"設計データの一部を部分的に抽出し、当該抽出された部分領域に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを作成するテンプレート作成方法において、前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域について、当該所定領域に属するエッジのエッジ密度を算出することを特徴とするテンプレート作成方法。請求項1において、前記エッジの密度に関する情報が、所定の条件を満たす場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とするテンプレート作成方法。請求項2において、前記所定領域内に、エッジ密度が高いと判定される領域と、エッジ密度が低いと判定される領域が、所定の比率で含まれている場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とするテンプレート作成方法。請求項1において、前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、2値,多値、或いはその両方のテンプレートを生成することを特徴とするテンプレート作成方法。請求項1において、前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、当該所定領域の座標位置,領域サイズ、或いはその両方をテンプレート情報として登録することを特徴とするテンプレート作成方法。請求項1において、前記テンプレートを用いたテンプレートマッチングを行う動作プログラムに記憶された前記テンプレートについて、前記エッジ密度の算出を行うことを特徴とするテンプレート作成方法。請求項6において、前記エッジ密度の算出に基づいて、前記テンプレートの適否を判定することを特徴とするテンプレート作成方法。請求項1において、前記テンプレートは、光学顕微鏡によって得られた画像上にてテンプレートマッチングを行うためのものであることを特徴とするテンプレート作成方法。設計データの部分領域の選択に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを生成するテンプレート生成部を備えた画像処理装置において、前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域について、当該所定領域に属するエッジのエッジ密度を算出するエッジ密度算出部を備えたことを特徴とする画像処理装置。請求項9において、前記テンプレート生成部は、エッジの密度に関する情報が、所定の条件を満たす場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とする画像処理装置。請求項10において、前記テンプレート生成部は、前記所定領域内に、エッジ密度が高いと判定される領域と、エッジ密度が低いと判定される領域が、所定の比率で含まれている場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とする画像処理装置。請求項9において、前記テンプレート生成部は、前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、2値,多値、或いはその両方のテンプレートを生成することを特徴とする画像処理装置。請求項9において、前記テンプレート生成部は、前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、当該所定領域の座標位置,領域サイズ、或いはその両方をテンプレート情報として登録することを特徴とする画像処理装置。請求項9において、前記エッジ密度算出部は、前記テンプレートを用いたテンプレートマッチングを行う動作プログラムに記憶された前記テンプレートについて、前記エッジ密度の算出を行うことを特徴とする画像処理装置。請求項14において、前記エッジ密度の算出に基づいて、前記テンプレートの適否を判定することを特徴とする画像処理装置。請求項9において、前記テンプレートは、光学顕微鏡によって得られた画像上にてテンプレートマッチングを行うためのものであることを特徴とする画像処理装置。設計データの部分領域の選択に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを演算装置に生成させるコンピュータープログラムにおいて、前記コンピュータープログラムは、前記演算装置に、前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域について、当該所定領域に属するエッジのエッジ密度を演算させることを特徴とするコンピュータープログラム。設計データからテンプレートマッチング用のテンプレートを作成する画像処理装置において、設計データと製造工程に関する工程情報を用いて、テンプレート内の各位置の濃淡情報を求める濃淡情報生成部を備えたことを特徴とする画像処理装置。請求項18において、前記設計データに基づいて、前記テンプレート内の段差に関する情報を生成する段差推定部を備え、前記濃淡情報生成部は、当該段差に関する情報に基づいて、前記濃淡情報を求めることを特徴とする画像処理装置。請求項19において、前記段差推定部は、前記テンプレートによって特定される領域を複数の領域に分割する領域分割部を備え、当該領域分割部は、前記設計データと、前記工程情報に基づいて領域分割を実施することを特徴とする画像処理装置。請求項20において、前記段差推定部は、多層構造のパターンの設計データに基づいて、前記領域を分割することを特徴とする画像処理装置。設計データの部分領域の選択に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを生成するテンプレート生成部を備えた画像処理装置において、前記テンプレート生成部は、前記設計データの部分領域内に含まれる複数領域について、パターンの形成状態に応じた画像処理を施すことによって、前記テンプレートを生成することを特徴とする画像処理装置。請求項22において、前記テンプレート生成部は、前記複数領域のパターンの密度に関する情報に応じて、前記複数領域に対する画像処理を実施することを特徴とする画像処理装置。設計データの部分領域の選択に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを演算装置に生成させるコンピュータープログラムにおいて、前記コンピュータープログラムは、前記演算装置に、前記設計データの部分領域内に含まれる複数領域について、パターンの形成状態に応じた画像処理を施させることによって、前記テンプレートを生成させることを特徴とするコンピュータープログラム。特許文献1に説明されているようなエッジ部分を選択的に抽出してマッチングを行う手法によれば、マッチング処理上、ノイズとなり得る下層パターン情報を選択的に除外してパターンマッチングを行うことが可能となるが、コントラスト情報のある多値のOM像から得たエッジには輝度の強弱があり、設計データから作成した2値テンプレート画像のエッジは強弱が無いので、両者間の一致度が低下する可能性がある。また、特許文献2に説明されているように、設計データからOM像に近い多値で画像情報を生成しても、画像のコントラストが低い場合、比較するための有効な情報は少ないため、画像認識が成功率しない場合がある。更に、半導体の製造工程は、露光,現像,エッチング,フォトレジスト除去,平坦化等、様々な工程があり、それぞれの工程でOM像も見え方が異なる。そのため、特許文献2に説明されているように、設計データからコントラストの情報を用いて多値で画像情報を生成しても、工程によって見え方がOM像と異なり、画像認識が成功率しない場合がある。以下に、高いコントラストを持つテンプレート画像に基づくパターンマッチングを行うことを目的とするパターンマッチング用テンプレートのテンプレート作成方法、及び画像処理装置について説明する。また、工程によるパターンの段差状態に基づいてパターンマッチングを行うことを目的とするパターンマッチング用テンプレートのテンプレート作成方法、及びそれを用いた画像処理装置について説明する。上記目的を達成するための一態様として、以下に、設計データの一部を部分的に抽出し、当該抽出された部分領域に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを作成するテンプレート作成方法、及びそれを実現する装置において、前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域例えば、サーチ領域、或いはテンプレートによって特定される領域について、当該所定領域に属するエッジの密度を求める方法、及び装置を提案する。また、より具体的な一態様として、上記所定領域についてエッジ密度を判定し、当該エッジ密度が所定の条件を満たす場合に、当該所定領域をテンプレート領域、或いはテンプレート候補領域として選択する方法、及び装置を提案する。例えばエッジ密度が高い領域と低い領域が所定の比率で含まれている領域をテンプレート領域、或いはテンプレート候補領域として選択する。更に、上記目的を達成するための他の一態様として、以下に、設計データからテンプレートマッチング用のテンプレートを作成するテンプレート作成方法、及びそれを実現する装置において、半導体製造の工程に関する工程情報を用いて、該当テンプレートによって特定される領域の多層パターンの濃淡情報を求めるテンプレートの生成方法、及び装置を提案する。