"基板と、前記基板上に設けられ、半導体基板上に形成される複数の回路パターンに対応する複数のパターンとを具備する原版を評価する方法であって、前記複数のパターンは、形状および前記基板内における配置位置の少なくとも一方が異なるN個N≧2のパターンを含んでおり、予め定めた第1の選択基準に基づいて、前記N個のパターンからN1N1≦N個のパターンを選択する工程と、前記N1個のパターンの測定値を取得する工程と、前記取得した測定値が第1の仕様値を満足できるか否かを判断する工程と、予め定めた第2の選択基準に基づいて、前記N個のパターンからN2N2≦N個のパターンを選択する工程と、前記N2個のパターンに係る画像を取得し、その画像に基づき前記半導体基板上に転写される前記N2個のパターンに対応する転写パターンの形状を予測する工程と、前記予測した転写パターンの形状以下、予測形状というが第2の仕様値を満足できるか否かを判断する工程と、前記測定値と前記予測形状の前記それぞれの判断の結果に基づいて、前記原版を評価する工程とを含むことを特徴とする原版評価方法。前記第1の選択基準は、パターンの種類と、パターンの製造ばらつきを測定する項目とが関連付けられてなる基準であることを特徴とする請求項1に記載の原版評価方法。コンピュータに、基板と、前記基板上に設けられ、半導体基板上に形成される複数の回路パターンに対応する複数のパターンとを具備する原版を評価させる機能を実現させるためのプログラムであって、前記複数のパターンは、形状および前記基板内における配置位置の少なくとも一方が異なるN個N≧2のパターンを含んでおり、予め定めた第1の選択基準に基づいて、前記N個のパターンからN1N1≦N個のパターンを選択させる機能と、前記N1個のパターンの測定値を取得させる機能と、前記取得させた測定値が第1の仕様値を満足できるか否かを判断させる機能と、予め定めた第2の選択基準に基づいて、前記N個のパターンからN2N2≦N個のパターンを選択させる機能と、前記N2個のパターンに係る画像を取得させ、その画像に基づき前記半導体基板上に転写される前記N2個のパターンに対応する転写パターンの形状を予測させる機能と、前記予測した転写パターンの形状以下、予測形状というが第2の仕様値を満足できるか否かを判断させる機能と、前記測定値と前記予測形状の前記それぞれの判断の結果に基づいて、前記原版を評価させる機能とを実現させるためのプログラム。前記原版を評価させる機能において、前記N1個のパターンの前記取得置の全てが許容できる値と判断され、かつ、前記N2個のパターンに対応する前記予測形状の全てが許容できる形状と判断された場合、前記原版は出荷可能であると判断させ、前記N1個のパターンの前記取得置の少なくとも一つが許容できない値と判断された場合、または、前記N2個のパターンに対応する前記予測形状の少なくとも一つが許容できない形状と判断された場合、前記原版は出荷不可であると判断させる請求項3に記載のプログラム。前記第1の選択基準は、パターンの種類とパターンの製造ばらつきを測定する項目とが関連付けられてなる規準である請求項3に記載のプログラム。前記項目は、パターン寸法を含む請求項5に記載のプログラム。前記N2個のパターンは、コーナーパターン、SRAFSubResolutionAssistFeature用のパターン、ホールパターン、または、OPCOpticalProximityCorrectionに起因する形状を含む請求項3ないし6のいずれか1項に記載のプログラム。前記原版は、透過型マスクまたは反射型マスクである請求項3ないし7のいずれか1項に記載のプログラム。原版のマスクデータを用意する工程と、前記マスクデータに基づいて原版を作成する工程と、請求項1または2に記載の原版評価方法により、前記原版を評価する工程とを含むことを特徴する原版製造方法。本発明の目的は、原版の合否判定の精度を維持しつつ、合否判定に要する時間を短縮できる原版評価方法、プログラム、および原版製造方法を提供することにある。実施形態の原版評価方法は、基板と、前記基板上に設けられ、半導体基板上に形成される複数の回路パターンに対応する複数のパターンとを具備する原版を評価する方法である。前記複数のパターンは、形状および前記基板内における配置位置の少なくとも一方が異なるN個N≧2のパターンを含む。