたフィッティングパターンに対して、リソグラフィプロセスにおける露光条件露光量などを変動させた場合のフィッティングパターンレジストパターンの寸法を示している。ここでは、露光条件を条件1~5まで変化させた場合の各CD測長値を示している。同図に示すように、ラインパターンA~Eは、それぞれ設計上のライン寸法がx1で同じである。そして、ラインパターンA~Eは、設計上のスペース寸法が、それぞれa~eである。また、スペースパターンF~Iは、それぞれ設計上のスペース寸法がx2で同じである。そして、スペースパターンF~Iは、設計上のライン寸法が、それぞれf~iである。例えば、ラインパターンAのCD測長値は、条件1でLa1である。同様に、ラインパターンAは、条件2~5で、それぞれLa2~La5である。また、ラインパターンB~Eは、条件1~5で、それぞれLb1~La5、Lc1~Lc5、Ld1~Ld5、Le1~Le5である。また、スペースパターンF~Iは、条件1~5で、それぞれSf1~Sf5、Sg1~Sg5、Sh1~Sh5、Si1~Si5である。一般に、フィッティングパターンの線幅Wは、露光量E、フォーカス値D、及びマスク線幅Mの関数として次の式1で表すことができる。フィッティングパターンに対して計測された線幅WCD測長値のばらつきとして分散σW2を求める場合について説明する。露光量のばらつきの分散をσE2、フォーカス値のばらつきの分散をσD2とし、マスク線幅Mを固定すると、分散σW2は、次の式2で表すことができる。そして、分散σW2を用いて露光量のばらつき、フォーカス値のばらつきに対する許容誤差範囲R1を算出するステップS130。換言すると、分散σW2を用いて露光量、フォーカス値における線幅の許容誤差範囲R1を算出する。許容誤差範囲R1は、線幅の誤差として許容される範囲であり、例えば、許容誤差範囲R1はR1=3×σWである。ここでは、許容誤差範囲R1をσWの3倍としたが、3倍でなくてもよく、要求される精度に応じて増減することができる。なお、許容誤差範囲R1は、例えばCD理想値とCD測長値との誤差比率であってもよい。例えば、許容誤差範囲R1を1に設定した場合、CD理想値とCD測長値の差が1以上であれば、異常値と判断されることとなる。CD理想値は、例えば、各露光量におけるスペース依存性の結果を、多変量解析で数値化することにより算出できる。例えば、各ラインパターンA~Eは、種々の露光条件露光量、フォーカス値で露光が行われる。そして、ラインパターンA~Eは、露光量ばらつきやフォーカスばらつきが原因で、種々の寸法誤差理想値からのずれ量を有することとなる。この寸法誤差のうち許容する範囲が許容誤差範囲R1となる。フィッティングパターンのCD測長値測長結果は、入力部1に入力され、CD値記憶部2で記憶される。許容誤差算出部3は、フィッティングパターンのCD測長値を露光量とフォーカス値の多項式関数で表現して、差分R’を算出するステップS140。具体的には、許容誤差算出部3は、CD測長値として取得した線幅Wを、露光量Eとフォーカス値Dをパラメータとして含む多項式関数でフィッティングする。フィッティングに用いる多項式関数フィッティング関数は、例えば露光量Eを用いて次のような式3や式4で表すことができる。式3、式4でのW1、W2は、それぞれ線幅Wの一例である。ここで、a’、a、b、b’、c、c’はフィッティングで決まる係数である。許容誤差算出部3は、CD測長値と、式3または式4で求めた線幅W1の近似値または線幅W2の近似値と、の差分を差分R’として算出する。換言すると、各ドーズにおけるCD測長値に対する回帰直線を計算し、センタードーズにおける寸法を理想のCD測長値として算出する。そして、理想のCD測長値とCD測長値と、の差分を差分R’として算出する。異常点削除部4は、差分R’が、許容誤差範囲R1より大きい計測点CD測長値の有無を判定する。具体的には、異常点削除部4は、各計測点がR1≦R’を満たすか否かを判定しステップS150、R1≦R’を満たすCD測長値を抽出する。そして、異常点削除部4は、R1≦R’を満たすCD測長値を抽出できた場合にはステップS150、No、このCD測長値を異常点としてCD値記憶部2内から削除するステップS160。