上記一態様によれば、設計データから高いコントラストを持つテンプレート、或いはテンプレート候補を抽出することが可能となる。また、上記他の一態様によれば、各工程に適したテンプレートを生成することが可能となる。以下に説明する実施例にて例示する画像処理装置は、設計データから得た情報に基づき特定領域を検出して多値テンプレートを生成する手法、及び装置に関するものである。また、その具体的な一例として、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて、特定領域を検出して設計データから2値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて、設計データから2値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する例についても説明する。また、本実施例では、設計データから得たパターンエッジの情報に基づいて、前記設計データのテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方の設定を行うことについても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて、前記設計データのテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方の設定を行う例についても説明する。また、既に設定している設計データのテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方を、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて変更する例についても説明する。また、設計データを記憶する記憶手段と、設計データからパターン線分の密度に基づく情報を求めるパターンエッジ密度算出手段と、前記パターンエッジ密度算出手段で求めたパターンエッジの密度の情報に基づいて、テンプレート領域を求めるテンプレート位置調整手段と、前記テンプレート位置調整手段で求めた情報に基づいてテンプレートを作成するテンプレート生成手段を備える画像処理装置の一例を説明する。また、設計データから得たパターン線分の密度に基づく情報に基づいて、パターン線分の密度の疎の領域と密の領域が共に含まれる領域を検出してテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方を設定する例についても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を表示させる例についても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を表示させて、ユーザーがテンプレート領域を設定する例についても説明する。また、テンプレートを2値又は多値若しくはその両方で形成する例についても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、2値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成することを特徴とする。また、設計データから各層毎にパターンエッジを求めて、それぞれの層のパターンエッジを重ねたパターンエッジの密度に基づく情報を用いて2値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する例についても説明する。また、設計データから得たパターン線分の密度に基づく情報に基づいて、パターン線分の密度の疎の領域と密の領域が共に含まれる領域を検出して2値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する例についても説明する。また、設計データからパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、多値のテンプレートを生成する際、パターンエッジ画像の情報に対して平滑化手段で平滑化を行う例についても説明する。更に、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、2値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する画像作成方法、及び設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、2値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する画像処理プログラムの一例も併せて説明する。上述の実施例によれば、パターンにロバストなマッチング成功率の高い画像処理を行うことが可能となる。また、以下の実施例では、工程情報と設計データとから得た情報に基づきテンプレートを生成する手法、及び装置について説明する。また、その具体的な一例として、設計データと製造工程に関する工程情報を用いて、該当テンプレートによって特定される領域のパターンの段差状態を推定し、テンプレート内の各位置の濃淡情報を求める。また、テンプレートマッチング用のテンプレートを作成する際、製造工程に関する工程情報をユーザーが設定する例を示す。また、製造工程に対応する多層パターンを用いて、該当テンプレートによって特定される領域の前記多層パターンの層間のパターンの相対位置に基づいて複数の領域に分け、それぞれの領域について製造工程に関する工程情報を用いて、パターンの段差状態を推定し、各領域の各位置の濃淡情報を生成する例についても説明する。また、設計データから該当テンプレート内の各位置の濃淡情報を求める複数の画像処理方法を備え、製造工程に関する工程情報を用いて前記複数の画像処理方法の出力を切り替える例についても説明する。また、該当テンプレートによって特定される領域の複数の層を用いて、層間のパターンの相対位置に基づいて分けられる複数の領域のパターンの濃淡情報を調整するためのパラメータをユーザーが変更できる例についても説明する。更に、設計データ及び製造工程に関する工程情報に基づく情報を用いて、テンプレートを生成する画像処理プログラムの一例も併せて説明する。上述の実施例によれば、各工程にロバストなマッチング成功率の高い画像処理を行うことが可能となる。以下、図面を用いて、設計データからパターンの密度情報を取得し、当該密度情報に基づいて、テンプレートの検証やテンプレートの作成を行う例について説明する。以下に、テンプレートマッチングに基づいて、測定或いは検査位置を特定するパターンマッチング機能を備えた装置,測定検査システムについて、図面を用いて説明する。より具体的には、測定装置の一種である測長用走査電子顕微鏡CriticalDimensionScanningElectronMicroscope:CD-SEMを含む装置,システム、及びこれらで実現されるコンピュータープログラムについて説明する。なお、以下の説明では、画像を形成する装置として荷電粒子線装置を例示すると共に、その一態様として、SEMを用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を形成する集束イオンビームFocusedIonBeam:FIB装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でFIB装置に勝るSEMを用いることが望ましい。図24は、複数の測定、或いは検査装置がネットワークに接続された測定,検査システムの概略説明図である。当該システムには、主に半導体ウェハやフォトマスク等のパターン寸法を測定するCD-SEM2401、試料に電子ビームを照射することによって、画像を取得し当該画像と予め登録されている参照画像との比較に基づいて欠陥を抽出する欠陥検査装置2402がネットワークに接続された構成となっている。また、ネットワークには、半導体デバイスの設計データ上で、測定位置や測定条件等を設定する条件設定装置2403、半導体デバイスの設計データと、半導体製造装置の製造条件等に基づいて、パターンの出来栄えをシミュレーションするシミュレーター2404、及び半導体デバイスのレイアウトデータや製造条件が登録された設計データが記憶される記憶媒体2405が接続されている。設計データは例えばGDSフォーマットやOASISフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、記憶媒体2405は測定装置,検査装置の制御装置、或いは条件設定装置2403,シミュレーター2404を内蔵するようにしても良い。なお、CD-SEM2401、及び欠陥検査装置2402には、それぞれの制御装置が備えられ、各装置に必要な制御が行われるが、これらの制御装置に、上記シミュレーターの機能や測定条件等の設定機能を搭載するようにしても良い。SEMでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子SecondaryElectron:SE或いは後方散乱電子BackscatteredElectron:BSEは、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。