予め定めた第1の選択基準に基づいて、前記N個のパターンからN1N1≦N個のパターンを選択する。次に、前記N1個のパターンの測定値を取得する。次に、前記取得した測定値が第1の仕様値を満足できるか否かを判断する。次に、予め定めた第2の選択基準に基づいて、前記N個のパターンからN2N2≦N個のパターンを選択する。次に、前記N2個のパターンに係る画像を取得し、その画像に基づき前記半導体基板上に転写される前記N2個のパターンに対応する転写パターンの形状を予測する。次に、前記予測した転写パターンの形状以下、予測形状というが第2の仕様値を満足できるか否かを判断する。そして、前記測定値と前記予測形状の前記それぞれの判断の結果に基づいて、前記原版を評価する。実施形態の原版製造方法は、原版のマスクデータを用意する工程を含む。次に、前記マスクデータに基づいて原版を作成する。その後、実施形態の原版評価方法により、前記原版を評価する。以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。第1の実施形態図1は、第1の実施形態のマスクの製造方法を示すフローチャートである。本実施形態では、マスク原板がフォトマスク透過型マスクの場合について説明する。半導体製造のリソグラフィに使用されるフォトマスクのマスクデータを用意しステップS1、前記マスクデータに基づいてフォトマスクを作成するステップS2。フォトマスクは、透明基板と、この透明基板上に形成された複数のパターンとを具備する。これらの複数のパターンは、寸法および形の少なくとも一方が異なる複数N個のパターンを含む。これらのN個のパターンは、例えば、回路を構成するパターンに属する。次に、パターンの種類とマスクパターンの製造ばらつきを測定する項目とが関連付けられてなる第1の選択基準に基づいて、上記N個のパターンのうちのN1個N1<Nのパターンを選択するステップS3。ここでは、パターンの種類とは、例えば、ラインアンドスペースパターン以下、LSというや、ホールパターンなどである。前記製造ばらつきを測定する項目とは、例えば、パターン寸法の平均値である。本実施形態では、製造ばらつきを測定する項目がパターン寸法の平均値等のパターン寸法に関する項目を例にあげて説明する。次に、例えば、SEM等の計測装置を用いて実測によりN1個のパターンを測定し、その測定結果に基づいてパターン寸法を取得するステップS4。例えば、LSを測定する場合、マスク面内の指定された各箇所のライン幅を測定し、その平均値を求める。次に、上記の取得されたパターン寸法の値が許容できるか否かを判断するステップS5。この判断パターン寸法に基づく合否判定は、例えば、予め作成された、許容できるパターン寸法の値の範囲が記載された寸法スペック第1の判断基準に基づいて行う。ステップS5の判断の結果、N1個のパターンのうち、一つでもNoと判断されたパターンがある場合、例えば、フォトマスクは不良品出荷不可と判断され、一方、全てのパターンがYesと判断された場合は、良品出荷可能と判断される。ただし、Noと判断されたパターンの数が一定値以下の場合、不良品出荷不可と判断するのではなく、Noと判断されたパターンを修正する、変更する等の工程に変えても構わない。次に、画像に基づいて判断するべきパターンが規定された第2の選択基準に基づいて、上記N個のパターンからN2個N2<Nのパターンを選択するステップS6。一般には、上記N2個のパターンと上記N1個のパターンとが重複しないように、上記N2個のパターンと上記N1個のパターンが選択される。ただし、問題例えば、計算に要する時間が所望値を超えるがなければ、重複しても構わない。第2の選択基準によって規定されている、画像に基づいて判断するべきパターンは、例えば、以下の二つのグループ1,2に分けられる分類指針。グループ1マスクターゲットデータ上の寸法とフォトマスクの仕上がり寸法との乖離が大きいパターン。例えば、パターンのコーナー部、SRAFSubResolutionAssistFeature用のパターン、ホールパターン、OPCOpticalProximityCorrectionに起因する形状例えば、複雑な形状を有するパターンである。SRAFは例えば40nm世代のデバイスに使用される。SRAFに対応するパターンSRAFパターンは本来ウェハ上に形成されない。しかし、SRAFパターンはウェハ上に形成される場合もある。