異常点削除部4は、異常点として削除した点のCD測長値に、マスクパターンなどから求めたCD理想値を適用する。そして、異常点削除部4は、再度フィッティングパターンのCD測長値を露光量、フォーカス値の多項式関数で表現して、差分R’を算出するステップS140。さらに、異常点削除部4は、R1≦R’を満たすか否かを判定しステップS150、R1≦R’を満たすCD測長値を抽出する。そして、異常点削除部4は、CD測長値を抽出した場合には、このCD測長値を異常点としてCD値記憶部2内から削除するステップS160。異常点削除部4は、R1≦R’を満たすCD測長値が抽出されなくなるまで、ステップS140~S160の処理を繰り返す。R1≦R’を満たすCD測長値を抽出できなくなるとステップS150、Yes、異常点削除部4は、R1≦R’を満たすCD測長値が無くなったことをパターン分類部20に通知する。パターン分類部20は、パターン特徴量に基づいて、CD値記憶部2内のCD測長値を分類する。具体的には、パターン分類部20は、フィッティングパターンを、マスクのパターン特徴量毎にパターン分類しステップS170、パターン分類の分類結果に基づいてCD測長値を分類する。パターン特徴量は、例えばフィッティングパターンの形状やフィッティングパターンの寸法であってもよいし、光学像などであってもよい。許容誤差算出部3は、パターン特徴量に応じて分類したCD測長値に対し、パターン依存の許容誤差範囲R2を算出するステップS180。換言すると、許容誤差算出部3は、CD測長値に対し、パターン形状依存のばらつきなどに基づいて、許容誤差範囲R2を算出する。許容誤差範囲R2は、線幅の誤差として許容される範囲であり、パターン特徴量毎に算出される。例えば、フィッティングパターンとしては、ラインパターンA~EなどがFEMウエハWa上に形成される。この場合、パターン特徴量をフィッティングパターンの形状とすると、フィッティングパターンは、ラインパターンA~Eにパターン分類される。各ラインパターンA~Eは、パターン特徴量の違いが原因で種々の寸法誤差理想値からのずれ量を有することとなる。この寸法誤差のうちパターン特徴量毎に許容する範囲が、パターン特徴量毎の許容誤差範囲R2となる。例えば、パターン線幅PCD測長値の変動誤差の平均値をPmeanとし、ばらつきの分散をσP2とすると、許容誤差範囲R2は、以下の式5で表すことができる。露光量のばらつき、フォーカス値のばらつきの効果は取り除かれており、許容誤差範囲R2を算出する際には、式5に示すように、パターン線幅Pの変動のみを考慮すればよい。次に、異常点削除部4は、CD測長値をパターン依存の多項式関数で表現して、差分R’’を算出するステップS190。具体的には、異常点削除部4は、多変量解析を用い、パターン特徴量毎に定量モデルを算出する。この定量モデルは、パターン特徴量に依存したCD測長値のばらつきに応じたモデルであり、CD測長値を用いてパターン特徴量毎に算出される。例えば、CD測長値として取得した線幅Wを、パターン特徴量に関する情報をパラメータとして含む多項式関数でフィッティングする。フィッティングに用いる多項式関数フィッティング関数は、例えば以下の式6などである。式6でのW3が、線幅である。また、ここでのanはフィッティングで決まる係数であり、Pはパターンの種類であり、nはPによって決まる次数である。異常点削除部4は、CD測長値と、式6で求めた線幅W3の近似値と、の差分を差分R’’として算出する。異常点削除部4は、差分R’’が、許容誤差範囲R2より大きい計測点計測結果の有無を判定する。具体的には、異常点削除部4は、R’’≦R2を満たすか否かを判定しステップS200、R’’≦R2を満たすCD測長値を抽出する。そして、異常点削除部4は、R’’≦R2を満たすCD測長値を抽出できた場合にはステップS200、No、このCD測長値を異常点としてCD値記憶部2内から削除するステップ210。換言すると、異常点削除部4は、定量モデルによる近似値と、測長したCD測長値と、の差分R’’が許容誤差範囲R2よりも大きいCD測長値を異常値と判定して削除する。