このフレームメモリに記憶されている画像信号は、制御装置内に搭載された演算装置によって積算される。また、走査偏向器による走査は任意の大きさ,位置、及び方向について可能である。以上のような制御等は、各SEMの制御装置にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線ネットワークを介して条件設定装置2403に送られる。なお、本例では、SEMを制御する制御装置と、条件設定装置2403を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、条件設定装置2403にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、SEMの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。また、上記条件設定装置2403或いは制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定、或いは演算が行われる。また、条件設定装置2403は、SEMの動作を制御するプログラムレシピを、半導体の設計データに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部として機能する。具体的には、設計データ,パターンの輪郭線データ、或いはシミュレーションが施された設計データ上で所望の測定点,オートフォーカス,オートスティグマ,アドレッシング点等のSEMにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、SEMの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。また、後述するテンプレートの作成のために、設計データからテンプレートとなる領域の情報を抽出し、当該抽出情報に基づいてテンプレートを作成するプロセッサ、或いは汎用のプロセッサをテンプレートを作成させるプログラムが内蔵、或いは記憶されている。図25は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子源2501から引出電極2502によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビーム2503は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ2504によって、絞られた後に、走査偏向器2505により、試料2509上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム2503は試料台2508に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ2506のレンズ作用によって集束されて試料2509上に照射される。電子ビーム2503が試料2509に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子2510が放出される。放出された電子2510は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極2512に衝突し、二次電子2511を生じさせる。変換電極2512から放出された二次電子2511は、検出器2513によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器2513の出力Iが変化する。この出力Iに応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器2505への偏向信号と、検出器2513の出力Iとの同期をとることで、走査領域の画像を形成する。また、図25に例示する走査電子顕微鏡には、電子ビームの走査領域を移動する偏向器図示せずが備えられている。なお、図25の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。制御装置2514は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて、試料上に形成されたパターンのパターン幅を測定する機能を備えている。更に図25に例示する走査電子顕微鏡には、光学顕微鏡が搭載されている。当該光学顕微鏡は、主に光源2515と受光部2516を備えており、受光部2516にて受光した光を制御装置2514にて画像に変換することで、光学像を形成する。また得られた光学像上で予め登録された画像に基づいてテンプレートマッチングを行い、測定対象となる位置を同定するパターンマッチング機能を備えている。次に、画像認識を行うための画像処理装置の一態様を説明する。画像処理装置は、制御装置2514内に内蔵、或いは画像処理を内蔵された演算装置にて実行することも可能であるし、ネットワークを経由して、外部の演算装置例えば条件設定装置2403にて画像処理を実行することも可能である。図1は、設計データに基づいてテンプレートを作成する画像処理装置の一例を説明する図である。設計データ記憶部1には画像認識マッチングの対象となるOM像のパターンに対応する設計データレイアウトデータが記憶されている。この設計データ記憶部1のOM像のパターンに対応する設計データに基づいて画像処理装置5のテンプレート生成部2でテンプレート画像を生成する。また、その際、領域選択部4で選択した領域情報も使用する。なお、設計データは外部の記憶媒体2405から読み出すようにしても良い。また、図28に例示するように、レイアウトデータとは別に、半導体製造工程に関する情報を記憶する工程情報記憶部2801を備えるようにしても良い。工程情報記憶部2801にはマッチングの対象のOM像で取得するウェハのCMP等の平坦化工程に関する情報が記憶されている。この工程情報記憶部2801の工程情報と設計データレイアウトデータをテンプレート生成部2802画像処理装置の段差推定部2803で各パターンの段差状態を推定し、濃淡情報を補正する補正値を求める。段差推定部2803で求めた補正値と設計データ記憶部1のOM像のパターンに対応する設計データに基づいて、濃淡情報生成部2804にてテンプレート画像を生成する。なお、設計データは外部の記憶媒体2405から読み出すようにしても良い。半導体検査等で用いるOM像は、移動可能なステージ上に試料を乗せて光学顕微鏡で撮影して得られ、設計データと対応する位置で撮影が可能である。しかし、ステージの位置移動の誤差があり、対応する位置は多少ずれるため、マッチング処理で正確な対応位置を求める必要がある。テンプレート生成部2で設計データを描画した情報を基に、OM像のパターンに対応する領域のパターンエッジの密度をエッジ密度算出部3で求めて、パターンエッジの密度の情報に基づいて、コントラストが高く、鮮明なエッジが取得できる領域を、領域選択部4で選択する。テンプレート生成部2では領域選択部4で選択したテンプレートに適した領域からテンプレート画像を生成する。OM像ではパターンの段差の領域で図2のように輝度の信号値輝度値が低下する現象が知られている。そのため、パターンの段差が多い領域は輝度が暗くなる。また、段差が無い領域はパターンの反射率にもよるが、光源をブロードに近いものを用いていれば、比較的輝度値は高く明るい。そのため、パターンの段差の密度をみれば、輝度の明るい箇所と暗い箇所が判明する。そして、輝度の明るい箇所と暗い箇所が共に存在すればコントラストが高い画像と考えることができる。パターンの段差はパターンのエッジと考えられるので、パターンエッジの密度を求めて、パターンエッジが密の部分と疎の部分を共に含む領域を選択することでコントラストが常に高く、エッジも鮮明になる領域をテンプレートとすることが可能であり、エッジ情報を用いたマッチング処理やコントラスト情報を用いたマッチング処理でマッチング成功率が向上する。図3を用いてテンプレート生成部2の実施例について説明する。設計データ記憶部1からOM像のパターンに対応する設計データに基づいて描画部21で描画する。設計データは通常、パターンの頂点座標等の情報であるので、この描画部21でOM像のパターンに対応するパターンを画像データの情報に変換する。描画した画像データから領域選択部4で選択したテンプレート領域の情報を用いて画像生成部22でテンプレート画像を生成する。図4に描画部21の実施例を示す。設計データに基づいて描画する際、パターン内塗潰し部211で閉図形の内外を塗り分けることが考えられる。ここでは、パターン内部を白、パターンの外部を黒として画像データに変換し、記憶部212に記憶する。また、描画する際、複数の層多層のパターンの場合もあるが、その場合も同様に設計データに基づいて各層毎に描画して記憶部212に記憶する。この描画部21に関しては、テンプレート生成部2の外で行ってもよいし、画像処理装置5の外で描画することも考えられる。その場合は設計データ記憶部1に設計データを描画した画像データを記憶することも考えられる。図2の画像生成部22に関しては、後で詳細に述べる。図5を用いてエッジ密度算出部3の実施例について説明する。テンプレート生成部2で設計データに基づいて描画した画像データに対してエッジ検出部31でエッジを検出する。このエッジ検出部は、ラプラシアンフィルタやSobelフィルタ等の微分フィルタで実現できる。