"検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する手段と、前記検査対象パターン画像を生成する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得る手段と、前記測定値の分布から、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得する手段とを備えたことを特徴とするパターン検査装置。請求項1に記載のパターン検査装置において、前記フィードバック情報として、前記検査対象パターンの線幅、前記検査対象パターンの終端の縮み量、前記検査対象パターンと前記検査対象パターンに近接するパターンとのスペース幅のうち少なくとも1つであることを特徴とするパターン検査装置。請求項1に記載のパターン検査装置において、前記検査対象パターンの線幅、前記検査対象パターンの方向、前記検査対象パターンの長さ、前記検査対象パターンと前記検査対象パターンに近接するパターンとのスペース幅のうち少なくとも1つを使用して、測定値の分布が正規分布に近くなるように、測定値をグループ化することを特徴とするパターン検査装置。請求項1に記載のパターン検査装置において、欠陥に関するフィードバック情報を前記欠陥が存在する前記検査対象パターンと類似したパターンから得られた測定値と比較して取得することを特徴とするパターン検査装置。請求項4に記載のパターン検査装置において、前記類似したパターンは、ダイの原点を基準とした位置、ショットの原点を基準とした位置、セルデータを記述するために使用される座標系での位置のうち少なくとも1つを使用して決められることを特徴とするパターン検査装置。請求項4に記載のパターン検査装置において、前記フィードバック情報は、OPCのルールへのフィードバック情報、マスクパターンの欠陥が原因の欠陥であることの情報、ランダム欠陥であることの情報のうち少なくとも1つであることを特徴とするパターン検査装置。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する手段と、前記検査対象パターン画像を生成する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得る手段と、前記測定値の統計量を使って、前記パターンの製造に関する条件に敏感なパターンの組を抽出する手段とを備えたことを特徴とするパターン検査装置。請求項7に記載のパターン検査装置において、前記パターンの製造に関する条件に敏感なパターンの組は同じ幾何学的特徴量を持つことを特徴とするパターン検査装置。請求項7に記載のパターン検査装置において、前記統計量として、平均値、標準偏差、最大値、最小値のうち少なくとも1つを使用することを特徴とするパターン検査装置。請求項7に記載のパターン検査装置において、前記抽出されたパターンの組を使ってプロセス条件を管理することを特徴とするパターン検査装置。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する手段と、前記検査対象パターン画像を生成する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得る手段と、前記測定値の分布から、欠陥の位置を同定して、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得する手段とを備えたことを特徴とするパターン検査装置。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得て、前記測定値の分布から、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得することを特徴とするパターン検査方法。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得て、前記測定値の統計量を使って、前記パターンの製造に関する条件に敏感なパターンの組を抽出することを特徴とするパターン検査方法。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得て、前記測定値の分布から、欠陥の位置を同定して、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得することを特徴とするパターン検査方法。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジを前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンに対応させ、得られた前記検査対象パターン画像のエッジを外形として抽出し、前記検査対象パターンの外形情報、線幅、エッジの位置、終端の位置のうち少なくとも1つを使ってリソグラフィーシミュレータを校正することを特徴とするパターン検査方法。請求項15に記載のパターン検査方法において、前記線幅は、ショットの原点を原点とした座標系で同じ座標値をもつ検査対象パターンの組、ダイの原点を原点とした座標系で同じ座標値をもつ検査対象パターンの組、特定の大きさを持った検査領域内に存在する同じ形状の検査対象パターンの組のうち少なくとも1つの組の検査対象パターンの同じ位置から得られた線幅の統計量を使用することを特徴とするパターン検査方法。請求項15に記載のパターン検査方法において、前記校正されたリソグラフィーシミュレータが生成した検査対象パターンの外形に欠陥が検出された場合に、マスクパターンを修正することによりマスクパターンを最適化することを特徴とするパターン検査方法。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジを前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンに対応させ、得られた前記検査対象パターン画像のエッジを外形として抽出し、レジストが硬化する光強度、基準のドーズ値、画像ファイルフォーマットデータを使って、それぞれのステッパーのドーズごとに外形を得ることにより、得られた外形と検査対象パターンの外形を比較して、検査対象パターンを製造するために使用されたステッパーのドーズ量を推定することを特徴とするパターン検査方法。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査し、前記検査は、検査対象パターンの線幅、方向、種類、検査対象パターンと近接するパターン間のスペ-ス、前記検査対象パターンの近傍に存在するパターンの密度、終端、コーナー、切断もしくは短絡しやすい部分、全数検査で得られた危険箇所、シミュレータが予測した危険箇所、全数検査で得られたプロセス条件に敏感なパターン、シミュレータが予測したプロセス条件に敏感なパターンのうち少なくとも1つを使って前記検査対象パターンを層別し、層別された検査対象パターンをより多く含む領域を検査領域とすることを特徴とするパターン検査方法。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査し、基準となるプロセス装置を選び、選ばれたプロセス装置を使ってリソグラフィーシミュレータを校正し、基準となるプロセス装置以外のプロセス装置を、校正されたリソグラフィーシミュレータに合うように調整することを特徴とするパターン検査方法。請求項20に記載のパターン検査方法において、前記プロセス装置は、ステッパーであることを特徴とするパターン検査方法。検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンから欠陥を検出し、前記検出された欠陥の近傍の前記検査対象パターンの外形を取得し、前記取得された外形と前記データとを比較することにより前記検査対象パターンの修正パターンを作成し、前記取得された外形と前記修正パターンを融合して修正された検査対象パターンを作成し、前記修正された検査対象パターンを使って、リソグラフィシミュレータで前記検査対象パターンによって転写されたパターンの外形を得て、前記転写されたパターンの外形から欠陥を検出することを特徴とするパターン検査方法。近年、半導体集積回路の線幅はリソグラフィー工程で使用する光源波長を大きく下回るようになってきている。このようなリソグラフィー工程には、OPCOpticalProximityCorrection、光近接効果補正パターンを付加する方法が使用されている。この方法は、設計データにOPCパターンを付加して生成したマスクデータを使用して製造されたホトマスクを用い、このホトマスクを使用して製造されるウェーハ上のパターンを設計データに可能なかぎり一致させることができる。OPCパターンを付加することは、ホトマスクを補正する最も重要な技術の一つである。OPCパターンがウェーハ上に形成されたパターンの補正として有効に作用していないとシステマティック欠陥が発生するが、ダイツーダイ比較ウェーハ検査ではこの欠陥は検出できない。この解決として、許容パターン変形量を考慮して、ウェーハに形成されたパターンと設計データとを比較検査する方法が必要とされている。また、システムオンチップsystemonachip:SoC生産工程などの多品種少量生産工程では、短納期が求められている。この生産工程では、最終検査である電気的検査でシステマティック欠陥を発見しても、短納期に応えられない場合がある。この対策として、リソグラフィー工程ごとにウェーハ上に形成されたパターンと設計データとの差異を検査することが必要とされる。この検査方法では、電気特性に影響しないパターン変形を許容パターン変形量として設定しておき、許容パターン変形量以上の変形を検出する必要がある。また、OPCパターンの評価として、リソグラフィシミュレータにより設計データとOPCパターンが付加されたマスクデータから得られたシミュレーションパターンとの比較検査が行われている。リソグラフィシミュレータはデバイス全体の検証が可能であるが、シミュレーションパターンは、必ずしも実際のパターンと等しくはない。また、リソグラフィシミュレータではOPCパターン以外の問題に起因する欠陥が検出できない。このような欠陥としてホトマスクに存在するランダム欠陥、ステッパーの歪などがある。さらに、このシミュレーションの正当性を検証するために、リソグラフィシミュレータが出力したシミュレーションパターンと実際にウェーハ上に形成されたパターンの画像との比較検討手段が必要とされている。また、設計データに対するパターン変形量を厳密に設定することにより、回路設計上の技術を向上させることがますます重要になっている。