異常点削除部4は、異常点として削除した点のCD測長値に、マスクパターンなどから求めたモデルCD値を適用する。そして、異常点削除部4は、異常値削除後のフィッティングパターンのCD測長値をパターン依存の多項式関数で表現して、再度定量モデルを作成し、差分R’’を算出するステップS190。さらに、異常点削除部4は、R’’≦R2を満たすか否かを判定しステップS200、R’’≦R2を満たすCD測長値を抽出する。そして、異常点削除部4は、CD測長値を抽出した場合には、このCD測長値を異常点としてCD値記憶部2内から削除するステップS210。異常点削除部4は、R’’≦R2を満たすCD測長値が抽出されなくなるまで、ステップS190~S210の処理を繰り返す。すなわち、定量モデルによる近似値とCD測長値との差分R’’が許容誤差範囲R2に収まるまで、ステップS190~S210の処理が繰り返される。R’’≦R2を満たすCD測長値を抽出できなくなるとステップS200、Yes、異常点削除部4は、R’’≦R2を満たすCD測長値が無くなったことをシミュレーションモデル作成部5に通知する。シミュレーションモデル作成部5は、異常点削除後のCD測長値およびフィッティング関数を用いて、所望のパターン線幅から基準露光量、基準フォーカス値を求める。例えば、所望のパターン線幅がフィッティング関数の極大値となるような露光量が基準露光量となり、その時のフォーカス値が基準フォーカスとなる。また、許容誤差算出部3は、マスクパターンのCDマスク線幅Mのばらつきを設定して、許容誤差範囲R3を算出するステップS220。具体的には、許容誤差算出部3は、マスクパターン幅記憶部7内のマスクパターン幅情報マスクパターンの平均値およびばらつき量を用いて、許容誤差範囲R3を算出する。これにより、許容誤差算出部3は、マスク線幅Mに依存したパターン線幅の許容誤差範囲R3を算出するステップS220。マスク線幅Mの変動誤差の平均値をMmeanとし、ばらつきの分散をσM2とすると、許容誤差範囲R3は、以下の式7で表すことができる。露光量のばらつき、フォーカス値のばらつき及びパターン特徴量の効果は取り除かれており、許容誤差範囲R3を算出する際には、式7に示すように、マスク線幅の変動のみを考慮すればよい。続いて、シミュレーションモデル作成部5は、CD測長値に定量モデルを適用して、所望条件における近似値を算出し、各近似値を最終的なCD測長値としてシミュレーションモデルを作成するモデリングステップS230。このとき、シミュレーションモデル作成部5は、露光装置の照明条件、マスクパターン、投影光学系の条件等を考慮してシミュレーションモデルを作成する。シミュレーションモデルには、例えば、異常点削除部4が算出した基準露光量、基準フォーカス値が適用される。シミュレーションモデル作成部5は、作成したシミュレーションモデルをシミュレーション実行部6に送る。シミュレーション実行部6は、マスクパターン記憶部8内のマスクパターンにシミュレーションモデルを適用して、リソグラフィシミュレーションを行うステップS240。これにより、マスクパターンを用いてウエハ上にレジストパターンを形成した場合の、レジストパターンの形状や寸法が導出される。シミュレーション実行部6は、導出したレジストパターンの形状や寸法を予測パターン線幅として異常値削除部4に送る。そして、異常値削除部4は、異常値として除外されていないCD測長値と、リソグラフィシミュレーションにより求められた予測パターン線幅と、の差分R’’’を算出するステップS250。異常値削除部4は、差分R’’’が、許容誤差範囲R3より大きい計測点計測結果の有無を判定する。具体的には、異常値削除部4は、R’’’≦R3を満たすか否かを判定しステップS260、R’’’≦R3を満たすCD測長値を抽出する。そして、異常値削除部4は、R’’’≦R3を満たすCD測長値を抽出できた場合にはステップS260、No、このCD測長値を異常点としてCD値記憶部2内から削除するステップ270。換言すると、異常値削除部4は、CD測長値と、リソグラフィシミュレーションにより求められる予測パターン線幅と、の差分R’’’が許容誤差範囲R3よりも大きいCD測長値を異常値と判定して削除する。