また、設計データの頂点座標から得た線分を描画した画像パターン内外を塗り分けしていない線分のみの画像をエッジ検出部の出力として扱うことも考えられる。密度検出部32でパターンエッジの密度を求める。密度検出部32では、対象画素の周囲の特定領域に含まれるパターンエッジの値の合計値で求めることで密度を検出できる。また、パターンエッジの値がある特定の値より大きい画素の数を求めて密度を検出してもよい。また、ここでは、1画素毎に密度を求めているが、複数画素毎に密度を求めても良い。また、求めた密度の値を補間することで対応位置を1画素以上に細かくすることも考えられる。補間はニアレストやバイリニア,バイキュービック等の公知技術で実現できる。この密度検出部32のパターンエッジ密度の情報3aは領域選択部4で使用される。また、エッジ密度算出部3の入力に用いるテンプレート生成部2でパターン内外を塗り分けた画像データ3bも領域選択部4で使用される。密度検出部32の動作の具体的な例を挙げると、例えば、図6aに示すようなエッジ検出結果の領域において、対象画素に隣接する1画素分の特定領域対象画素を中心に3画素3画素の領域とした場合のエッジ密度は特定領域の合計を求めると図6bのようになり、この値をエッジ密度としてもよい。また、エッジ密度は特定領域のエッジ検出結果が0以上の画素数とする場合は図6cのようにすることも考えられる。これに限らず、対象画素を中心に特定範囲内のエッジの量を示す情報を得られればよい。多層の場合については各層毎にテンプレート生成部2の描画部21で描画した複数の画像データを用いる。図7を用いて本発明のエッジ密度算出部3について説明する。ここでは2つの層を用いる場合で説明する。それぞれの2A層,2B層の画像データに対してエッジ検出部31,33で、それぞれのエッジを検出して最大値選択部34にて、それぞれの検出したエッジ検出結果を画素毎に比較して、エッジの値が大きい方を選択する。エッジ検出部31,33を経た画像データは、エッジが強いと大きく白くなり、弱いと小さい黒い。つまり、いずれかの層にエッジがあれば、そこはエッジの値が優先して反映される。そして、最大値選択部34の各層のエッジの最大値白い方を選択した結果に基づいて、密度検出部35でパターンエッジの密度を求める。最大値選択部34は図8のように比較部341と記憶部342で実現できる。各層のエッジ検出後の値を比較して大きい方を選択し、記憶部342に記憶する。記憶部342は無くても良い。また、記憶部342があると、例えば、記憶部342は全て0を記憶しておき、エッジ検出部31のみを使用して、2A層,2B層,各層を順番にエッジ検出を行い、最大値選択部34で比較する際、既に記憶している現在までのエッジの最大値を読みだして比較することも考えられる。また、パターンエッジを検出する際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。その場合、描画部21で予め、上の層に重なって見えないパターン部白は除外して、パターン外部黒にすることが考えられる。そして、図7の密度検出部35は図5の密度検出部32と同様に実現できる。また、図7でエッジ密度算出部3の入力に用いるテンプレート生成部2でパターン内外を塗り分けた画像データは、各層それぞれ最大値選択部36で画素毎に比較して最大値白い方つまり、いずれかの層にパターンがあれば、白となり、パターン有無情報を示す情報として扱う。この最大値選択部36の内部は最大値選択部34と同様となる。最大値選択部36の出力3bは領域選択部4で使用される。上記、密度検出部32は2層で考えているが、2層以上でも同様に考えることができる。図9を用いて領域選択部の実施例について説明する。エッジ密度算出部3で得たエッジの密度情報3aとパターン有無情報3bをそれぞれ記憶部41に記憶する。そして、領域情報部45から得るテンプレート領域の座標位置x,yと領域サイズ領域の縦横の大きさの情報に基づいて、指定されたテンプレート領域に対応する部分のエッジの密度情報3aとパターン有無情報3bをそれぞれ記憶部41から読み出す。つまり、記憶している画像領域全体からテンプレート領域に対応する部分を切り出して、そのテンプレート領域に対応する部分のエッジの疎密を求めていく。領域情報部45のテンプレート領域の座標位置と領域サイズの情報はユーザーが予め指定しておくことが考えられる。座標位置x,yと領域サイズ領域の縦横の大きさの情報は画素単位やnm単位で指定することが考えられる。疎領域検出部42でパターンの内部の領域で、かつパターンエッジの密度が低い領域を検出する。例えば、ある特定範囲内に渡ってパターンエッジが全くない領域とすることも考えられる。また、密領域検出部43ではパターンの内部の領域で、かつパターンエッジの密度が高い領域を検出する。例えば、ある特定範囲内に渡ってパターンエッジが全くない領域以外を全てパターンエッジの密度が高い領域とすることも考えられる。判定部44では疎領域検出部42で検出したパターンエッジの密度が低い領域と、密領域検出部43で検出したパターンエッジの密度が高い領域をそれぞれどの程度存在するかで、テンプレートに適しているか否かを判定する。例えば、パターンエッジの密度が低い領域及びパターンエッジの密度が高い領域が共に画像領域に対して特定の比率で含まれていれば、テンプレートに適していると判定し、そうでない場合はテンプレートに適しないと判断することが考えられる。そして、テンプレートに適しているか否かの信号情報4aは、その時のテンプレート領域の座標位置と領域サイズの情報4aと合わせてテンプレート生成部2へ送られる。図9の記憶部41はメモリで実現できる。図10に疎領域検出部の実施例を示す。記憶部41に格納しているエッジの密度情報3aに対して信号反転部421で信号値を反転する。例えば、密度情報3aの最大値が255で最小値が0の場合、信号反転部421の結果は、最大値-密度情報3aの値となる。具体的には密度情報3aが0のとき、反転後の値は255となり、密度情報3aが255のとき、反転後の値は0となる。そして、反転後の信号と記憶部41に格納しているパターン有無情報3bとを最小値選択部422で比較して画素毎に小さい方の値に置きかえる。パターンのエッジ密度情報は反転すると、エッジ密度が高いほど黒くなる。パターン内部の領域は白なので、最小値選択部422で小さい黒い方を選ぶと、パターン内部でエッジ密度が少ない領域のみが白く残ることになる。ここで、ある特定の値の閾値425と比較部423で比較して、閾値以下は黒、それ以上は白に2値化し、白領域検出部424にて、ある領域範囲以上に渡り白で残る部分を検出する。例えば、図11aに示すように縦横5画素5画素の画素領域で、白1と黒0があり、ある領域範囲を対象画素から2画素まで離れた領域対象画素を中心に5画素5画素の領域とすると、図11bのように左上の画素が黒0なので、その2画素離れた領域までは白領域とせず、非白領域0とする。また、図11aで、ある領域範囲を対象画素から1画素まで離れた領域対象画素を中心に3画素3画素の領域とすると、中央付近は3画素3画素の領域に黒0がないので図11cのように中央付近は白領域1と判定される。この白領域と判定された画素は疎領域画素とする。図12に密領域検出部の実施例を示す。記憶部41に格納しているエッジの密度情報3aに対して信号反転部431で信号値を反転する。ここは疎領域検出部42と同じである。そして、ある特定の値の閾値432と比較部433で比較して、閾値以下は黒、それ以上は白に2値化し、黒領域検出部434にて、ある領域範囲以上に渡り黒で残る部分を検出する。この黒領域検出部434は白領域検出部424と検出する対象が白か黒かの違いしかなく、同様に考えて実現できる。ここで黒領域と判定された画素は密領域画素とする。図13に判定部の実施例を示す。疎領域検出部42,密領域検出部43で得た疎領域画素数と密領域画素数についてカウンタ443,444を用いてそれぞれ数をカウントする。カウントされた数が大きい程、疎領域または密領域が多いと判断できる。そして、カウントした値について、閾値441,442とそれぞれ比較部445,446で比較し、この2つの比較結果が、共に閾値より大きい比較部の出力は1場合、つまり、疎領域,密領域共にある特定領域以上存在する場合、AND447の結果が1となり、テンプレートに適していると判定される。カウントした値について、閾値441,442と比較した際、どちらか一方でも閾値より小さい比較部の出力は0場合、AND447の結果が0となり、テンプレートに適さないと判定される。また、図9における領域情報部45については、ユーザーが設定しなくても、上記、テンプレートに適すか否かの判定を用いて、テンプレート領域の座標位置と領域サイズの情報を自動的に求めると便利である。また、最初はユーザーが指定しても、テンプレートに適すか否かの判定により、ユーザーが指定した位置に近いテンプレートに適した領域の座標位置と領域サイズの情報を取得し、テンプレートを生成することが考えられる。図14にテンプレート領域の座標位置と領域サイズの検出フローを示す。S100ではテンプレートサイズと座標位置の初期設定を行う。例えば、テンプレートサイズは最も小さい値を初期値とし、また、座標位置はテンプレートの対象となる画像の左上隅x,yを0,0とすると0,0を初期の座標とすることが考えられる。