現在、半導体集積回路の製造工程における線幅管理用に、CD-SEMCriticalDimensionScanningElectronMicroscopeが用いられている。CD-SEMは、プロファイルラインプロファイルを使って指定された位置にある直線形状パターンの線幅を自動的に測定するものである。CD-SEMを使ってステッパーの露光条件を管理するために、1ロットごとに、数枚のウェーハ上の数ショットの数ヶ所が測定される。半導体集積回路の製造工程における管理項目としては線幅以外にも、配線終端の縮み、孤立パターンの位置なども重要であるが、CD-SEMの自動測定機能は1次元対応で線幅など長さしか測定できない。したがって、これら2次元形状は、CD-SEMや他の顕微鏡から取得された画像を使って操作者が手動で検査している。孤立パターンには、ホールパターンと島パターンがある。島パターンはホールパターンのネガであることが多い。また、ホールパターンには、コンタクトホール/ビアホールとテストパターンがある。OPCパターンは、ゲート線幅の線幅を確保するのはもとより、コーナーや孤立パターンの形状形成にも重要な役目を担っている。またさらに、動作周波数の向上により現在では、ゲート線幅に加えて、エンドキャップと呼ばれるゲートパターンの終端や、フィールドエクステンションと呼ばれるゲートパターンの付け根の形状管理も重要になってきている。このような2次元パターンの検査は、製造工程での抜き取り検査でも、試作段階でも重要であり、特に試作段階では、ウェーハ上に形成された全パターンの検査が必要とされる。しかし、現在は、2次元形状の管理は人的作業により実施され、完全に実施されてはいない。この問題を解決するために、自動化されたダイツーデータベース比較ウェーハ検査が求められている。これらの自動化の要請の具体的なものとして、以下の課題があげられる。1従来は、半導体デバイスの限られた数の検査対象パターンの線幅の測定しかできなかったので、検査対象パターンの線幅の測定値の分布を得るには膨大な時間が必要であった。2従来は、CD-SEMでプロセス条件の変動を監視するために使用する検査対象パターンは、最小線幅を持つ単純な検査対象パターンが主であった。最小線幅を持つ検査対象パターンが最も製造が困難であることと、CD-SEMで容易に測定できる検査対象パターンが単純な線幅であるので、最小線幅を持つ検査対象パターンがCD-SEM計測に適していた。しかし、現在では、最小線幅より広い線幅を持つ複雑な形状をしている検査対象パターンが、最小線幅を持つ単純な形状をしている検査対象パターンよりプロセス条件に敏感な場合がでてきた。プロセス条件に敏感なパターンとは、危険箇所のようにプロセス条件の僅かな変動で直ちに欠陥にはならないが、プロセス条件の変動によるパターン変形が他の部分より大きい部分である。3従来は、検査対象パターン1つにつきCD-SEMの1つの測定値をリソグラフィーシミュレータに出力し、出力された測定値を使ってリソグラフィーシミュレータを校正していた。しかし、測定値は、検査対象パターンのダイの原点に対する位置、検査対象パターンのショットの原点に対する位置、検査対象パターンのウェーハの原点に対する位置に依存し、また、終端の位置ずれも大きいので最適な校正を実現することは困難であった。4一つの検査対象パターンの外形情報では、リソグラフィーシミュレータの校正が不十分になることがあった。5リソグラフィーシミュレータが、異なるステッパーのドーズごとに外形を出力していたので、ステッパーのドーズの数に比例してデータ量が多くなった。6従来のCD―SEMによる測定では、限られた数の線幅の測定値しか使用できなかったので層別サンプリングの対象とはならなかった。しかし、大量の検査対象パターンを広い検査領域から取得する検査では、最適な検査領域を設定するために、層別サンプリングが必要とされる。7ドーズの機差を管理するために異なるドーズごとに線幅の測定をしていたので、作業が煩瑣で精度も良くなかった。また、直接測定できないステッパーのNAやσの測定が困難であった。8パターンの微細化によって、光学式マスク検査装置は、SRAFの欠陥かSRAFによって補正されるパターンの欠陥かの区別できなくなってきた。上記目的を達成するために、本発明のパターン検査装置の第1の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する手段と、前記検査対象パターン画像を生成する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得る手段と、前記測定値の分布から、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得する手段とを備えたことを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項1に記載のパターン検査装置において、前記フィードバック情報として、前記検査対象パターンの線幅、前記検査対象パターンの終端の縮み量、前記検査対象パターンと前記検査対象パターンに近接するパターンとのスペース幅のうち少なくとも1つであることを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項1に記載のパターン検査装置において、前記検査対象パターンの線幅、前記検査対象パターンの方向、前記検査対象パターンの長さ、前記検査対象パターンと前記検査対象パターンに近接するパターンとのスペース幅のうち少なくとも1つを使用して、測定値の分布が正規分布に近くなるように、測定値をグループ化することを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項1に記載のパターン検査装置において、欠陥に関するフィードバック情報を前記欠陥が存在する前記検査対象パターンと類似したパターンから得られた測定値と比較して取得することを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項4に記載のパターン検査装置において、前記類似したパターンは、ダイの原点を基準とした位置、ショットの原点を基準とした位置、セルデータを記述するために使用される座標系での位置のうち少なくとも1つを使用して決められることを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項4に記載のパターン検査装置において、前記フィードバック情報は、OPCのルールへのフィードバック情報、マスクパターンの欠陥が原因の欠陥であることの情報、ランダム欠陥であることの情報のうち少なくとも1つであることを特徴とする。本発明のパターン検査装置の第2の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する手段と、前記検査対象パターン画像を生成する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得る手段と、前記測定値の統計量を使って、前記パターンの製造に関する条件に敏感なパターンの組を抽出する手段とを備えたことを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項7に記載のパターン検査装置において、前記パターンの製造に関する条件に敏感なパターンの組は同じ幾何学的特徴量を持つことを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項7に記載のパターン検査装置において、前記統計量として、平均値、標準偏差、最大値、最小値のうち少なくとも1つを使用することを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項7に記載のパターン検査装置において、前記抽出されたパターンの組を使ってプロセス条件を管理することを特徴とする。本発明のパターン検査装置の第3の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する手段と、前記検査対象パターン画像を生成する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得る手段と、前記測定値の分布から、欠陥の位置を同定して、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得する手段とを備えたことを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第1の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得て、前記測定値の分布から、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得することを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第2の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得て、前記測定値の統計量を使って、前記パターンの製造に関する条件に敏感なパターンの組を抽出することを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第3の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンの測定値を得て、前記測定値の分布から、欠陥の位置を同定して、前記パターンの製造に関するフィードバック情報を取得することを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第4の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジを前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンに対応させ、得られた前記検査対象パターン画像のエッジを外形として抽出し、前記検査対象パターンの外形情報、線幅、エッジの位置、終端の位置のうち少なくとも1つを使ってリソグラフィーシミュレータを校正することを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項15に記載のパターン検査方法において、前記線幅は、ショットの原点を原点とした座標系で同じ座標値をもつ検査対象パターンの組、ダイの原点を原点とした座標系で同じ座標値をもつ検査対象パターンの組、特定の大きさを持った検査領域内に存在する同じ形状の検査対象パターンの組のうち少なくとも1つの組の検査対象パターンの同じ位置から得られた線幅の統計量を使用することを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項15に記載のパターン検査方法において、前記校正されたリソグラフィーシミュレータが生成した検査対象パターンの外形に欠陥が検出された場合に、マスクパターンを修正することによりマスクパターンを最適化することを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第5の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジを前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンに対応させ、得られた前記検査対象パターン画像のエッジを外形として抽出し、レジストが硬化する光強度、基準のドーズ値、画像ファイルフォーマットデータを使って、それぞれのステッパーのドーズごとに外形を得ることにより、得られた外形と検査対象パターンの外形を比較して、検査対象パターンを製造するために使用されたステッパーのドーズ量を推定することを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第6の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査し、前記検査は、検査対象パターンの線幅、方向、種類、検査対象パターンと近接するパターン間のスペ-ス、前記検査対象パターンの近傍に存在するパターンの密度、終端、コーナー、切断もしくは短絡しやすい部分、全数検査で得られた危険箇所、シミュレータが予測した危険箇所、全数検査で得られたプロセス条件に敏感なパターン、シミュレータが予測したプロセス条件に敏感なパターンのうち少なくとも1つを使って前記検査対象パターンを層別し、層別された検査対象パターンをより多く含む領域を検査領域とすることを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第7の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査し、基準となるプロセス装置を選び、選ばれたプロセス装置を使ってリソグラフィーシミュレータを校正し、基準となるプロセス装置以外のプロセス装置を、校正されたリソグラフィーシミュレータに合うように調整することを特徴とする。また、本発明の好ましい態様は、請求項20に記載のパターン検査方法において、前記プロセス装置は、ステッパーであることを特徴とする。本発明のパターン検査方法の第8の態様は、検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査方法であって、前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成し、前記検査対象パターン画像を生成し、前記検査対象パターン画像のエッジを検出し、前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンから欠陥を検出し、前記検出された欠陥の近傍の前記検査対象パターンの外形を取得し、前記取得された外形と前記データとを比較することにより前記検査対象パターンの修正パターンを作成し、前記取得された外形と前記修正パターンを融合して修正された検査対象パターンを作成し、前記修正された検査対象パターンを使って、リソグラフィシミュレータで前記検査対象パターンによって転写されたパターンの外形を得て、前記転写されたパターンの外形から欠陥を検出することを特徴とする。本発明によれば、以下の効果を奏することができる。1自動的に広い範囲の半導体デバイスの検査対象パターンの線幅の測定値が得られ、得られた測定値を検査対象パターンごとの特徴量によって分類できる。検査対象パターンの幾何学的な特徴量を使って測定値の分布を分離できるのでOPCルールへのフィードバッグ情報の特定が可能になる。また、自動的に半導体デバイスの全ての検査対象パターンの線幅の測定値が得られ、得られた測定値を検査対象パターンごとの特徴量によって分類できる。さらには、設計データのセル名を使えばより細かく分類した分布を使うことが可能である。2色々なラインアンドスペースを持つ検査対象パターンとそれらの近傍のパターンの幾何学的特徴量を元に前記検査対象パターンをグループ化して、プロセス条件に敏感な検査対象パターンの組を自動的に抽出できる。抽出された検査対象パターンの組は、単数の線幅の測定値より敏感にプロセスの変動を反映するので、プロセス条件が従来の方法より厳密に管理できる。さらに、線幅の測定値の平均値の変動は小さいが、線幅の測定値の標準偏差の変動が大きい検査対象パターンの管理にも有効である。3複数の測定値をリソグラフィーシミュレータに出力することにより、最適な校正が可能になる。また、直接測定できないステッパーのNAやσが測定できるのでNAやσの最適化が容易になる。さらに、修正されたマスクパターンによって形成されるウェーハ上の検査対象パターンがリソグラフィーシミュレータで予測できるのでマスクパターンの最適化が容易になる。4同一形状の複数の検査対象パターンの線幅の平均値を使ってリソグラフィーシミュレータの校正の精度を高めることができる。5レジストが硬化する光強度、基準のドーズ値、画像ファイルフォーマットデータを使って、それぞれのステッパーのドーズごとに外形を得ることが可能になる。これらの情報はステッパーのドーズの数に依存しない。また、得られた画像ファイルフォーマットデータを画像として扱えば、光強度分布図を視覚的に理解することができる。6層別サンプリングにより、大量の検査対象パターンを広い検査領域から取得する検査に最適な検査領域を設定することが可能になる。7複数の測定値をリソグラフィーシミュレータに出力することにより、最適な機差管理が可能になる。また、直接測定できないステッパーのNAやσが測定できるのでNAやσの機差管理が容易になる。8修正されたマスクパターンを使って、リソグラフィシミュレータで得られたウェーハパターンの外形に欠陥が発生することを防止することができ、最適なマスク修正が可能になる。以下、図面を参照しつつ本発明の好ましい実施形態について詳しく説明する。内容1.概要2.ハードウェア構成2.1画像生成装置の基本構成2.2画像生成装置の走査方法2.3パターン検査装置の基本構成2.4機能ブロック図3.用語の説明3.1エッジ3.2基準パターン3.3レシピデータ3.4検査単位領域3.5検査結果4.基本検査処理4.1第1のエッジ検出4.1.1第1のエッジ検出方法14.1.2第1のエッジ検出方法24.2直線形状パターンのマッチング方法4.2.1ユニークパターンを使うマッチング方法4.2.2ネガティブパターンを使うマッチング方法4.2.3エッジの水平軸垂直軸への射影データを使ったマッチング方法4.3幾何学情報を使う孤立パターンのマッチング方法4.4統計量を使う孤立パターンのマッチング方法4.5マッチング後の処理4.6第1の検査4.6.1異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法4.6.2ピクセルの輝度分布を使う欠陥の認識方法4.7検査対象パターン画像から得られる特徴量を使った欠陥種の判定方法4.8検査単位領域全体から得られるパターン変形量4.9基準パターンの属性の抽出ルール4.10パターンの属性を使って欠陥を検出する方法4.10.1終端のエッジプレイスメントエラーを持った欠陥4.10.2直線部分、コーナーのエッジプレイスメントエラーを持った欠陥4.10.3孤立パターンのプレイスメントエラーを持った欠陥4.10.4孤立パターンの他の欠陥4.10.5コーナーの曲率異常欠陥4.11第2のエッジ検出4.12第2の検査5.応用検査処理5.1繰り返し発生する欠陥の認識方法5.1.1第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法5.1.2第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法5.1.3第3の繰り返し発生する欠陥の認識方法5.1.4第4の繰り返し発生する欠陥の認識方法5.2領域検査方法5.2.1直線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、および平均スペース幅検査方法5.2.2曲線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、および平均スペース幅検査方法5.2.3切断もしくは短絡しやすい部分の検査方法5.3基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法5.3.1ゲート線幅検査方法5.3.2エンドキャップ検査方法5.3.3コンタクトホール/ビアホールに接する配線パターンの終端に対する許容パターン変形量の適応設定方法5.3.4接触面積の検査方法5.4検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法5.5検査対象パターンの線幅の測定値の分布からフィードバック情報を得る方法5.6欠陥の位置に対応する設計データから得られる情報を使ってフィードバック情報を得る方法5.7プロセス条件に敏感な検査対象パターンの組を抽出する方法5.8検査対象パターンの外形情報を使ってリソグラフィーシミュレータを校正する方法5.9複数の同一形状の検査対象パターンの統計値を用いてリソグラフィーシミュレータを校正する方法5.10画像ファイルフォーマットを使ってリソグラフィーシミュレータの外形情報を出力する方法5.11抜取検査により、検査コスト時間を縮小する方法5.12リソグラフィーシミュレータを使ってステッパーの機差を管理する方法5.13修正されたマスクパターンをリソグラフィシミュレータを使って検証する方法1.概要本発明の実施形態に係るパターン検査装置は、図1に示す画像生成装置7により得られた検査対象パターン画像を、基準パターンと比較して検査する。図2は、設計データから得られた基準パターンの例を示す模式図である。図3は、設計データに基づいて製造された検査対象パターンの画像の例を示す模式図である。図3に示すように、検査対象パターン画像には、短絡欠陥があったり、粒子付着による欠陥があったり、許容パターン変形量内の変形があったりする。特にコーナーには大きなコーナーラウンドがある。