異常値削除部4は、異常点として削除した点のCD測長値に、マスクパターンデータなどから求めたモデルCD値を適用する。そして、シミュレーションモデル作成部5は、異常値削除後のフィッティングパターンのCD測長値を用いて、再度シミュレーションモデルを作成するステップS230。このシミュレーションモデルは、以前に作成したシミュレーションと置き換えられる上書きされる。そして、シミュレーション実行部6は、最新のシミュレーションモデルを用いてリソグラフィシミュレーションを行うステップS240。そして、異常点削除部4は、異常値として除外されていないCD測長値CD測長値と、リソグラフィシミュレーションにより求められる予測パターン線幅と、の差分R’’’を算出するステップS250。さらに、異常点削除部4は、R’’’≦R3を満たすか否かを判定しステップS260、R’’’≦R3を満たすCD測長値を抽出する。そして、異常点削除部4は、CD測長値を抽出した場合には、このCD測長値を異常点としてCD値記憶部2内から削除するステップS270。異常点削除部4は、R’’’≦R3を満たすCD測長値が抽出されなくなるまで、ステップS230~S270の処理を繰り返す。すなわち、モデルによる近似値とCD測長値との差分R’’’が許容誤差範囲R3に収まるまで、ステップS230~S270の処理が繰り返される。R’’’≦R3を満たすCD測長値を抽出できなくなるとステップS260、Yes、異常点削除部4は、R’’’≦R3を満たすCD測長値を抽出できなくなったことをシミュレーションモデル作成部5に通知する。これにより、シミュレーションモデル作成部5は、最新のシミュレーションモデルをシミュレーションモデルとして適用し、シミュレーションモデルの作成処理を終了する。最新のシミュレーションモデルは、出力部9から外部装置に出力される。なお、異常点を削除する際には、露光量E、フォーカス値Dをパラメータとした線幅Wの近似式を用いて、各測定点におけるマハラノビス距離dを算出し、マハラノビス距離dが所定の閾値以上となるCD測長値を削除するようにしてもよい。マハラノビス距離dは、次に示す式8で表すことができる。ここでのwfは各設定露光量/フォーカス値における近似値であり、σは全測定点におけるw-wfの標準偏差である。作成したシミュレーションモデルを用いて設計データからOPC後のマスクデータが生成される。さらに、生成されたマスクデータに基づいてフォトマスクが作製される。このようにして作製されたフォトマスクに形成されたマスクパターンが、露光処理によってウエハ半導体基板上のフォトレジストに転写され、フォトレジストが現像されてレジストパターンが形成される。このレジストパターンをマスクとしてエッチングが行なわれ、ウエハ上にパターンが形成される。半導体装置半導体集積回路を製造する際には、上述した露光処理、現像処理、エッチング処理がレイヤ毎に繰り返される。ところで、CD測長値としては、レジストパターンの寸法データ、あるいはSEMによる観測画像上面観測イメージの輪郭を用いることができる。また、CD測長値としては、露光量のみならずフォーカス条件を変動させた場合や光学条件を変更させた場合のレジストパターンの寸法などでもよい。また、CD測長値は、レジストパターンではなくエッチングプロセス後の加工後パターンの寸法であってもよい。つぎに、パターン特徴量に応じたCD測長値の分類グループ分けについて説明する。図7は、CD測長値に対する回帰直線を示す図である。図7では、第1~第3の露光量ドーズを用いた場合のCD測長値に対して算出された回帰直線を示している。図7の横軸は露光量であり、縦軸はCD測長値である。図7は、ラインパターンとスペースパターンとで構成されたL/Sパターンに対して、ライン幅を固定しスペース幅を種々変えた場合のフィッティングパターンの解析結果である。第1のL/Sパターン寸法に対する露光量とCD測長値との関係に対して算出された回帰直線が回帰直線21である。同様に、第2のL/Sパターン寸法に対する露光量とCD測長値との関係に対して算出された回帰直線が回帰直線22であり、第3のL/Sパターン寸法に対する露光量とCD測長値との関係に対して算出された回帰直線が回帰直線23である。