S101で記憶部41のテンプレートの座標位置に対応する位置からテンプレートサイズの画像データエッジの密度情報3aとパターン有無情報3bを切り出し、S102で切り出したテンプレートの画像データエッジの密度情報3aとパターン有無情報3bからパターンエッジの疎密のそれぞれの割合等を求めてテンプレートに適しているか否かを判定し、S103で判定部44の判定結果が1でテンプレートに適していれば、その座標値を記憶してテンプレート生成部2に送る。もし0で適していなければ、S105でテンプレートの座標位置について、全ての座標位置でS101からS103を実施したかを判定し、実施していなければ、S106で、実施していない座標位置に更新して、S101からS103を実施し、全ての座標位置で実施済みであれば、S107で、まだ実施していないテンプレートサイズはあるか判定する。ここでは、初期値はテンプレートサイズを最も小さい値とし、その場合はテンプレートサイズが最大か否かを判定し、最大でなければ、S108でサイズを拡大して、S101からS103を実施する。もし、S107でテンプレートサイズが最大の場合は、例えば、S109で示す有効領域無しを示す情報を、テンプレート生成部2やユーザーに見える形で通知することも考えられる。次にテンプレート生成部2の画像生成部22について、図15を用いて説明する。2A層と2B層の2層の場合について説明する。2A層,2B層についてエッジ検出部231及びエッジ検出部232でエッジを検出し、信号反転部233,信号反転部234で信号を反転し、画素毎に最小値選択部235で、それらの最小値を選択する。パターンエッジ部は黒なので、どちらかがパターンエッジがあれば黒で残す。また、パターンエッジを検出する際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。一方で、2A層,2B層については最大値選択部236で、画素毎にそれらの最大値を選択する。パターンの内部は白に塗潰されているので、どちらかがパターン内部であれば白で残る。パターンの段差がある領域は輝度が低下し、段差が多いほど、黒に近くなる。そのため、密度算出部237でパターンの密度算出し、その密度情報により輝度値を推定することが考えられる。ここでは、パターン密度の高さに比例して黒くなると考える。また、単に比例でなく、実験的に得た情報から算出した式を用いても良いし、実験的に得た情報に基づいた値をテーブルにして持つことも考えられる。密度算出部237は図5で説明した密度検出部32と同様に実現できる。そして、密度算出部237で得た密度の情報を信号反転部238で反転させ、パターン密度の高さに比例して黒となるようにする。そして、合成部239で、それらを合成する。合成はそれぞれの値について、特定の比率でブレンドすることが考えられる。また、図16のように最小値選択部235のパターンエッジを黒として残した画像に対して、平滑化部230で平滑化処理を行うことでパターンエッジの密度を求めて、合成部239で合成することも考えられる。平滑化部では一般的な平滑化フィルタで実現できる。例えば、均一な重みの平滑化フィルタや、ガウシアンフィルタ等、周囲のパターンエッジの情報を加える処理を行うことで密度を求めることができる。また、平滑化部230の順番を合成部239と入れ替えて、合成後の画像に対して平滑化部230で平滑化を行うことも考えられる。パターンエッジの密度情報を用いて、自動的に設定する方法以外にもユーザーがパターンエッジの密度情報を見ながら設定することも考えられる。その場合は図17のように表示部6を設けて、領域選択部4の疎領域検出部42と密領域検出部43で得た情報の画像を表示部6に表示させることが考えられる。また、例えば、図18のように、疎領域検出部42の出力である2値の信号を使い、エッジの密度が疎領域を白、疎領域以外非疎領域を黒として表示することが考えられる。ユーザーがテンプレートを設定する際、エッジの疎領域白と非疎領域黒を共に含む領域がテンプレートに適していると予め判っていれば、例えばAの領域を選んだ場合、エッジの疎領域白がないのでここはテンプレートに適しないと判断できる。また、Bを選ぶとエッジの疎領域白と非疎領域黒を共に含む領域なのでテンプレートに適すると判断できる。また、ここでユーザーが設定したテンプレートの座標位置とテンプレートサイズは領域選択部4の領域情報部45に設定することができ、この情報をそのままテンプレート領域に送ることで、ユーザーの選択した領域でテンプレートを生成できる。表示部6には上記で述べたように自動的にテンプレートを設定するモードと手動でテンプレートを設定するモード等を切り替える指示、また、現在のモードが自動か手動か表す情報を表示することが考えられる。また、テンプレート生成部2の画像生成部22では多値のテンプレートを作成しているが、生成した多値のテンプレートに対して、ある特定と比較し2値化し、2値のテンプレートを生成することも考えられる。また、テンプレート生成部2の画像生成部22では図18で示した疎領域検出部42の出力である2値の信号を使い、テンプレートとすることも考えられる。また、密領域検出部43の出力である2値の信号を使い、テンプレートとすることも考えられる。また、上記、多値のテンプレート及び多値のテンプレートを2値化したテンプレート,疎領域検出部42の出力である2値のテンプレート,密領域検出部43の出力である2値のテンプレートを全て作成することも考えられる。また、図19に画像生成部の処理フローの概要を示す。まずパターンエッジ合成画像作成処理S200で各層の描画像パターン画像からそれぞれパターンエッジ画像を作成し、それら各層のパターンエッジ画像を合成したパターンエッジ合成画像を作成する。パターンエッジ多値画像作成処理S300でパターンエッジ合成画像からパターンエッジの密度を求めて、そのパターンエッジの密度から、パターンの輝度低下を推測して、各画素の輝度値を求め、パターンエッジ多値画像を作成する。パターン合成画像作成処理S400では各層の描画像パターン画像を合成したパターン合成画像を作成する。次に多値テンプレート生成処理S500でパターンエッジ多値画像とパターン合成画像を合成する。図20にパターンエッジ合成画像作成処理の処理フローを示す。ここでは2層のパターンを用いて説明する。先ずS201で1層目A層の描画像についてエッジ検出を行い、エッジ画像A′を作成する。続いてS301で同様に2層目B層の描画像についてエッジ画像B′を作成する。ここではエッジが大きいと白、エッジが小さいと黒とする。そして、S203でエッジ画像A′とエッジ画像B′、それぞれ画素毎に比較して最大値エッジ部、またはエッジが大きい方の値を選択してエッジ合成画像を作成する。エッジ合成画像は、各層いずれかにエッジがあれば、そのエッジを残すので、エッジを重ねた画像となる。図21にパターンエッジ多値画像作成処理の処理フローを示す。S301でパターンエッジ合成画像作成処理で作成したパターンエッジ合成画像について、エッジの密度を算出する。その場合、各画素のパターンエッジの密度は、各画素周辺のパターンエッジ数、または量から求める。そしてS302で各画素のエッジ密度に基づいて輝度値に変換する。例えば、パターンの段差による輝度値の低下がパターンの密度の高さに反比例していれば、パターンの密度の値の反転した値を輝度値とすることが考えられる。つまり、エッジ密度及び輝度値の信号の最大値が255で最小値が0のとき、エッジ密度が0であれば輝度値は255でエッジ密度が255であれば輝度値は0とする。また、この輝度値に変換する際は単に比例でなく、実験的に得た情報から算出した式を用いても良いし、実験的に得た情報に基づいた値をテーブルにして持つことも考えられる。図22にパターン合成画像作成処理の処理フローを示す。1層目A層の描画像パターン画像と2層目B層の描画像パターン画像を画素毎に比較して最大値パターン部を選択してパターン合成画像を作成する。ここで、描画像パターン画像はパターン部パターン内部は白255、非パターン部パターン外部は黒0で描画される。そのため、いずれかの層にパターン部白があれば、パターン部の白が優先されて残る画像が得られる。図23に多値テンプレート生成処理の処理フローを示す。ここでは、パターンエッジ多値画像作成処理で求めたパターンエッジ多値画像とパターン合成画像作成処理で求めたパターン合成画像を合成する。合成の際、パターンエッジ多値画像とパターン合成画像作成処理でそれぞれ特定の比率で加算して合成することが考えられる。上記、多層の場合でパターンエッジの合成画像を求める際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。また、上記、本発明の画像処理装置の処理についてはソフト処理で行ってもよい。またその際、パソコンでソフト処理を行ってもいいし、LSIに組み込んでハード処理で行ってもいい。なお、上述したパターン密度判定法エッジ密度判定法は、作成したレシピを検証するレシピ検証法、テンプレートを作成する際、操作者をアシストするアシスト機能、及び自動テンプレート作成法に適用することができる。以下、パターン密度判定法の具体的な適用法を説明する。図26は、レシピの検証工程を示すフローチャートである。レシピとは前述したように、走査電子顕微鏡等を自動的に動作させる動作プログラムのことであり、その一部にOMマッチング用のテンプレート情報が記録されている。このテンプレート情報が適切でなければ、SEMの自動制御中、エラーを起こす可能性もある。よって、レシピの適否を予め検証することができれば、レシピを実際に動作させたときのエラー発生率を抑制することが可能となる。まず、検証対象であるレシピ情報を読み込みステップ2601、その中からOMテンプレートの情報を抽出するステップ2602。このOMテンプレート情報テンプレートとして選択された領域の情報から、上述の手法に従ってパターンの密度情報を抽出するステップ2603。図2を用いて説明したように、輝度の高い部分エッジが疎の部分と輝度の低い部分エッジが密な部分が適度に混在していれば、それはコントラストが高い画像であると定義できるので、例えば任意の比率例えば1:1、或いは任意の比率を中心としたある範囲の比率幅内に、明るい部分と暗い部分の比率が含まれていれば、そのテンプレートを適当なものであると判断し、設定された任意の比率、或いは比率幅内に、明るい部分と暗い部分の比率が含まれていなければ、そのテンプレートは不適切、或いは見直しを要するテンプレートであるとして、結果を表示装置上で出力ステップ2605する。半導体ウェハ上に複数のOMテンプレートによる被サーチ領域があるような場合は、再度OMテンプレートの密度情報を抽出するようステップ2602,2603を繰り返すステップ2604。以上のような構成によれば、実際に装置を稼動させることなく、レシピの適否を検証することが可能となる。次に、テンプレートの作成の際に操作者をアシストするアシスト機能、及び自動テンプレート作成法について、図27のフローチャートを用いて説明する。まず、テンプレートマッチングのためのサーチ領域を指定するステップ2701。次にテンプレートの大きさ情報を指定するステップ2702。なお、本例ではテンプレートの大きさを任意に指定する例を説明するが、予め大きさが決定されている場合、この工程は不要となる。次にサーチ領域内のパターン密度情報を抽出演算するステップ2703。ここで、テンプレートの大きさの部分領域にて、所定のパターン密度条件を持つ領域を選択するステップ2704。例えば、テンプレートと同じ大きさの領域にて、明るい領域エッジ密度が疎の部分と暗い部分エッジ密度が密な部分が適度に混在していれば、その部分は少なくともある程度のコントラストが得られる領域であり、他の条件例えばユニークな形状が含まれているが満たされれば、テンプレートとして選択するのに好適な領域であると言える。よって、サーチ領域内にて、当該条件を満たす領域分布を表示することによって、操作者はテンプレートとして選択すべき領域を目視で判定することが可能となる。即ちステップ2701~ステップ2704によって得られた結果を表示することによって、テンプレート領域選択をアシストすることが可能となる。次に、ステップ2704にて、所定のコントラストを有するとして選択された領域について、テンプレートと同じ大きさの領域以下、第1の領域とする毎に、他領域との一致度を判定するステップ2705。ここでは、選択領域内で、第1の領域について、他領域例えば第1の領域に対し、1画素以上ずれた位置に存在する第1の領域と同じ大きさの領域との一致度を自己相関法等により求める。選択領域全体で、上記のような一致度判定を行うことによって、当該第1の領域がテンプレートとして選択すべき領域か否かの判定を行うことができる。第1の領域と他の領域第1の領域より1画素以上ずれた複数の他の領域との一致度が低い場合、当該第1の領域は、他の領域に対しユニークな形状を持つパターン等が存在する領域であり、テンプレートとして選択すべき領域であると言える。一方、上記一致度が高い場合、実際のテンプレートマッチングにおいて、本来マッチングによって同定すべきではない他の領域を、マッチング位置として同定してしまう可能性があり、マッチングエラーを起こし易い領域であると言える。よって、例えば他の領域との一致度が所定値以下の第1の領域、或いは他の領域との一致度が最も低い第1の領域を抽出して、当該抽出領域をテンプレート候補として出力するステップ2706,2707。なお、ステップ2706では、第1の領域と複数の他の領域との一致度判定の結果の内、他の領域との一致度が最も高い結果を基準として、比較を行うようにする。また、一致度が最も低い所定数の領域を抽出し、テンプレート候補として出力するようにしても良い。以上のような構成によれば、設計データでは表現されないコントラスト情報と、設計データから得られる情報のアンド条件に基づいて、テンプレートとして選択すべき領域の絞り込みを行うことができる。なお、上述の例ではパターンエッジの密度情報に基づいて、自己相関を行う領域の絞り込みを行っているため、処理プロセスの低減にも効果がある。なお、本例は、設計データには直接表現されないコントラスト情報パターン密度情報と、設計データから直接的に抽出が可能な情報とのアンド条件に基づいて、テンプレートとして選択すべき領域を抽出することを主眼とするものである。よって、例えば所定のパターン形状を持つ部分を選択的に抽出し、上記コントラスト情報とのアンドをとることによって、テンプレート候補の絞り込みを行うようにしても良い。パターンの形状情報レイアウトデータは、設計データから直接的に抽出可能な情報であるため、マッチングに適したテンプレートパターンが経験則的に判っているような場合には、当該情報の入力に基づいて、上記絞り込みを行うようにしても良い。OM像ではパターンの段差が存在する領域では、図2に例示するように輝度の信号値輝度値が低下する現象が現れることは先述した通りである。そのため、パターンの段差が多い領域は輝度が低くなる。また、段差が無い領域はパターンの反射率にもよるが、光源をブロードに近いものを用いていれば、比較的輝度値は高く明るい。昨今の半導体デバイスは、多層構造を有しているため、その製造工程は、数十にも及ぶことがある。また、その中には微細化に伴ってリフローやCMP研磨のようにウェハの平坦化を行う工程が含まれている。図35に例示するように、段差を有するパターン上に、他のレイヤが一様に被さった場合には、下層N-1層パターンの凸凹が影響して、上層N層も凸凹になり、凸凹に対応する位置で輝度の低下が起きる。しかし、例えば上層N層にCMP研磨のような平坦化工程を行うと上層N層の凸凹が消えて輝度低下が起きなくなる。また、下層N-1層パターンを生成した後に、層間絶縁膜を置いて平坦化を行い、下層N-1層の凸凹を吸収して上層N層を置くことで上層N層の凸凹を防ぐこともできる。このように平坦化工程を行う場合と行わない場合でOM像の見え方が変わってくる。また、エッチング等の工程によっても段差の大きさが変化し、見え方も変わる。そのため、各工程によるパターン段差の大きさの影響度等の工程情報を用いてパターン段差を推定し、濃淡値に反映させてテンプレートを生成する。工程情報の一例として、CMP研磨のような平坦化工程かそうでないかを表す情報を用いる。このように製造工程によって、OM像の見え方が変化する場合は、図28に例示する画像処理装置の一部を構成するテンプレート生成部2802を用いる。図29は、図28に例示するテンプレート生成部2802に含まれる段差推定部2803の概要を説明する図である。設計データに基づいて、領域分割部2901で少なくともマッチング対象のOM像のパターンに対応する上層のパターンエッジの領域と、その下の層下層のパターンエッジの領域と、上層のパターンに被さる下層のパターンエッジの領域とに分けて、それぞれの領域について工程情報に基づいて段差状態を推定し、濃淡情報生成部2804で用いる補正値を濃淡補正算出部2902で算出する。図30を用いて領域分割部2901の実施例について説明する。設計データ記憶部1から伝達される設計データに基づき各層、例えばマッチングの対象のOM像で取得するパターンに対応する上層N層目と下層N-1層目のパターンを描画部3001で描画する。設計データは通常、パターンの頂点座標等の情報であるので、この描画部3001でOM像に対応するパターンを画像データの情報に変換する。この場合、予め描画部3001を領域分割部2901の外部または段差推定部2803やテンプレート生成部2802の外部に設けて描画像を作成することも考えられる。そして、領域分割部2901または段差推定部2803やテンプレート生成部2802へは設計データの変わりに各層の描画像を入力することが考えられる。上層N層目のパターン描画像は上層描画像記憶部3004に記憶しておく。そして、上層N層目のパターン描画像から上層エッジ検出部3002でエッジを検出し、領域分離結果記憶部3006に格納する。また、同様に下層N-1層目のパターン描画像から下層エッジ検出部3003でエッジを検出し、領域分離結果3006に格納する。この下層エッジ検出部3003のエッジ検出結果と上層描画像記憶部3004に記憶している上層N層目のパターン描画像から被さりエッジ検出部3005で上層パターンに被さる下層のパターンエッジを検出し、領域分離結果記憶部3006に格納する。図31を用いてパターン描画及びエッジ検出結果,被さりエッジ検出結果の例を示す。図31aが上層のパターン描画像とし、bが下層のパターン描画像とする。その場合、上層のパターン描画像のエッジ検出結果はcとなる。また、下層のパターン描画像のエッジ検出結果はdとなる。上層のパターン描画像aと下層のパターン描画像のエッジ検出結果dを重ねた画像はeとなる。ここで、パターンが被さるエッジ検出結果は、aとdで共に白い領域fとなる。領域分割結果記憶部3006では上層のエッジ領域cと、上層に被さる下層のエッジ領域fと、下層のエッジ領域dから上層に被さるエッジ領域fを削った領域gを記憶する。