このように、検査対象パターン画像は、基準パターンとはかなり異なったものになる。図4は、本実施形態におけるパターン検査装置が行う検査処理の概要を示す模式図である。第1の検査処理では、まず、検査対象パターン画像から第1のエッジを検出する。次に、検出された第1のエッジと第1の基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターン画像と基準パターンとのマッチングを行う。マッチングを行った結果、シフト量S1が求まるので、このシフト量S1を用いて第1の基準パターンをシフトする。次に、検出された第1のエッジとシフトした第1の基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターンを検査する。この第1の検査では、検出された第1のエッジと第1の基準パターンのエッジとを比較することにより、パターン変形量を求め、求めたパターン変形量から欠陥を検出する。パターン変形量の1つとしてシフト量S2が求まる。次に、検査対象パターン画像から第2のエッジを検出するため、第2の基準パターンをシフト量S1S2分シフトする。シフトした第2の基準パターンを用いて、検査対象パターン画像上でプロファイルを求め、第2のエッジを検出する。そして、検出された第2のエッジとシフトした第2の基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターンを検査する。この第2の検査においても、検出された第2のエッジと第2の基準パターンのエッジとを比較することにより、パターン変形量を求め、求めたパターン変形量から欠陥を検出する。パターン変形量の1つとしてシフト量S3が求まる。以上の方法により、検査対象パターン画像から、短絡欠陥、粒子付着による欠陥、パターン変形量を検出し、設計データの持つ属性などから欠陥やパターン変形量をクラス分けすることが可能になる。2.ハードウェア構成2.1画像生成装置の基本構成図1は、本発明の実施形態におけるパターン検査装置の画像生成装置の基本構成を示す模式図である。図1に示すように、本発明のパターン検査装置における画像生成装置7は、照射系装置310と試料室320と2次電子検出器330とから構成されている。照射系装置310は、電子銃311と、電子銃311から放出された1次電子を集束する集束レンズ312と、電子線荷電粒子線を,X方向,Y方向に偏向するX偏向器313およびY偏向器314と、対物レンズ315とから構成されている。試料室320はX方向,Y方向に可動のXYステージ321を備えている。試料室320にはウェーハ搬送装置340によって試料であるウェーハWが搬出入されるようになっている。照射系装置310においては、電子銃311から放出された1次電子は集束レンズ312で集束された後に、X偏向器313およびY偏向器314で偏向されつつ対物レンズ315により集束されて試料であるウェーハWの表面に照射される。ウェーハWに1次電子が照射されるとウェーハWからは2次電子が放出され、2次電子は2次電子検出器330により検出される。集束レンズ312および対物レンズ315はレンズ制御装置316に接続され、このレンズ制御装置316は制御コンピュータ350に接続されている。2次電子検出器330は画像取得装置317に接続され、この画像取得装置317も同様に制御コンピュータ350に接続されている。2次電子検出器330で検出された2次電子強度が画像取得装置317によって検査対象パターン画像に変換される。歪みの無い最大の検査対象パターン画像を取得できる1次電子の照射領域を視野と定義する。前記X偏向器313およびY偏向器314は、偏向制御装置318に接続され、この偏向制御装置318も同様に制御コンピュータ350に接続されている。XYステージ321は、XYステージ制御装置322に接続され、このXYステージ制御装置322も同様に制御コンピュータ350に接続されている。またウェーハ搬送装置340も同様に制御コンピュータ350に接続されている。制御コンピュータ350は、操作コンピュータ360に接続されている。2.2画像生成装置の走査方法図5は、図1で示す画像生成装置の2次電子検出器330で検出した2次電子の強度を示す模式図である。図5は、検査対象パターンPについて1本の電子線をX方向に走査した場合の2次電子検出器330によって得られた2次電子の強度を示している。図5に示すように、エッジ効果により、検査対象パターンPのエッジから発生する2次電子の強度が、検査対象パターンPの中心部から発生する2次電子の強度より強い。また、検査対象パターンの左側から発生する2次電子の強度と右側から発生する2次電子の強度では2次電子の強度は対称ではない。例えば、電子線が検査対象パターンPに進入する側である図5の左側のエッジから発生する2次電子の強度は、電子線がパターンから進出する側である図5の右側のエッジ反対側のエッジから発生する2次電子の強度より弱い。図6は、図5に示す検査対象パターンPを90度回転させ、この検査対象パターンPのプロファイルを取得した場合の2次電子の強度を示す模式図である。図6は、検査対象パターンPについてX方向に複数の電子線を走査することにより、2次電子検出器330で検出される2次電子の強度を図示したものである。図6に示すように、走査方向に近い方向を持つ検査対象パターンPのエッジでは図5に比べてエッジ効果を明瞭に得ることが難しい。図7は、本発明の実施形態におけるパターン検査装置によって検査対象パターンの検査を行う場合の走査領域を示す模式図である。図7において、点線で書かれている長方形は、3.4検査単位領域で後述する検査領域である。検査領域の中に、実線で書かれている検査対象パターンPがある。検査領域は視野で分割して得られる検査単位領域ごとに検査される。走査領域は1回の走査によって走査される領域である。走査領域の最大の大きさは視野である。検査領域の境界内部の検査単位領域と走査領域は同じである。検査領域の境界を含む走査領域の場合は、走査領域で、かつ、検査領域である領域が検査単位領域になる。図7の一点鎖線で書かれている縦3つ横3つの計9つのブロックB1からB9は、走査領域を示している。検査対象パターン画像のエッジの近傍から得られるプロファイルのピークとボトムに差があるほどエッジ検出精度は高くなる。図8は、検査対象パターンについて横方向X方向の走査を行った場合のエッジ検出精度を示す模式図である。図8に示すように、横方向に検査対象パターンを走査した場合、図5と同様に縦方向のエッジについてのエッジ検出精度は良好であるが、横方向のエッジについては良好なエッジ検出精度が得られない。図9は、検査対象パターンについて上方向に向かって縦方向Y方向の走査を行った場合のエッジ検出精度を示す模式図である。図9に示すように、縦方向に検査対象パターンを走査した場合、横方向のエッジについてのエッジ検出精度は良好であるが、縦方向のエッジについては良好なエッジ検出精度が得られない。縦横方向のエッジがある図7の左下のブロックB7においては、縦横両方向のエッジについて良好なエッジ検出精度を得ようとすると、図8に示す横方向の走査と図9に示す縦方向の走査の2方向の走査が必要である。ブロックB7の右隣に示す横方向のエッジのみのブロックB8においては、図9に示す縦方向の走査が必要である。また、中段1番左に示す縦方向のエッジのみのブロックB4においては、図8に示す横方向の走査が必要である。これらの例では、検査対象パターンを構成するエッジの方向のすべてにより垂直になる走査方向が選択されている。このように、横方向、縦方向のいずれかの走査を行う、あるいは横方向および縦方向の2方向の走査が、基準パターンを構成するエッジの方向の分布を使って採択される。半導体集積回路LSIや液晶パネルの検査対象パターンの大部分は、横縦方向のエッジで構成されているために、これらの横縦方向のエッジを持つ検査対象パターン画像のエッジを精度良く検出するためには、検査対象パターンに横方向および縦方向の走査をする必要がある。図10は、検査対象パターンについて双方向の走査を行う方法の模式図である。図5を使って説明したように、電子線の進入側のエッジ図5の左側のエッジが、反対側のエッジ図5の右側のエッジに比べて2次電子の強度が弱く観測される。そこで、図10に示すように、走査方向を交互に逆転して検査対象パターン画像を取得する。すなわち、左方向と右方向の交互の走査を行って検査対象パターン画像を取得する。左方向走査の検査対象パターン画像で検査対象パターンの左側のエッジを計測し、右方向走査の検査対象パターン画像で検査対象パターンの右側のエッジを計測することにより、右側左側いずれのエッジにおいても良好なエッジ検出精度を得ることができる。図11a、図11bおよび図11cは、45度、もしくは-45度方向の走査方法を示す模式図である。図11aで示される横縦方向のエッジから成る検査対象パターンP1については図11bに示す45度方向、もしくは図11cに示す-45度方向の走査を1回行うことによって良好な縦横方向のエッジについてのエッジ検出精度を得ることができる。もし、図11aで示される45度方向のエッジから成る検査対象パターンP2があった場合、検査対象パターンP2に対する45度と-45度方向の2方向の走査を行う必要があるが、検査対象パターンP2に対する2方向の走査が必要とされる頻度は、縦横方向のエッジのみの検査対象パターンP1に対する1方向の走査が必要とされる頻度より少ないことが期待される。よって、一方向の走査の場合は、45度方向または-45度方向の走査がエッジ検出精度を得る方法として有効である。次に、45度方向と-45度方向の走査が実施される場合を説明する。検査対象パターンP2を成す右下方向-45度のエッジについての良好なエッジ検出精度は、図11bに示す45度方向の走査で得られるが、図11cに示す-45度方向の走査では、走査方向と検出すべきエッジが平行なので得られない。検査領域を-45度方向の走査で検査している場合は、検査対象パターンP2を含む検査単位領域を45度方向と-45度方向の走査で検査する。一般に、45度方向と-45度方向の走査が必要な頻度は、0度方向、90度方向の走査が必要な頻度に比べて少ない。図5から図11で説明したように、画像生成装置7は、以下の3方法のいずれかによって検査対象パターン画像を得る。1走査方法10度、90度、45度あるいは-45度方向の1方向の走査2走査方法20度と180度方向の交互の走査3走査方法30度および90度方向の2方向の走査もしくは45度と-45度方向の2方向の走査座標系は、設計データと同じく、X軸を右方向、Y方向を上方向に取る。