CD測長値の分類は、例えば図2に示したフィッティングパターン孤立ラインパターンL11や高密度突き当てラインパターンL14などやSRAMStaticRandomAccessMemoryパターンなどのL/Sパターン以外のパターンに対しても同様に分類することができる。つぎに、異常値を削除した後の近似曲線について説明する。図8は、フィッティングパターンのスペース寸法の近似曲線を模式的に示す図である。図8では、それぞれL/Sパターンに対して、ライン幅を固定しスペース幅を種々変えた場合のフィッティングパターンの解析結果を示している。図8の各グラフは、縦軸がスペース寸法である。図8のaは、露光量とCD測長値スペース寸法との関係を示し、図8のbは、フォーカス値とCD測長値スペース寸法との関係を示している。また、図8のcは、パターン特徴量例えば、L/Sパターンのスペース寸法などとCD測長値スペース寸法との関係を示している。図8のa~cにおいて、CD測長値30d,30f,30s,31d,31f,31sは、それぞれ実際に測定されたCD測長値生データである。このうち、CD測長値31d,31f,31sは、異常値である。また、近似曲線41d,41f,41sは、実際に測定されたCD測長値に対する近似曲線である。露光量とCD測長値との関係を算出する際に用いる異常値除去のための多項式近似は、例えば線形近似である。また、フォーカス値とCD測長値との関係を算出する際に用いる異常値除去のための多項式近似は、例えば2次近似である。また、パターン特徴量とCD測長値との関係を算出する際に用いる異常値除去のための多項式近似は、例えば孤立パターンの場合が3次近似であり、密集パターンの場合が4次近似である。図8のaに示すように、CD測長値30d,31dに対する近似曲線41dは、CD測長値30d,31dに対してばらつきが大きい。この場合において、異常値であるCD測長値31dを除去して理想値に置き換えて近似曲線42dを算出すると、近似曲線42d上のCD測長値33d補正後のCD測長値33dは、近似曲線42dからのずれ量が小さくなる。同様に、図8のbに示すように、CD測長値30f,31fに対する近似曲線41fは、CD測長値30f,31fに対してばらつきが大きい。この場合において、異常値であるCD測長値31fを除去して理想値に置き換えて近似曲線42fを算出すると、近似曲線42f上のCD測長値33f補正後のCD測長値33fは、近似曲線42fからのずれ量が小さくなる。また、図8のcに示すように、CD測長値30s,31sに対する近似曲線41sは、CD測長値30s,31sに対してばらつきが大きい。この場合において、異常値であるCD測長値31sを除去して理想値に置き換えて近似曲線42sを算出すると、近似曲線42s上のCD測長値33s補正後のCD測長値33sは、近似曲線42sからのずれ量が小さくなる。本実施形態では、露光量が原因の異常値と、フォーカス値が原因の異常値と、をそれぞれ図8のa、図8のbに示した異常値除去によって除去する。そして、パターン特徴量の相違が原因の異常値を図8のcに示した異常値除去によって除去する。これにより、高精度に異常値を除去することが可能となる。これは、パターン特徴量に起因する異常値を削除することにより、CD測長値の異常値を適切に除外することができるからである。本実施形態では、多変量解析を用い、パターン特徴量に基づいて異常値を抽出している。そして、抽出した異常値を除去した後のCD測長値を用いて再度定量モデルを作成している。このため、寸法データの測定誤差やランダムエラー/システマチックエラーに起因する異常値を効果的に除去することができる。また、半導体集積回路を作製する際の光近接効果補正のモデリングでは、シミュレーション結果が実測値に近づくようにモデル関数を多項式で表現している。そのため、測定誤差の影響を低減することで、多項式が異常値に近づく頻度が減るので、シミュレーションモデルのモデル精度を向上させることが可能になる。また、リソグラフィプロセスにおける露光量やフォーカス値を変動させて基板上にレジストパターンを作成することで、プロセスマージンを考慮した実験データCD測長値を得ることができる。