この場合、SRAFパターンがウェハ上の本来のパターン例えば、ゲートパターンに影響を与える可能性がある。グループ2マスクターゲットとマスクの仕上がり寸法とのずれがウェハ上のパターン寸法に及ぼす影響が大きいパターン。例えば、MEFMaskErrorFactorが大きいパターン、光強度のコントラストが低いパターンである。すなわち、パターン画像に基づいて良否判断を行うパターンは精度の高い良否判断を行うパターンである。このように本実施形態では、パターン寸法に基づいては精度の高い良否判断を行えないパターンについては優先的にパターン画像に基づいて良否判断を行う手法を採用する。逆に、パターン寸法に基づいて良否判断を行うパターンは、LS1次元パターンの他に、1次元パターンではないがマスクターゲットとマスクの仕上がり寸法とのずれがLSと同等のものや、メモリチップのセル部のようなその世代で固定のパターンである。ここで、世代とは、メモリセルのセル寸法メモリセルのゲート長、ゲート幅が同じ製品群を指す。この製品群の内、最初に出荷される製品をマザー製品といい、マザー製品の後に出荷される製品を派生品と称する。例えば、マザー製品である大容量製品を出荷した後に、派生品である小容量製品を出荷する場合である。ここで、マザー製品と派生品ではセル部上述の固定のパターンは同じである場合が多い。なお、メモリチップ等のチップ内で、派生品のように製品毎に変更されるパターン例えばセンスアンプのパターンはパターン画像に基づいて良否判断を行う。これは、パターン寸法に基づいて良否判断を行うと、製品毎に選択基準を作成する必要があるからである。同様の理由で、製品毎に変更されるパターンとその世代で固定のパターンとを繋ぐフックアップ領域のパターンもパターン画像に基づいて良否判断を行う。次に、上記N2個のパターンに係る画像以下、パターン画像というを取得し、該パターン画像に基づいてウェハ被転写基板上に形成転写される前記N2個のパターンに対応するパターン例えば、レジストパターンの形状を周知の方法例えば、リソグラフィシミュレーションにより予測するステップS7。以下、ウェハ上に形成転写されるパターンをウェハパターンという。上記の形状は、パターンの形およびパターンの寸法の情報を含む。また、上記パターン画像は、例えば、SEM等の計測装置にて取得されたパターンの画像、該画像を処理して得られたパターンの輪郭、計測装置にて取得されたパターンの平面形状または垂直形状である。次に、上記の予測されたウェハパターンの形状が、許容できる形状であるか否かを判断するステップS8。この判断は、例えば、予め作成された、許容できる形状の範囲が記載された形状スペック第2の判断基準に基づいて行う。ステップS8の判断の結果、N2個のパターンのうち、一つでもNoと判断されたパターンがある場合、フォトマスクは不良品出荷不可と判断され、一方、全てのパターンがYesと判断された場合は、良品出荷可能と判断される。ただし、Noと判断されたパターンが一定数以下の場合、不良品出荷不可と判断するのではなく、Noと判断されたパターンを修正、変更する等の工程を追加しても構わない。ステップS5およびS6の少なくとも一方においてNoと判断されるパターンがある場合、例えば、不良品出荷不可であると評価される。ただし、Noと判断されたパターンの数が一定値以下の場合、不良品出荷不可と判断するのではなく、Noと判断されたパターンを修正、変更する等の工程を追加しても構わない。本実施形態によれば、ステップS3およびS6により、適切に、パターン寸法に基づいて良否判断を行うパターンと、パターン画像に基づいて良否判断を行うパターンとに分類できるので、パターン画像に基づくマスク合否判定の方法の利点マスク保証精度を維持できるとともに、パターン寸法に基づくマスクの合否判定の方法の利点短い判定時間を利用できるので、フォトマスク製造の歩留まり低下を抑えつつ、半導体製造に要する期間TATの短縮を図れるようになる。図2は、本実施形態のTATおよびマスク保証精度、ならびに、比較例1,2のそれらを示す図である。比較例1は、パターン寸法に基づく合否判定の方法であり、比較例2は、パターン形状に基づく合否判定の方法である。図2から、本実施形態によれば、フォトマスク保証精度を維持できるとともに、TATの短縮化を図れることがわかる。図3は、実施形態の判断基準寸法スペック、形状スペックの作成方法を示すフローチャートである。