エッジ方向は、右手側が検査対象パターン内部になるような方向として定義する。図7のブロックB4には、縦方向のエッジが2本あるが、左側のエッジの方向が90度、右側のエッジの方向が270度となる。4.1第1のエッジ検出で後述するように、第1のエッジは局所的な検査対象パターン画像から検出されたエッジである。この第1のエッジの方向は検出された時点で決められる。以下では、前記走査方法1から前記走査方法3で得られた検査対象パターン画像から第1のエッジを検出する方法を説明する。前記走査方法1である1方向の走査と前記走査方法2である交互の走査では、1枚の検査対象パターン画像からエッジを検出する。前記走査方法3である2方向の走査では、2枚の検査対象パターン画像からエッジを検出し、検出されたエッジ情報を融合させる。0度および90度方向の2方向の走査の場合は、0度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から45度から135度と、225度から-45度の間のエッジを抽出し、90度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から135度から225度と、-45度から45度の間のエッジを抽出し、両者を合成して1検査対象パターン画像から検出されたエッジとして扱う。45度および-45度方向の2方向の走査の場合は、45度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から90度から180度と270度から360度の間のエッジを抽出し、-45度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から0度から90度と180度から270度の間のエッジを抽出し、両者を合成して、1検査対象パターン画像から検出されたエッジとして扱う。4.11第2のエッジ検出で後述するように、第2のエッジはプロファイル1次元データから検出されたエッジである。この第2のエッジの方向はプロファイルが設定された時点で決められる。以下では、前記走査方法1から前記走査方法3で得られたプロファイルから第2のエッジを検出する方法を説明する。前記走査方法1である1方向の走査では、プロファイルは同一の検査対象パターン画像から求める。前記走査方法2である0度、180度交互の走査では右側のエッジ180度から360度のエッジを得るプロファイルを0度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から、左側のエッジ0度から180度のエッジを得るプロファイルを180度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から求める。前記走査方法3である2方向の走査では、45度から135度と、225度から-45度の間のエッジを検出するプロファイルを0度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から、135度から225度と、-45度から45度の間のエッジを検出するプロファイルを90度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から求める。図12は、0度方向の走査で得られた検査対象パターン画像もしくは90度方向の走査で得られた検査対象パターン画像を用いて検査されるべき線分の例を示す模式図である。図12で示されるように、0度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から縦方向90度または270度の方向、左上方向135度、右下方向-45度の直線部分、コーナー、終端の線分を検査すれば良い。また、90度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から横方向0度または180度、右上方向45度、左下方向225度の直線部分、コーナー、終端の線分を検査すれば良い。45度および-45度の2方向の走査の場合は、90度から180度と270度から360度の間のエッジを検出するプロファイルを45度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から、0度から90度と180度から270度の間のエッジを検出するプロファイルを-45度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から求める。このように、検査対象パターン画像のエッジは、複数の走査方向のうちの一方向で生成された検査対象パターン画像から検出される。選択された走査方向は、基準パターンのエッジにより垂直になる方向である。検査対象パターン画像が45度もしくは-45度方向の走査で得られた場合においては、設計データと検査対象パターン画像の間に回転が存在するので、その回転を補正する必要がある。回転補正の方法として、設計データを回転する方法が使用できるが、設計データを回転すると傾斜画像が最終出力となるので見難いという欠点がある。そこで、本実施例では検査対象パターン画像を回転する方法を採用した。しかしながら、X,Y方向に均等にサンプリングする走査をした場合に、その検査対象パターン画像を回転すると、ピクセル間の内挿値を回転した検査対象パターン画像の値として用いなければならない。この場合には、回転された検査対象パターン画像が内挿によってぼけたりする弊害があるので、本実施例では内挿を用いずに、ピクセルの位置を置き換えることによってのみ回転された検査対象パターン画像を得る方法を採用した。この方法を用いる場合は、次に述べるような特別な走査方法を採用する必要がある。図13はピクセルの位置を置き換えることによって回転された検査対象パターン画像を得る方法を示す模式図である。図13の左側に示された45度傾斜走査方法の図は図13の右側に示された45度傾斜画像の図と全く同じものを45度回転して描いてある。最終的に取得しようとする検査対象パターン画像は右側の形のものである。図中、碁盤の目の格子点はX,Y方向に均等にサンプリングされて得られるべき検査対象パターン画像の位置である。黒丸●は実際にサンプリングされる位置を示している。黒丸が無い位置はこの走査方法ではサンプリングされない位置である。この右側の形の検査対象パターン画像を取得するために左側の走査方法で行う。この場合は、X方向のサンプリング間隔Sは各々の走査線で同一であるが、Y方向のサンプリング間隔についてはX方向のサンプリング間隔Sの半分である。また奇数行と偶数行では、サンプリングされる位置がX方向にサンプリング間隔Sの半分だけずれている。このサンプリング間隔Sは、右側のピクセル間隔に√2をかけたものになる。そうすると、左側の図を横に寝かせるだけで所望の検査対象パターン画像が得られるということになる。この場合は、実際にサンプリングされた順番とは違う順番で値を入れていく作業が必要となる。図13は45度の角度の走査方法を示すものであるが、図14は、arctanの角度の走査方法および回転された検査対象パターン画像を示す模式図である。本実施例を使用すれば、検査対象パターン画像を得るために、最小限度の電子線荷電粒子線を走査すればよく、したがって最小の時間で検査対象パターン画像を得ることができる。また、内挿による画質低下を伴わない検査対象パターンの回転画像を取得することができ、エッジの検出精度の低下を避けられる。2.3パターン検査装置の基本構成図15は、本実施形態におけるパターン検査装置の基本構成を示す模式図である。本実施形態におけるパターン検査装置は、主制御部1、記憶装置2、入出力制御部3、入力装置4、表示装置5、印刷装置6および、図1に示す画像生成装置7を備える。主制御部1はCPUCentralProcessingUnit等により構成され、装置全体を統括的に制御する。主制御部1には記憶装置2が接続されている。記憶装置2は、ハードディスク、フレキシブルディスク、光ディスク等の形態をとることができる。また、主制御部1には、入出力制御部3を介して、キーボード、マウス等の入力装置4、入力データ、計算結果等を表示するディスプレイ等の表示装置5、および検査結果等を印刷するプリンタ等の印刷装置6が接続されている。主制御部1は、OSOperatingSystem等の制御プログラム、パターン検査のためのプログラム、および所要データ等を格納するための内部メモリ内部記憶装置を有し、これらプログラム等によりパターン検査を実現している。これらのプログラムは、フレキシブルディスク、光ディスク等に記憶しておき、実行前にメモリ、ハードディスク等に読み込ませて実行されるようにすることができる。2.4機能ブロック図図16は、本実施形態におけるパターン検査装置の機能ブロック図を示す模式図である。基準パターン生成部11、検査部12、出力部13および欠陥種認識部14はプログラムにより実現されている。基幹データベース21、レシピデータベース22および欠陥種参照データベース23は記憶装置2内に設けられている。基幹データベース21を外部に設け、パターン検査装置がLANLocalAreaNetworkを経由して基幹データベース21にアクセスするようにしても良い。図17は、本発明の別の実施形態におけるパターン検査装置の機能ブロック図を示す模式図である。図17に示す例は、繰り返し発生する欠陥を認識する機能を有した構成を示す模式図であり、図16の機能ブロック図に対して、欠陥情報記憶部24と、繰り返し発生する欠陥を認識する繰り返し欠陥認識部25とが追加されている。3.用語の説明3.1エッジエッジは、検査対象パターンの内部と下地の境を意味する。エッジとして、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジが使用される。検査対象パターン画像のエッジは、エッジ検出方法で検出され、基準パターンのエッジは直線もしくは曲線で表現された基準パターンをピクセル単位で分割して得られる。後述の4.6第1の検査の図60で示されるように、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとを対応づけて検査が行われる。エッジは、ピクセルごとに開始点サブピクセル精度、方向、および強度の情報を有するベクトルで表現される。検査対象パターン画像のエッジの場合は、強度は、ベクトルの長さとエッジの明確さを乗じた値である。ここで、エッジの明確さは実際にエッジである確からしさと定義される。また、基準パターンのエッジの場合は、強度は、ベクトルの長さとマッチングに寄与する度合いを乗じた値である。3.2基準パターン基準パターンとは線分もしくは曲線で表現されたもので、検査対象パターン画像と比較されるものである。