換言すると、プロセスマージンを考慮した実験データのスクリーニングを適切に行うことが可能となる。このため、この実験データを用いてシミュレーションモデルを作成することでプロセス変動を高精度に再現できるシミュレーションモデルを得ることができる。つぎに、シミュレーションモデル作成装置10のハードウェア構成について説明する。図9は、シミュレーションモデル作成装置のハードウェア構成を示す図である。シミュレーションモデル作成装置10は、CPUCentralProcessingUnit91、ROMReadOnlyMemory92、RAMRandomAccessMemory93、表示部94、入力部95を有している。シミュレーションモデル作成装置10では、これらのCPU91、ROM92、RAM93、表示部94、入力部95がバスラインを介して接続されている。CPU91は、コンピュータプログラムであるシミュレーションモデル作成プログラム97を用いてパターンの判定を行う。表示部94は、液晶モニタなどの表示装置であり、CPU91からの指示に基づいて、フィッティングパターンのCD測長値、パターン特徴量パターン形状など、マスクパターン幅情報、マスクパターン、露光条件、許容誤差範囲R1~R3、差分R’,R’’,R’’’、シミュレーションモデル、異常点などを表示する。入力部95は、マウスやキーボードを備えて構成され、使用者から外部入力される指示情報シミュレーションモデルの作成に必要なパラメータ等を入力する。入力部95へ入力された指示情報は、CPU91へ送られる。シミュレーションモデル作成プログラム97は、ROM92内に格納されており、バスラインを介してRAM93へロードされる。図9では、シミュレーションモデル作成プログラム97がRAM93へロードされた状態を示している。CPU91はRAM93内にロードされたシミュレーションモデル作成プログラム97を実行する。具体的には、シミュレーションモデル作成装置10では、使用者による入力部95からの指示入力に従って、CPU91がROM92内からシミュレーションモデル作成プログラム97を読み出してRAM93内のプログラム格納領域に展開して各種処理を実行する。CPU91は、この各種処理に際して生じる各種データをRAM93内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。シミュレーションモデル作成装置10で実行されるシミュレーションモデル作成プログラム97は、許容誤差算出部3と、異常点削除部4と、シミュレーションモデル作成部5と、シミュレーション実行部6と、を含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。なお、パターン分類処理は、許容誤差範囲R2を算出する前であれば何れのタイミングでもよい。また、本実施の形態では、露光条件が露光量、フォーカス値である場合について説明したが、露光条件は露光量、フォーカス値に限らない。また、許容誤差範囲R1は、R’’’≦R3の判定前であれば何れのタイミングで算出してもよい。同様に、許容誤差範囲R2,R3は、それぞれR’’≦R2、R’’’≦R3の判定前であれば何れのタイミングで算出してもよい。このように実施形態によれば、マスクパターンの特徴量毎にCD測長値の異常値を除去するので、高精度に異常値を除去することができる。このため、測定誤差の影響を低減させることができ、その結果、高精度な光近接効果補正のシミュレーションモデルを作成することが可能となる。また、CD測長値の取得から異常点の削除までをプログラムの実行等により人手を介さず自動的に行うことができるため、データ処理効率が良い。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、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、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、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とその均等の範囲に含まれる。"