マスクデータを用意しステップS21、マスクデータからマスク合否判定に使用する複数のパターンマスクパターンを選定するステップS22。次に、上記複数のパターンのそれぞれについて、パターン寸法の値例えば、パターン寸法の平均値が許容できる否かの判断に利用できる部分例えば、メモリセルのLSのライン幅等の1次元パターンの幅を有するか否かを判断するステップS23。例えば、ステップS23は、ステップS3に示す第1の選択基準に基づいたパターンであるかどうか判断しているとも言える。ステップS23の判断の結果がYesの場合、許容できるパターン寸法の値の範囲に対応する、Yesと判断されたパターンの上記部分の許容範囲許容寸法範囲を取得するステップS24。その一例を簡単に説明すると以下の通りである。まず、マスクに描画されるオリジナルのパターンを用意する。このパターンは、いわゆる設計データに対してOPCOpticalProximityCorrection処理をしたパターンであり、マスクにEB描画されるパターンである。このパターンの中で、例えば、メモリ製品であれば、メモリセルのLSについて、OPC処理したパターン以降入力パターンを露光量とフォーカスを所定の範囲で振った条件にてシミュレーションして、いわゆるEDツリーを作成する。このEDツリーから例えば楕円ウィンドウを開いてリソグラフィマージン以降リソマージンと呼ぶを算出する。次に、マスクにEB描画されたパターンにばらつきが生ずることを想定し、先の入力パターンを全てX1[nm]太らせて、同様にEDツリーを作成してリソグラフィマージンを算出する。すると、このリソグラフィマージンは、オリジナルの寸法の入力パターンのリソマージンよりも多少悪化する。なぜなら、オリジナルの寸法のときにリソマージンが最大となるように、リソグラフィ条件を決定するからである。つまり、入力パターン全体がX1[nm]ずつ太ったり、細ったりすると、オリジナルの寸法に比べて徐々にリソマージンは劣化していく。さらに、今度はオリジナルの寸法に対して、X2[nm]だけプラス、もしくはマイナスしたときのEDツリーを作成し、双方の共通のリソマージンを求める。この結果と、先のX2[nm]ずつ太らせたり細らせたりしたときのリソマージンの算出結果から、例えば、図4に示すようなグラフが作成される。これが、マスクの合否判定の基準ウェハ上で必要露光裕度を満たすこととなる。この場合における、合否判定ステップS5の判定方法を説明する。例えば、上記の例に習うなら実際に作成したマスクのメモリセルのパターンをSEMにより多点測長し、その平均値が入力パターンのオリジナルの寸法からどれだけずれているかを算出し、さらに測長結果のばらつきを求め、図4のグラフを作成する。合否判定ステップS5は、図4のグラフにより描画された、必要露光裕度を満たす等高線で囲まれた領域31OK領域内に収まるかどうかで合否が判断を行う。収まる場合はYesと判断され、収まらない場合はNoと判断される。図4において、領域32は固定スペックの場合の矩形状のOK領域を示している。簡易的に領域32の外は必要露光裕度を満たさない領域NG領域として判断することもできる。また、図4の横軸は寸法差Δ=マスクパターン寸法-マスクターゲットであり、縦軸はパターン寸法の面内均一性である。なお、図4の判断基準となるグラフを作成する際に、図5に示すように、例えば、LS一般的な寸法スペックの計算に用いるパターンに加えて、ランダムパターンやリソグラフィの観点での危険パターンHotspotを考慮に入れることにより、図6aおよび図6bに示すように、マスクの合否判定の精度を改善することができる。また、パターン寸法の平均値以外の、マスクパターンの製造ばらつきを測定する項目、例えば、パターン寸法のばらつき、パターンの描画位置ずれの平均値、ばらつき、透過率の平均値、ばらつき、位相差の平均値、ばらつきの測定結果に基づいてパターン寸法スペックの判断基準を作成しても構わない。さらに、これらパターン寸法の平均値も含むのうちの二つ以上を用いて寸法スペックを作成しても構わない。この場合、二つ以上のマスク起因のリソグラフィマージン劣化量を算出し、リソグラフィマージンに収まるかどうかで合否が判断される。合否判定ステップS5のパターン寸法に基づく合否判定は、LS等の単純パターン以外のパターンについては、マスクに描画されたパターン起因のばらつきの考慮に欠ける場合がある。