基準パターンにもっとも適したものとして設計データが使われる。この設計データとして、たとえばGDSIIGraphicDesignSystemIIデータストリ-ム形式のレイアウトデータに、レイアの融合やフラクチャリングを行ったものが使える。まず、検査対象パターン画像から検出されるエッジ位置に最も適したように設計データに対し、シュリンク処理設計データの倍率を変える処理、サイズ処理線幅を変える処理などを施す。また、第1のエッジ検出と第2のエッジ検出とでは一般的に検出されるエッジ位置が異なるので、第1エッジ検出用、および第2エッジ検出用に基準パターンを2種類用意する。次に、この処理で得られた多角形を、視野にXYステージ321の誤差および検査対象パターンの最大許容パターン変形量を加えた長さを一辺とする長方形領域でクリッピングする。次に、得られた多角形のコーナーに丸みがつけられる。図18に示すように、通常、設計データは、鋭角をもった多角形図中点線である一方、ウェーハに形成される検査対象パターンのコーナーはコーナーラウンド図中実線がつく。そこで、得られた多角形のコーナー部分に円、楕円、直線、もしくは他の方法で記述した曲線を適用し、検査対象パターンに近くなるように補正する。最後に、以上で得られた結果を基準パターンとし、レシピデータベース22に登録する。XYステージ321の誤差が無視できる場合は、パターン変形の絶対座標値が計測できる。本実施形態では、XYステージ321の誤差および検査対象パターンの最大許容パターン変形量を考慮し、基準パターンを検査対象パターン画像よりも大きくとって検査に使用しているが、代わりに検査対象パターン画像を基準パターンよりも大きくとって検査に使用しても良い。基準パターンに設計データを使えば、ウェーハ上に形成された検査対象パターンと設計データとを比較する欠陥検査が実行できる。この場合は、許容パターン変形量として電気特性に影響しない許容量を設定する。この許容パターン変形量は、基準パターンの属性ごとに設定でき、さらに、検査対象パターンの込み入っている場所とそうでない場所とで可変にすることも可能である。基準パターンにリソグラフィシミュレータで得られたシミュレーションパターンの外形を形成する曲線図73の実線を使えば、シミュレーションの正当性を検証できる。シミュレーションパターンはマスクデータを使って、光学的にシミュレートして得られた光強度分布から得られる。この分布から外形の曲線を得る。この場合の許容パターン変形量は、シミュレーションで許される誤差量を設定する。本実施形態においては、基準パターンとして設計データを使う方法を説明する。図19は基準パターンの例を示す模式図であり、図20は図19の基準パターンSをピクセルごとのエッジに変換した例を示す模式図である。図19において、基準パターンS点線はサブピクセル精度で示されている。通常、基準パターンのエッジ方向は、ピクセルの横方向X方向または縦方向Y方向に平行である。基準パターンのエッジも、検査対象パターン画像のエッジと同様に、ピクセルごとに開始点サブピクセル精度、方向、および強度の情報を有する。本実施形態においては、後述の4.2.1ユニークパターンを使うマッチング方法と4.2.2ネガティブパターンを使うマッチング方法を除いて基準パターンのエッジの強度をすべて1にしている。図21に示すように、基準パターンは、コーナー部分に曲線が含まれる。基準パターンの曲線部分を基準パターンのエッジに変換するために、ピクセルの中心261に最も近い基準パターン上の点262での接線263を生成する。3.3レシピデータ検査の前に、以下のレシピデータと称される検査パラメータの組を設定する。レシピデータの内でオペレータ入力パラメータとして、設計データ検索用パラメータ、画像取得パラメータ、およびにエッジ検出および検査のためのパラメータがある。また、レシピデータの内で出力データとして、基準パターン生成部11が生成する基準パターンがある。設計データ検索用パラメータとして、検査対象ウェーハ試料のデバイス名、およびプロセス名を指定するパラメータを設定する。画像取得パラメータとして、ウェーハを特定するためのスロット番号、照射系装置310の条件設定パラメータ、ピクセル間隔、ピクセル数、および検査領域を設定する。ピクセル間隔とは、検査対象パターン画像のピクセル間隔に対するウェーハ上の距離を意味する。ピクセル数には、1024×1024、8192×8192などの値が使われる。ピクセル間隔にピクセル数を乗じた数は、検査対象パターン画像の大きさになる。この大きさを持つ領域は、前述の2.1画像生成装置の基本構成で説明した視野である。例えば、ピクセル間隔が9nmでピクセル数が8192×8192であれば、視野は約70μm×70μmである。エッジ検出および検査のためのパラメータとして、以下のパラメータを設定する。1検査すべきパターン変形量エッジプレイスメントエラー線幅の変形量最小線幅スペース幅の変形量最小スペース幅接触面積検査比孤立パターンの場合の検査対象パターンの重心のプレイスメントエラーと直径変形量ウェーハに形成されてはならない補正パターンの欠陥判断係数2上記パターン変形量に対応する許容パターン変形量の-側の限界値および側の限界値、ならびにマッチングで使用するエッジの許容方向差の限界値これらのパターン変形量は、基準パターンの属性ごとに設定される。3検査対象パターン画像から経験的に決められる第1のエッジ検出パラメータ第1のエッジ検出方法エッジ膨張用のフィルタ係数検査対象パターン画像のエッジの2値化しきい値検査対象パターン画像のエッジの2値化で使われるpタイル法の係数p4基準パターンの属性直線部分、コーナー、終端、孤立パターン等を認識するための抽出ルールが使用するパラメータ基準パターンの属性は、基準パターンの一部もしくは全部を区別するために使用される。典型的な基準パターンの一部を区別するために使用する属性は3種類ある。1つ目は、直線部分基準パターンの終端に対応しない直線部分である。2つ目はコーナー終端の属性を持つ直線部分に接触しない頂点の部分である。3つ目は終端基準パターンの終端に対応する直線部分である。基準パターンの全部を区別するために使用する属性として、孤立パターン他のパターンから孤立しているパターンがある。5領域検査に適した部分を認識するための抽出ルールが使用するパラメータ線幅検査用に適した基準パターンの最大線幅、最小線長、終端非使用長スペース検査用に適した基準パターンの最大線幅、最小線長、終端非使用長切断しやすい部分の最大線幅切断しやすい部分の最大線長短絡しやすい部分の最大スペース幅短絡しやすい部分の最大スペース長6検査対象パターン画像から経験的に決められる第2のエッジ検出パラメータプロファイル取得区間の長さプロファイル取得区間の間隔プロファイル取得区間内のサンプリングポイントの間隔プロファイルからエッジを認識する方法しきい値法を使うかなどプロファイル取得区間をレシピデータ設定時に設定するか第1のエッジを検出してから設定するかのフラグ7孤立パターンの大きさの最小値と最大値および安全係数8大域的変形量を求めるために使用する検査単位領域の数9欠陥画像の最大登録数10再検査対象とする欠陥の最大登録数11自動コントラストブライトネス調整、自動フォーカス調整、および自動非点収差調整に適した領域12歪補正回路が持つ代表歪ベクトルの間隔レシピデータは、設計データ検索用パラメータであるデバイス名、プロセス名、および検査モードをキーにして管理される。検査モードとは、画像取得パラメータとエッジ検出および検査のためのパラメータを総称した名前である。図22は、本実施形態におけるレシピ登録処理の例を示すフローチャートである。まず、オペレータは、入力装置4を介して基準パターン生成部11に、オペレータ入力パラメータ設計データ検索用パラメータ等を入力するステップS202。基準パターン生成部11は、設計データ検索用パラメータデバイス名、およびプロセス名をキーとして基幹データベース21を検索し、設計データを取り出すステップS204。基幹データベース21は、基準パターンに対応する設計データを格納したデータベースである。次に、基準パターン生成部11は、設計データから基準パターンを生成するステップS206。最後に、基準パターン生成部11は、基準パターンとオペレータ入力パラメータを、レシピデータとして、レシピデータベース22に登録するステップS208。3.4検査単位領域検査は、入力された検査領域を、視野で分割して得られる検査単位領域ごとに行われるので、基準パターンは検査単位領域ごとに生成される。検査には、逐次検査およびランダム検査がある。図23は、逐次検査を示す模式図である。検査領域は、図23で示されるようにウェーハ全面を単位として設定されるのではなく、長方形で指定された複数の領域図23のように上側の短い長方形と下側の長い長方形などとして設定されるので、その領域を高速検査するために、検査単位領域ごとに逐次走査を実施する。検査単位領域ごとに基準パターンを作成する。図24は、ランダム検査を示す模式図である。ランダム検査においては、ある領域を逐次に検査するのではなく、限定された領域を検査する。図24では、検査単位領域301から304についてのみ検査を行う。3.5検査結果検査結果として、以下の種類の基本情報がある。1異常パターン変形量を持った欠陥の情報2ピクセルの輝度分布から検出される欠陥の情報3検査単位領域全体から得られるパターン変形量基準パターンの属性に関するパターン変形量を使用して得られる以下の情報がある。4基準パターンの属性を使って検出される欠陥の情報対向するエッジを使用して得られる以下の情報がある。5領域検査方法で検出される欠陥の情報4.基本検査処理図25は、本実施形態における基本検査処理の例を示すフローチャートである。図26および図27は、本実施形態における検査処理の他の例を示すフローチャートであり、繰り返し発生する欠陥を認識する場合の検査処理の例を示すフローチャートである。図27のブロックAは図26のブロックAと同じものであり、検査の前に準備する工程を示している。図27のブロックBは図26のブロックBと同じものであり、各検査領域の検査の工程を示している。図25に示すフローチャートに基づく基本検査処理において、まず、オペレータは、入力装置4を介して検査部12に、レシピ検索用パラメータデバイス名、プロセス名および検査モードを入力するステップS302。検査部12は、レシピ検察用パラメータをキーとしてレシピデータベース22を検索し、基準パターンを含むレシピデータを取り出すステップS304。そして、検査部12は、検査対象パターン画像を取得するため、画像生成装置7に対して画像取得パラメータを設定し、ウェーハ搬送、アライメント、および照射系装置310の条件設定を指示するステップS306。