なお、図30に例示した領域分割部2901に含まれるパターン描画部3001は、図4に例示した描画部21のように構成されている。上層エッジ検出部3002と下層エッジ検出部3003はSobelフィルタやラプラシアンフィルタ等の微分フィルタで実現できる。例えば、微分フィルタを行った後に2値化大津法等して、エッジ部分は白255、非エッジ部分は0としてもよい。また、上層描画像記憶部3004はメモリで実現できる。被さりエッジ検出部3005はAND回路で実現し、下層エッジ検出部3003の出力と上層描画像記憶部3004の出力のAND結果を出力する。例えば、図31のdとaのANDを取り、共に白い場合のみ白として出力すれば、fの出力結果が得られる。図32に領域分割結果記憶部3006の実施例を示す。上層エッジ検出部3002の出力のエッジ部分白255と非エッジ部分黒0について、変換部3201でエッジ部分を1、非エッジ部分を0に変換して記憶部3206に記憶する。また、被さりエッジ検出部3005の出力は変換部3205でエッジ部分を3と変換して、エッジ部分3のみ記憶部3206に記憶する。また、下層エッジ検出部412の出力と、被さりエッジ検出部3003の出力を反転部3203にて反転した出力反転のため、エッジ部が黒0で非エッジ部が白255を用いてAND部3202にてAND処理し、共に白255の場合のみ白255にする。そして、変換部3204で白部分を2に変換する。そして2に変換された場合のみ記憶部3206に記憶する。つまり、上層のエッジ上層エッジ部は1、上層のパターンに被さらない下層のエッジ下層エッジ部は2、上層のパターンに被さる下層のエッジ被さり部は3、それ以外の領域は0として、各エッジの画素位置について異なる値を割付けて記憶する。図33に濃淡補正算出部2902の実施例を示す。工程情報は上層段差推定部3301,下層段差推定部3302,被さり部段差推定部3303に入る。それぞれの段差推定部3301,3302,3303から推測した段差の情報は、領域分割部2901で求めた上層エッジ部,下層エッジ部,被さり部の画素位置に対応させて濃淡補正記憶部3304に入れる。上層段差推定部3301,下層段差推定部3302,被さり部段差推定部3303は変換テーブルを用いて実現できる。例えば、工程情報としてCMP等の平坦化を施した後の工程か否かの情報を与える。平坦化した後の工程の場合の工程情報は1、そうでない場合の工程情報は0とする。工程情報が0の場合は、例えば、上層,下層,被さり部分のパターンの段差は残っているとして、上層段差推定部3301,下層段差推定部3302,被さり部段差推定部3303は100を出力し、工程情報が1の場合は、例えば、上層,下層のパターンの段差は残っているとして、上層段差推定部3301,下層段差推定部3302は100を出力し、被さり部分のパターンの段差は無くなるとして、被さり部段差推定部3303は0を出力する。出力した値は濃淡補正記憶部3304に格納する。濃淡補正記憶部3304はメモリで実現できる。領域分割部2901で求めた上層エッジ部,下層エッジ部,被さり部の画素位置に対応する補正値として上層段差推定部3301,下層段差推定部3302,被さり部段差推定部3303の補正値を格納する。また、ここでは上層のパターンに対して平坦化工程を行った場合であるが、例えば、下層パターンを形成した後で層間絶縁膜を乗せて、層間絶縁膜を平坦化工程で平坦にした後で上層パターンを乗せることが考えられる。この場合も、上層パターン内は平坦になり、上層パターンに被さる下層のパターンは見えなくなる。その際、用いる工程情報はマッチング対象となる半導体製造の現工程、若しくは前の工程だけでなく、さらに前の工程の情報が必要となる。例えば、前に行った平坦化工程の工程情報まで遡り、一連の工程情報を使用することも考えられる。平坦化工程の済んだ後はパターンを乗せると下層に被さるパターンは無視して、それ以降に重なる場合は重ねた層の下層にあるパターンの影響を受けると考えてもよい。また、設計データのパターンが同じ位置にパターンエッジが重なる場合は、パターンの段差が2層分積み重なるので大きくなり、より輝度の低下が起こると考えられる。その場合は補正値を2倍等に大きくすることが考えられる。層の膜厚の情報を用いてパターンの段差の大きさをより正確に求めることも考えられる。パターンの段差の観点以外でも上層の上に置いた層間絶縁膜の膜厚が厚いと上層,下層パターンのコントラストが低下する。そのため、層の膜厚の情報を用いて、コントラストを補正することも考えられる。その場合は段差状態を推定するだけでなく、パターンの見えを推定することも考えられる。さらに、層間絶縁膜の材料によっても滑らかで、平坦性が増すものもあるので、パターンの段差を求める際には材料情報を用いることも考えられる。この場合は工程情報に層の膜厚の情報を含めておくことが考えられる。さらに、一連の工程名やそれに対応する工程の内容を工程情報に含めることも考えられる。そして、レジストパターンの生成やエッチング,フォトレジスト除去等、様々な工程によるパターンの段差状態を求めて、その段差状態により各画素の濃淡を求めてテンプレートを作成することも考えられる。この製造工程に関する工程情報についてGUI等を用いてユーザーが簡単に設定できるようにしてもよい。また、それぞれの工程情報に対応する上層段差推定部3301,下層段差推定部3302,被さり部段差推定部3303の補正値は、予め各工程名や工程内容による各領域上層,下層,被さり部のパターンの段差の変化を調べて置き、その変化に対応する補正値をテーブルに入れて置くことも考えられる。この補正値によりパターンエッジの濃淡の合成の比率を決める。各工程名や工程内容による各領域上層,下層,被さり部のOM像の見え方から、この補正値を決めても良い。また、予め市販のシミュレーターを用いて各工程名や工程内容による各領域上層,下層,被さり部のパターンの段差の変化を計算して求めて置き、上層段差推定部3301,下層段差推定部3302,被さり部段差推定部3303の変換テーブルに入れて置くことも考えられる。また、シミュレーター等で用いる計算式を入れておき演算で求めても良い。次に濃淡情報生成部2804について、図34を用いて説明する。上層と下層の2層の場合について説明する。設計データの上層,下層のパターンについてそれぞれ描画部3401,3402でパターン画像を作成する。この描画部は描画部21と同様の構成とすることができる。そして、上層,下層のパターン画像について、エッジ検出部3403及びエッジ検出部3404でエッジを検出し、信号反転部3405,信号反転部3406で信号を反転し、画素毎に最小値選択部3407で、それらの最小値を選択する。パターンのエッジ部は0黒なので、どちらかがパターンエッジがあれば0黒で残す。エッジ検出部3403,3404は上層エッジ検出部3002,下層エッジ検出部3003と同じで微分フィルタで実現できる。信号反転部では、入力の最大値が255で最小値が0の場合、最大値255-入力値の値となる。具体的には入力が0のとき、反転後の値は255となり、入力が255のとき、反転後の値は0となる。最小値選択部3407は図8に例示するように比較部341と記憶部342で実現できる。各層のエッジ検出後の値を比較して小さい方を選択し、記憶部342に記憶する。記憶部342は無くても良い。また、記憶部342があると、例えば、記憶部342は全て0を記憶しておき、上層,下層だけでなくその下に続く各層を順番にエッジ検出を行い、最小値選択部3407で比較する際、既に記憶している現在までのエッジの最大値を読みだして比較することも考えられる。また、パターンエッジを検出する際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。その場合、描画部3401,3402で予め、上の層に重なって見えないパターン部白は除外して、パターン外部黒にすることが考えられる。一方で、最大値選択部3408で、上層と下層のパターンについて画素毎にそれらの最大値を選択する。パターンの内部は255白に塗潰されているので、どちらかがパターン内部であれば255白で残る。最大値選択部3408も最小値選択部3407と同様に実現でき、その際には、各層のエッジ検出後の値を比較して大きい方を選択する点が異なる。パターンの段差がある領域は輝度が低下し、段差が多いほど、黒に近くなる。そのため、密度算出部3409でパターン密度を算出し、その密度情報により輝度値を推定することが考えられる。ここでは、パターン密度の高さに比例して黒くなると考える。また、単に比例でなく、実験的に得た情報から算出した式を用いても良いし、実験的に得た情報に基づいた値をテーブルにして持つことも考えられる。図6aに示すような最小値選択部の結果の領域において、対象画素に隣接する1画素分の特定領域対象画素を中心に3画素3画素の領域とした場合のエッジ密度は特定領域の合計を求めると図6bのようになり、この値をエッジ密度としてもよい。また、エッジ密度は特定領域のエッジ検出結果が0以上の画素数とする場合は図6cのようにすることも考えられる。これに限らず、対象画素を中心に特定範囲内のエッジの量を示す情報を得られればよい。そして、密度算出部3409で得た密度の情報を信号反転部3410で反転させ、パターン密度の高さに比例して黒となるようにする。そして、合成部3411で、それらを合成する。