しかし、本実施形態の場合、パターン寸法に基づく合否判定の対象は、第1の選択基準により選択されたLS等の単純パターンである。すなわち、LS等の単純パターンを考慮すればよいので、マスクに描画されたパターンのばらつきを考慮する必要はない。一方、ステップS23の判断の結果、Noと判断された場合は、許容できるウェハパターンの形状の範囲に対応する、Noと判断されたパターンの形状の範囲許容形状範囲を取得するステップS25。その一例を簡単に説明すると以下の通りである。実際に描画されたマスクパターンの画像を取得して、この画像からマスクパターンの輪郭データを求めて、この輪郭データを用いてシミュレーションし計算し、やはりEDツリーを作成して図4に示したようなグラフを作成する。このようなグラフを用いて、ウェハパターン形状に基づく合否判定ステップS8が行われる。この場合、LS等の単純パターン以外のパターンに対しても、精度の高いマスクの合否判定を行うことができる。しかし、画像を取得して輪郭を求めてシミュレーションするという一連の作業は時間を要するため、マスク上の全てのパターンバリエーションについて、この方法でマスクの合否判定を行うのは大きな時間SEM取得時間、計算時間を要する。しかし、本実施形態の場合、ウェハパターン形状に基づく合否判定の対象は、パターン寸法に基づく合否判定では正確な結果が得られないパターンに限定されるので、従来より短い時間でマスク製造マスク評価ができる。また、実施形態のマスク評価方法は、図1のステップS1およびステップS2を、予め作成されたマスクを用意するステップに置き換えたものである。この用意するマスクはステップS2にて得られたマスクと同じものである。第2の実施形態図7は、第2の実施形態の半導体装置の製造方法を説明するためのフローチャートである。まず、第1の実施形態のマスク評価方法により良品と評価されたマスク実施形態のマスクを用意するステップ31。次に、半導体基板を含む基板上にレジストが塗布されるステップ32。半導体基板は、例えば、シリコン基板や、SOI基板である。次に、上記基板の上方に実施形態のマスクが配置され、該マスクを介して上記レジストに光または荷電ビームが照射され、その後、現像が行われ、上記基板上にレジストパターンが作成されるステップS33。次に、上記レジストパターンをマスクにして上記基板がエッチングされ、上記レジストパターンに対応したパターンが形成されるステップS34。ここで、上記レジストの下地基板の最上層がポリシリコン膜や金属膜の場合、電極パターンや配線パターンなどが形成される。上記レジストの下地基板の最上層が絶縁膜の場合、コンタクトホールパターンやゲート絶縁膜などが形成される。上記レジストの下地が上記半導体基板の場合、素子分離溝STIなどが形成される。以上述べた実施形態のマスクの用意ステップS31、レジストの塗布ステップS32、実施形態のマスクを用いたレジストパターンの形成ステップS33およびエッチングによるパターンの形成ステップS34を繰り返すことにより、半導体装置を製造する。第3の実施形態第1の実施形態の方法は、プログラムとして実施することができる。すなわち、本実施形態のプログラムは、第1の実施形態の方法の一部または全てのステップを機能としてコンピュータに実行させるためのものである。なお、第1の実施形態の方法のステップを手段もしくは手順としてコンピュータに実行させても構わない。本実施形態のプログラムはマスク製造装置、マスク評価装置などに組み込まれる場合がある。まず、図3で示した、実施形態の判断基準の作成方法のステップS21-S25を機能としてコンピュータに実行させるプログラム第1のプログラムについて説明する。第1のプログラムによる情報処理はハードウエア資源として、例えばマスク製造装置またはマスク評価装置の制御装置を用いて具体的に実現される。制御装置はコンピュータとしての計算回路を具備する。この計算回路はCPUおよび内部記憶部を具備する。計算回路は外部記憶部を使用することもある。以下、内部記憶部および外部記憶部の区別が必要でない場合、単に記憶部という。CPUは、記憶部内から必要なデータを読み込み、該データに対してステップS21-S25を機能として行う。各機能の結果は、必要に応じて記憶部内に一時的に保存され、他の機能で必要になったときに読み出される。