アライメントとは、設計データが使用している座標系とウェーハ試料の観察位置を管理する座標系との変換係数を求める方法をいう。これはCADComputerAidedDesignナビゲーションで具現化されている。CADナビゲーションは、アライメントの後に、CADデータ上の観察したい座標値を、ウェーハ観察位置を管理する座標値に変換し、その位置へ画像生成装置の視野を移動させて、その位置の画像を入手する方法で、よく知られているものである。画像生成装置7としては、図1に示す走査型電子顕微鏡が最も適しているが、走査型フォーカスイオンビーム顕微鏡、走査型レーザー顕微鏡や走査型プローブ顕微鏡などの各種の走査型顕微鏡もしくは各種顕微鏡を使用することができる。画像生成装置7は、検査単位領域ごとに、検査対象パターン画像および画像の中心位置を検査部12に出力するステップS308。4.1第1のエッジ検出次に、検査部12は、検査対象パターン画像から第1のエッジを検出するステップS310。第1のエッジ検出として次の2つのエッジ検出方法が使用できる。第1のエッジ検出方法は、前述の3.3レシピデータ3第1のエッジ検出方法によって選択される。4.1.1第1のエッジ検出方法11つは、検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像に適した方法である。このような画像の多くは2値化処理でエッジを検出できるが、コントラストが比較的明瞭でない場合は明確にエッジを検出できない。このときに、[文献1]:RMHaralickDigitalstepedgesfromZEROcrossingofseconddirectionalderivativesIEEETransPatternAnalMachineIntellvolPAMI6No1pp58681984に開示の方法を応用してエッジを検出することができる。この方法を応用すれば、エッジ部分の変曲点をサブピクセル精度で検出することができる。4.1.2第1のエッジ検出方法2もう1つは、エッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない画像からエッジを検出する方法である。例えば、[文献2]:CartanStegerAnunbiaseddetectorofcurvilinearstructuresIEEETransPatternAnalMachineIntell20February1998に開示の方法が使用できる。この方法によれば、エッジ部分の峰をサブピクセル精度で検出することができる。ただし、この方法では検査対象パターンの内部と下地を区別できないのでエッジの方向は0度から180度の値のみをもつ。前述の4.1.1第1のエッジ検出方法1の別の方法として前述の文献2の方法を使用しても良い。この場合は検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像に微分フィルタ例えば、Sobelフィルタやバンドパスフィルタをかけてエッジ強度画像を得て、得られたエッジ強度画像からエッジが検出される。この場合は検査対象パターン内部と下地を区別できる。これらの方法はある程度大きな窓を使った処理であるので、サブピクセル精度が得られるだけでなく、エッジの方向も安定している。ゆえに、エッジ検出精度を向上するために、エッジを連結し、連結したエッジを直線近似する方法は必ずしも必要ではない。ステップS310の第1のエッジ検出では、検査対象パターン画像からピクセル単位でエッジの強度および方向を求める。強度は、3.1エッジで説明したように、ベクトルの長さとエッジの明確さを乗じた値である。前述の4.1.1第1のエッジ検出方法1で説明した検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像の場合は、前述の文献1の方法を用いて、画像の1次微分値の絶対値をエッジの明確さとし、画像の2次微分値のゼロクロス点をエッジ位置とするエッジが認識される。一方、前述の4.1.2第1のエッジ検出方法2で説明したエッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない画像の場合には、前述の文献2の方法を用いて、画像の2次微分値の符号反転値絶対値をエッジの明確さとし、画像の1次微分値のゼロクロス点をエッジ位置とするエッジが認識される。いずれの画像もエッジはサブピクセル精度で得られる。図28は、前述の4.1.1第1のエッジ検出方法1で説明した検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある検査対象パターン画像の例を示す模式図であり、図29は図28の画像から検出したエッジを示す模式図である。図28には、ピクセルごとにその輝度値が示されている。輝度値は2次電子強度をデジタル化した値である。図29に示すように、エッジはピクセルごとに検出され、ピクセルごとに開始点サブピクセル精度、方向0度から360度、および強度の情報が得られる。強度は、前述のように、明確なエッジであるほど大きい値を取る。図30は、前述の4.1.2第1のエッジ検出方法2で説明した、エッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない検査対象パターン画像の例を示す模式図であり、図31は図30の画像から検出したエッジを示す模式図である。図30においても、ピクセルごとにその輝度値が示されている。また、図31に示すように、エッジはピクセルごとに検出され、ピクセルごとに開始点サブピクセル精度、方向0度から180度、および強度の情報が得られる。4.2直線形状パターンのマッチング方法次に、検査部12は、検査対象パターン画像のエッジを膨張させる。以降、得られた結果を膨張エッジと呼ぶステップS312。本実施形態においては、エッジは、電気特性的に影響しない許容パターン変形量分膨張させている。この段階では許容パターン変形量は正の整数である。この値は、前述の3.3レシピデータ2許容パターン変形量の-側の限界値および側の限界値の値の最大値を整数化した値である。エッジを、許容パターン変形量分膨張させることにより、電気特性的に影響を与えないパターン変形を許容してマッチングすることができる。膨張エッジを得る方法を説明する。図32は1次元の検査対象パターン画像のエッジの強度の例を示す模式図であり、図33は図32のエッジを膨張させた例を示す模式図である。図33が膨張エッジを示している。図32および図33では、説明を簡単にするために、1次元データが使用されている。図32から図33を得る方法として以下の方法が使用できる。これらの方法では、エッジの強度を示す図を画像として扱い、適切なフィルタを考察している。許容パターン変形量内の変形を無視するために、許容パターン変形量の2倍の大きさの窓を持った最大値フィルタによって、図32に示されたエッジの強度を示す図が処理され、図33に示された膨張エッジを得る。最大値フィルタとは、対象となるピクセルの近傍である窓の中の各ピクセルが持つ値の最大値を求め、求めた最大値をフィルタ後のピクセルの値とするものである。図33では、図32の検査対象パターン画像のエッジを左右に2ピクセル分膨張させている。これは許容パターン変形量が2ピクセルの場合の例である。基準パターンのエッジが図34で示される場合を考察する。まず、図34をシフトして得られる図を作成する。シフト量はおのおの左方向に2ピクセルから右方向に2ピクセルである。次に、図33およびシフトされた各図からマッチング評価値を求めると、各マッチング評価値は同じ値になる。よって、シフト量は一意的に決められない。マッチング評価値は後述する。この問題を解決するために、図35に示すように、図32のエッジに重み付けをしてエッジを膨張する。図35の膨張を実現するには、係数が0.5、0.75、1.0、0.75、0.5のスムージングフィルタを用いれば良い。図35で示した例の場合、図34基準パターンのエッジが左右に1ピクセル以上シフトすると評価値が下がる。次に、図36に示すように、図34で示された基準パターンのエッジに対して2ピクセル分広がった基準パターンのエッジを考察する。まず、図36をシフトして得られる図を作成する。シフト量は左方向に1ピクセルと右方向に1ピクセルである。次に、図35およびシフトされた各図から後述するマッチング評価値を求めると、各マッチング評価値は同じ値になる。よって、シフト量は一意的に決められない。この問題を解決するために、図37に示すように、図32のエッジに重み付けをして膨張すれば良い。図37の膨張を実現するには、係数が0.5、0.9、1.0、0.9、0.5のスムージングフィルタ図38を用いれば良い。以上の考察から、図37に示すような膨張が最も適している。処理速度やエッジの込み具合などの観点から図33や図35に示すような膨張を用いても良い。スムージングフィルタの係数を決めた後、係数は、前述の3.3レシピデータ3エッジ膨張用のフィルタ係数に登録されて使用される。図39は2次元の検査対象パターン画像のエッジの強度の例を示す模式図であり、図40および図41は図39のエッジを膨張させた例を示す模式図である。図39において、エッジの強度は、20のところ以外はすべて0である。図40は図33と同様の膨張を行った場合の結果を示し、図41は図37と同様の膨張を行った場合の結果を示す。図42は2次元の検査対象パターン画像のエッジベクトルの例を示す模式図であり、図43および図44は図42のエッジを膨張させた例を示す模式図である。図43は図33と同様の膨張を行った場合の結果を示し、図44は図37と同様の膨張を行った場合の結果を示す。膨張はX、Y成分ごとに行っている。検査部12は、膨張エッジと基準パターンのエッジとを比較して、検査対象パターン画像と基準パターンとのピクセル単位でのマッチングを行うステップS314。本実施形態においては、後述する4.8検査単位領域全体から得られるパターン変形量の中で説明するように、サブピクセル精度でのシフト量S2を使用してマッチングを行う。よって、ここでは高速化を目的としてピクセル単位でのマッチングを行う。したがって、図45で示すように、図20の基準パターンのエッジベクトルをピクセル単位で表したエッジベクトルを使用してマッチングを実施する。本実施形態におけるマッチングでは、評価値F0が最大になる位置を得るために、検査対象パターン画像に対して基準パターンをピクセルごとに上下左右にシフトし、得られた評価値F0が最大になる位置をマッチング位置とする図46。