合成はそれぞれの値について、特定の比率で合成することが考えられる。また、この合成する比率を段差推定部2803からの濃淡補正値によって調整する。例えば、段差があると推定された濃淡補正値は100100の場合、パターン密度から求めた濃淡値を合成する比率が元々の60だとすると、10を掛けた同じ60で合成する。段差が無いと推定された濃淡補正値は00の場合、パターン密度から求めた濃淡値を合成する比率が元々の60だとすると、00を掛けた同じ0で合成する。つまり、最大値選択部3408で選択して作成した画像がそのまま出力される。また、層間絶縁膜等の層の膜厚の情報を用いて比率を変えることも考えられる。例えば、層間絶縁膜等の層の膜厚が厚いと全体的にコントラストが低下する場合、合成する際の比率を上層エッジ,下層エッジ,被さり部エッジに限らず、小さくすることが考えられる。また、例えば、パターン密度から求めた濃淡値を合成する画像処理方式の出力とパターン密度から求めた濃淡値を使用しないつまり、合成する比率を0、もう一つの画像処理方式の出力を段差推定部2803の結果を用いて切り替えてテンプレートを作成する方法も考えられる。また、上層の段差状態,下層の段差状態,被さり部の段差状態を外部で求め、求めた結果を設定することも考えられる。例えばユーザーが設定する場合は図36に示すように、表示部3601でユーザーがその工程での上層の段差状態,下層の段差状態,被さり部の段差状態を設定し、設定した値は調整部3602に入り、設定された段差状態に対応した補正値を濃淡情報生成部2804に出力する。また、調整部3602は図29に示すように段差推定部2803と同様な構成になる。この場合、濃淡補正算出部2902は図37に示す構成となる。ユーザーが設定する上層の段差状態,下層の段差状態,被さり部の段差状態に対応する値は上層段差係数設定部3701,下層段差係数設定部3702,被さり部段差係数設定部3703にそれぞれ設定される。濃淡補正記憶部3304は、図33で説明した濃淡補正部と同様でメモリで実現でき、領域分割部2901で求めた上層エッジ部,下層エッジ部,被さり部の画素位置に対応する補正値として上層段差係数設定部3701,下層段差係数設定部3702,被さり部段差設定部3703の設定値を格納する。そして上記で説明した濃淡情報生成部2804と同様に各画素の濃淡情報を生成することも考えられる。上記、ここでは2層で考えているが、2層以上でも同様に考えることができる。図38にテンプレート生成の処理フローを示す。領域分割処理S200で設計データに基づいて各パターンを複数の領域に分割する。上層,下層のパターンを用いて上層パターンエッジと下層パターンエッジと上層パターンに重なる下層パターンエッジを求める。ここは図3で説明した内容をソフト処理で実現する。次に、濃淡補正算出処理S300で工程情報に基づいて、S200で分割した各領域毎に濃淡補正値を求める。ここは図33で説明した内容をソフト処理で実現する。次に、濃淡情報生成処理S400で、濃淡補正算出処理S300で求めた各領域毎の濃淡補正値を用いてテンプレートの各画素の濃淡情報を生成する。具体的には図34で説明した内容をソフトで実現する。以上の方法を用いることで全ての工程に対し、安定してマッチング成功率が向上する。以上はテンプレート生成方式について述べたが、この方式を用いて画像処理装置を作ることが考えられる。また、この画像処理装置を含む半導体検査装置を構成しても良い。また、ソフト処理で行う際、パソコンを用いてソフト処理をしてもいいし、LSIに組み込んでハード処理で行ってもいい。次に、予めパターン条件パターンの分類,製造工程情報、及び画像処理条件の関係をテーブル化しておき、OM像マッチングに用いる領域や製造工程に応じて、画像処理条件を読み出し、当該画像処理条件を用いて、テンプレートを作成する例を説明する。図39は、パターン分類,製造工程情報,テンプレートの濃度調整条件、及びエッジ処理条件との関係を示すテーブル例を示す図である。このようなテーブルを予め作成しておけば、設計データに基づくテンプレート作成の際の条件設定を容易に実現することができる。図40は、パターン条件とパターン分類の関係を示すテーブル例を示す図である。パターンに光を照射したときの反射光強度は、パターンの密度だけではなく、パターン高さや材料によっても変化する可能性があるので、そのような場合は、図40に示すように、パターンに関する数種のパラメータに応じてパターンを分類しておくことによって、正確なパターン情報に基づくテンプレートの作成が可能となる。図41は条件設定装置2403等に含まれる演算処理装置4101の一例を説明する図である。演算処理装置4101内には、設計データ4104上にて、OMテンプレートの対象となる領域を設定する領域設定部4105,選択された領域のパターン分類を判定するパターン分類判定部4106,パターン分類に基づいて、選択された設計データ領域の画像処理条件を判定する画像処理条件4107、及び図39,図40に例示するようなテーブルが記憶された記憶部4103が設けられている。なお、OMテンプレート上に、パターン条件が異なる複数の領域が含まれているような場合は、図42に例示するように、異なるパターン条件領域ごとに、異なる画像処理を施すようにしても良い。図43は、2つのテーブルを用いて、OMテンプレートの画像処理条件を設定する工程を示すフローチャートである。まず、設計データ上の所望の領域を、OMテンプレートの候補として選択するステップ4301。次に、選択領域のパターン分類を、図40に例示するようなテーブルを参照して行うステップ4302。図40のテーブルには、3つのパターン条件密度,深さ,材料と、パターン分類情報が関連付けて記憶されているが、ラインアンドスペースのようなパターンの場合は、密度は、パターン,スペース、或いはピッチ幅に関連して変動するため、パターン条件としてこれらの値を記憶しておくようにしても良い。また、テンプレートを適正に形成できるのであれば、1の条件例えばパターン密度のみを登録しておくようにしても良い。当然、4以上の条件に基づいてパターンを分類するようにしても良い。なお、本実施例において、パターン密度とは、輝度やコントラスト低下の指標でもあるため、輝度やコントラストの変化に大きく影響するパラメータ例えばパターン間間隔,選択領域に含まれる線分間の距離,隣接する閉図形間の距離,複数の閉図形間の距離の統計量等々をパターン密度と定義するようにしても良い。次に、OMマッチングを行う製造工程に関する情報を入力ステップ4303し、当該入力情報と、パターン分類情報に基づいて、画像処理条件の検索を実施するステップ4304。図39に例示するテーブルでは、テンプレート画像の調整条件として、濃度調整条件と、エッジ処理条件を記憶している。前述したように、パターンが密に形成されている部分は、輝度が低下するため、濃度調整条件の欄にはパターンが密に成るほど、濃度を低下させる暗くするような条件が登録される。また、画像の或る部分が暗くなれば、そこに存在するエッジOM像では暗くなる部分が消失することになるため、OM像に近いコントラストとなるような条件を、エッジ処理条件の欄に登録しておくと良い。本実施例では、2種の画像処理条件を記憶する例を説明しているが、これに限られることはなく、設計データをOM像に近似させる画像処理手法であれば、その種類は問わず、一種類以上の処理条件が記憶されていれば良い。また、本実施例では、パターン分類とパターン条件を関連付けて記憶するテーブル図40と、パターン分類と、画像処理条件とを関連付けて記憶するテーブル図39の2つのテーブルを用いた例を説明しているが、パターン条件と画像処理条件を直接関連付けて記憶するテーブルを用いて、画像処理条件を検索するようにしても良い。以上のようにして、検索された画像処理条件を、測定検査用のレシピとして記憶部4103に登録するステップ4305。以上のような構成によれば、設計データ、或いはシミュレーション等によって得られるパターン形状情報上で、テンプレート領域を設定することによって、OMマッチング用のテンプレートを適正に形成することが可能となる。なお、これまで設計データやシミュレーション画像に基づいて、テンプレートの形成条件を取得する例を主に説明したが、或る製造工程後に得られたOM像と、他の製造工程後に得られたOM像との関係が判っていれば、一の製造工程後に得られたOM像から、他の製造工程後の測定検査に用いるOMマッチング用のテンプレートを作成することが可能になる。図44は、或る製造工程後の測定検査工程にて得られたOM像に基づいて、他の製造工程後の測定検査に用いられるOM像用テンプレートを作成する工程を示すフローチャートである。まず、製造工程A後の測定検査工程にて得られたOM像を記憶媒体4103に記憶するステップ4401。次に製造工程情報次に測定、或いは検査を行うべき製造工程情報を入力するステップ4402。次に、製造工程Aによって形成されたパターンと、製造工程Bによって形成されたパターンの画像の変化情報画像の改質情報を記憶したテーブルを参照して、画像処理条件の探索を行うステップ4403。このようにして得られた画像処理条件に基づいて、テンプレートを作成ステップ4404し、テンプレートをレシピとして、記憶部4104に登録するステップ4405。以上のような構成によれば、異なる製造工程後に取得した画像を利用して、テンプレートを作成することができ、テンプレート作成の手間を軽減することが可能となる。"