以下、上記制御装置を例にあげて第1のプログラムについてさらに説明する。図8は第1のプログラムの機能を示す機能ブロック図である。第1のプログラムは、制御装置の計算回路に以下の機能F41-F46を実現させるためのものである。機能F41は、マスク製造装置またはマスク評価装置に入力されたマスクデータを制御装置の記憶部41内に取り込ませる機能である。機能F42は、マスクデータからマスク合否判定に使用される複数のパターンマスクパターンを選定させる機能である。機能F43は、上記複数のパターンのそれぞれについて、パターン寸法の値が許容できる否かの判断に利用できる部分を有するか否かを判断させる機能である。機能F44は、機能F43によりYesと判断された場合、Yesと判断された形状に対応する許容できるパターン寸法の値の範囲に対応する許容寸法範囲第1の判断基準に基づく第1スペックを取得させる機能である。機能F45は、機能F43によりNoと判断された場合、許容できるウェハパターンの形状の範囲に対応する、Noと判断されたパターンの形状の範囲許容形状範囲を取得させる機能である。機能F46は、機能F43により取得させた第1スペックを、上記Yesと判断された形状に対応付けて、記憶部41に記憶させる機能第1の記憶機能である。機能F47は、機能F45により取得された許容形状範囲を画像データと対応付けて記憶部41に第2スペックとして記録させる機能第2の記憶機能である。図9は第1のプログラムの処理を示すフロー図である。制御装置40にマスクデータが入力されると、そのマスクデータは第1のプログラムの機能F41により記憶部41内に取り込まれるステップS41。マスクデータからマスク合否判定に使用される複数のパターンマスクパターンが第1のプログラムの機能F42により選定されるステップS42、機能F42。上記複数のパターンのそれぞれについて、パターン寸法の値例えば、CDmean値が許容できる否かの判断に利用できる部分例えば、メモリセルのLSのライン幅等の1次元パターンの幅を有するか否かが第1のプログラムの機能F43により判断されるステップS43。ここで、機能F43によりYesと判断された場合、第1のプログラムの機能F44が上記Yesと判断された形状に対応する許容できるパターン寸法の値の範囲に対応する許容寸法範囲第1の判断基準に基づくスペックを取得させるステップS44。その後、第1のプログラムの機能F46は、第1の判断基準に基づく第1スペックを、上記Yesと判断された形状に対応付けて、制御装置の記憶部41に記憶させるステップS46。なおこの記憶部41は、制御装置から取り外し可能であっても良い。一方、機能F43による判断の結果がNoの場合は、第1のプログラムの機能F45が許容できるウェハパターンの形状の範囲に対応する、Noと判断されたパターンの形状の範囲許容形状範囲を取得させるステップS45。例えば、機能F45は、記憶部41に記憶された実際に描画されたマスクパターンの画像を取得させて、この画像からマスクパターンの輪郭データを求める機能を有する。機能F45は、さらに、この輪郭データを用いてシミュレーションし計算し、EDツリーを作成して図4に示したようなグラフを作成する機能を有する。第1のプログラムの機能F47は上記許容形状範囲を画像データと対応付けて記憶部41に第2スペックとして記録させるステップS47。次に、図1で示した、実施形態のマスクの製造方法のステップS3-S8を機能としてコンピュータに実行させるプログラム第2のプログラムについて説明する。第1のプログラムと第2のプログラムはそれぞれ別のプログラムとして提供されても構わないし、または、第1のプログラムと第2のプログラムは一つのプログラムとして提供されても構わない。第2のプログラムによる情報処理はハードウエア資源として例えばマスク検査装置を用いて具体的に実現される。マスク検査装置はコンピュータとしての計算回路を具備する。この計算回路はCPUおよび内部記憶部を具備する。計算回路は外部記憶部を使用することもある。以下、内部記憶部および外部記憶部の区別が必要でない場合、単に記憶部という。CPUは、記憶部内から必要なデータを読み込み、該データに対してステップS1-S8を機能として行う。各機能の結果は、必要に応じて記憶部内に一時的に保存され、他の機能で必要になったときに読み出される。以下、第2のプログラムについてさらに説明する。図10は第2のプログラムの機能を示す機能ブロック図である。第2のプログラムは、マスク検査装置の計算回路に以下の機能F51-F56を実現させるためのものである。機能F51は、パターンの種類とパターンの製造ばらつきを測定する項目とが関連付けられてなる第1の選択基準に基づいて、上記N個のパターンのうちのN1個N1<Nのパターンを選択させる機能である。機能F52は、SEM等の計測装置を用いて取得されたN1個のパターンの測定結果に基づいて、パターン寸法を取得させる機能である。機能F53は、上記の取得されたパターン寸法の値が、図8の記憶部41に記憶された第1スペックに基づいて許容できるか否かを判断させる機能である。機能F54は、画像に基づいて判断するべきパターンが規定された第2の選択基準に基づいて、上記N個のパターンからN2個N2<Nのパターンを選択させる機能である。機能F55は、取得された上記N2個のパターンに係る画像パターン画像に基づいてウェハ上に形成転写される前記N2個のパターンに対応するパターン例えば、レジストパターンの形状を予測させる機能である。機能F56は、上記の取得されたパターン寸法の値が、図8の記憶部41に記憶された第2スペックに基づいて許容できるか否かを判断させる機能である。図11は第2のプログラムの処理を示すフロー図である。図1のステップS2で作成されたN個のパターンを含むマスクに対して、第2のプログラムの機能F51は、パターンの種類とパターンの製造ばらつきを測定する項目とが関連付けられてなる第1の選択基準に基づいて、上記N個のパターンのうちのN1個N1<Nのパターンを計算回路に選択させるステップS51。本実施形態では、製造ばらつきを測定する項目がパターン寸法の平均値等の寸法に関する項目パターン寸法を例にあげて説明する。第2のプログラムの機能F52は、例えば、SEM等の計測装置を用いて取得されたN1個のパターンの測定結果に基づいて、パターン寸法を計算回路に取得させるステップS52。第2のプログラムの機能F53は、上記の取得されたパターン寸法の値が、図8の記憶部41に記憶された第1スペックに基づいて許容できるか否かを計算回路に判断させるステップS54。機能F53による判断の結果、N1個のパターンのうち、一つでもNoと判断されたパターンがある場合、例えば、マスクは不良品出荷不可と判断され、一方、全てのパターンがYesと判断された場合は、良品出荷可能と判断される。第2のプログラムの機能F54は、画像に基づいて判断するべきパターンが規定された第2の選択基準に基づいて、上記N個のパターンからN2個N2<Nのパターンを計算回路に選択させるステップS54。第2のプログラムの機能F55は、取得された上記N2個のパターンに係る画像パターン画像に基づいてウェハ上に形成転写される前記N2個のパターンに対応するパターン例えば、レジストパターンの形状を計算回路に予測させるステップS55。第2のプログラムの機能F56は、上記の取得されたパターン寸法の値が、図8の記憶部41に記憶された第2スペックに基づいて許容できるか否かを計算回路に判断させるステップS56。機能F56による判断の結果、N2個のパターンのうち、一つでもNoと判断されたパターンがある場合、マスクは不良品出荷不可と判断され、一方、全てのパターンがYesと判断された場合は、良品出荷可能と判断される。このように、第1スペックと第2スペックをデータとして保存しておくことにより、派生品においてセル部の第1スペック作成を省略することができる。その結果、スペック作成の時間を簡略化することができる。また、前世代の画像データを記憶しておくことができる。その結果、危険パターンを蓄積しておくことができ、第2スペックの精度を高くすることができる。なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、マスクがフォトマスク透過型マスクの場合について説明したが、本発明はEUVマスク反射型マスクにも適用できる。透過型マスクを用いた露光は、例えば、光露光液浸露光を含むや、EB露光である。また、本発明は、露光法以外の転写方法に使用される原版例えば、インプリント法により使用されるテンプレートにも適用可能である。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。"