本実施形態においては、以下の式で示すように、基準パターンのエッジが存在するピクセルにおける膨張エッジの強度の総和を評価値F0としている。ここで、Eは、膨張エッジの強度をその大きさとして持ち、膨張エッジの方向をその方向として持つベクトルである。エッジの存在しない場所ではEの大きさは0である。Rは、基準パターンのエッジ方向をその方向として持つベクトルである。ただし、Rの大きさは、基準パターンのピクセル内での長さである。ここで、ベクトルは基準パターンのエッジのシフト量S1である。評価値F0の計算においてRが0でないピクセルのみを記憶すれば、高速に計算が行え、記憶領域が少なくてすむ。さらに、残差逐次検定法SSDA:SequentialSimilarityDetectionAlgorithmで使われている計算の打切りを用いれば計算がさらに高速化される。図47および図48は、図43膨張エッジと図45基準パターンのエッジとを重ね合わせた模式図である。図47において、ピクセル254は、図43のピクセル251および図45のピクセル252に対応する。図48は、図47で示される位置関係から図43を右に1ピクセル、下に1ピクセルシフトさせた場合の図43および図45の位置関係を示している。したがって、ピクセル255は、図43のピクセル251および図45のピクセル253に対応する。評価値F0を用いれば、エッジの存在するピクセルが重なり合う度合いが大きいほど、評価値が高くなる。評価値F0を用いる場合には、図39から図41で示したような膨張処理を行えば良い。なお、評価値F0は、前述の4.1.1第1のエッジ検出方法1と前述の4.1.2第1のエッジ検出方法2で説明したいずれの画像にも適用可能である。本実施形態においては、上記評価値F0を用いているが、他の評価値を用いることもできる。例えば、前述の4.1.1第1のエッジ検出方法1で説明した検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像の場合には、以下の評価値Faを用いることができる。また、例えば、前述の4.1.2第1のエッジ検出方法2で説明したエッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない画像の場合には、以下の評価値Fbを用いることができる。評価値FaまたはFbを用いる場合には、図42から図44で示したような膨張処理を行えば良い。評価値F0、Fa、およびFbを考察する。評価値F0はデータがスカラのため高速計算に関して有利である。一方、評価値FaおよびFbは、例えば、図49に示すような場合に有効である。評価値FaおよびFbを用いた場合には、基準パターン図49aの縦線部分のエッジベクトルと検査対象パターン画像図49bの横線部分のエッジベクトルとの内積をとると0に近くなるため、101の部分と102の部分とがうまくマッチングする。しかし、評価値F0を用いた場合には、方向は関係なく強度のみで判断するため、101の部分と103の部分とが誤ってマッチングする可能性がある。評価値Faは検査対象パターン内部と下地の区別がつくので評価値Fbよりマッチングが堅牢である。例えば、図50に示すように、線幅111、113とスペース幅112、114が同じ場合にFaを用いると、どちらがラインかスペースかの区別がつくのでFbより望ましい結果が得られる。本実施形態においては、検査対象パターン画像のエッジを膨張してマッチングを行っているが、代わりに基準パターンのエッジを膨張してマッチングを行うこともできる。4.2.1ユニークパターンを使うマッチング方法前述のマッチング方法では全ての基準パターンのエッジの強度を同等に扱って処理を実施した。前述の3.1エッジで説明したように、強度はベクトルの長さとマッチングに寄与する度合を乗じた値である。前述の方法とは別の方法として、基準パターンのエッジの強度に異なる値を与えてマッチングがより堅牢になるマッチング方法が使用できる。この方法は図51を用いて以下の手順で実施される。図51のaは基準パターンの例を示す模式図であり、図51のbはaの基準パターン点線と検査対象パターン画像実線との関係の例を示す模式図である。図51aに示す基準パターンは周期的なパターンであるが、1ヶ所ギャップがある。この基準パターンと検査対象パターン画像とのマッチングを行う際に、図51bに示すように、両パターンが1周期ずれていても、ギャップの部分以外は一致するので、マッチングの評価値は高くなってしまう。そこで、このギャップの部分に対応する基準パターンのエッジのマッチングに寄与する度合を大きくして、検査対象パターン画像のギャップと基準パターンのギャップとが一致しない場合にはマッチング評価値が大きく低下するようにする。まず自己相関法で基準パターンの周期を求める。次に、もとの基準パターンと一周期ずらした基準パターンを比較してもとの基準パターンにあって1周期ずらした基準パターンにないパターンを求める。求めたパターンをユニークパターンとして認識する。ユニークパターンのエッジのマッチングに寄与する度合を他の基準パターンより大きい値にする。この値は1より大きい値にする。この値として経験から得られた固定値もしくは、固定値÷全基準パターン中のユニークパターンの比率などが使用できる。4.2.2ネガティブパターンを使うマッチング方法ユニークパターンをより効率的に使う方法として、ユニークパターンの対であるネガティブパターンを使うマッチング方法が使用できる。図52aおよび図52bは長方形パターンが周期的に並んでいる基準パターンのマッチング評価値の計算方法を示す模式図である。図52aおよび図52bに示された検査対象パターンの右側にも長方形パターンが周期的に並んでいるが、画像が限定されているので、右側の長方形パターンの終わりがどこか分からない。このような場合に、前述の4.2.1ユニークパターンを使うマッチング方法を使ってマッチングを施すと図52のaとbとではマッチング評価値がほぼ同じになり、マッチング位置が一意的に決まらない。この対策として以下の手順でユニークパターンの対であるネガティブパターンを抽出してマッチング評価値計算に使用する。図53a、図53bおよび図53cはユニークパターンの対であるネガティブパターンを使ってマッチング評価値を計算する方法を示す模式図である。もとの基準パターンから左方向に一周期ずれた部分に基準パターンが無い場合に、もとの基準パターンの位置はユニークパターン点線で示された長方形とする。ユニークパターンを左側に一周期ずらした部分をネガティブパターン実線で示された長方形とする。同様に、右方向、上方向、下方向などの他の方向についても実施する。ユニークパターンについては、前述のようにマッチングに寄与する度合いを1より大きい値にする。一方、ネガティブパターンについては、マッチングに寄与する度合を前述の1より大きい値に-1を乗じた値にする。ネガティブパターンを使う評価値を考察する。1つのユニークパターンに検査対象パターンが存在しているときの評価値をF1とする。図53aの評価値は、図53bの評価値はである。図53cの評価値は≒である。この計算から、図53aがマッチング位置と判断される。本実施例によれば、ネガティブパターンが最適なマッチング位置からの一周期のズレに対して大きなペナルティーを課すので、周期的に同じパターンが並んだ部分とそうでない部分の境界を正確にマッチングできる。4.2.3エッジの水平軸垂直軸への射影データを使ったマッチング方法以上のマッチング方法は十分高速であるが、より高速に実行できる方法が求められる。高速化するために、ステップS314の中のピクセルごとにマッチングを行う部分を改良する。設計データの多くは横線と縦線である。この性質を使って、基準パターンのエッジの水平軸垂直軸への射影データと検査対象パターン画像から検出されたエッジの水平軸垂直軸への射影データを使ってより高速にマッチングをすることが可能になる。図54aおよび図54bは前述の4.1第1のエッジ検出方法で検出されたエッジの水平軸垂直軸への射影データをつかったマッチング方法を示す模式図である。本実施例では、4.1.1第1のエッジ検出方法1で説明した検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像に適したエッジ検出を用いて説明する。また基準パターンを成す線分は上下左右の4方向があるが、ここでは代表例として上方向の線分を例にマッチングの方法を説明する。1基準パターンを成す全ての線分の線分長の合計値Lrpを求める。次に4.1.1第1のエッジ検出方法1で検出されたエッジを強度ごとにソートする。ソートされたエッジを強度がより大きいものからLrp個選んでエッジとして残し他のエッジを消去する。基準パターンはピクセル単位の座標系で表現されていて、基準パターンと検査対象パターン画像の大きさは大よそ同じだから、選択されたエッジは、大よそ基準パターンのエッジに対応する。2基準パターンを成す線分で上方向の線分を抽出する。抽出された線分を水平軸X軸に射影して1次元データを作成する。この1次元データは配列の形でインデックスはX座標値で要素は線分の長さになる。同様に、この線分を垂直軸Y軸に射影して1次元データを作成する。この1次元データは配列の形でインデックスはY座標値で要素は線分の長さになる。この結果は図54aに示すものになる。3前述の選ばれたエッジから上方向エッジを抽出する。このエッジを水平軸X軸に射影して1次元データを作成する。この1次元データは配列の形でインデックスはX座標値で要素の値はエッジベクトルのY成分になる。同様に、このエッジを垂直軸Y軸に射影して1次元データを作成する。この1次元データは配列の形でインデックスはY座標値で要素の値はエッジベクトルのY成分になる。この結果は図54bに示すものになる。4上方向エッジの水平軸への射影データを図46に示すX方向の範囲の中をシフトさせながら、上方向のエッジの水平軸への射影データと上方向線分の水平軸への射影データとのX方向のマッチング誤差値Epmを計算する。同様に、上方向エッジの垂直軸への射影データを図46に示すY方向の範囲の中をシフトさせながら、上方向エッジの垂直軸への射影データと上方向線分の垂直軸への射影データとのY方向のマッチング誤差値Epmを計算する。マッチング誤差値Epmの計算結果が図55に示されている。マッチング誤差値Epmは後述する。5X方向のマッチング誤差値Epmの最大値EpmMaxと最小値EpmMinを求めてしきい値を以下の式で求める。Y方向のしきい値も同様に求める。このしきい値以下のマッチング誤差値Epmをもつシフト量がマッチングに適したシフト量と判断される。係数kmtは経験的に決められる値で0から1の間の値を取り、0に近いほどマッチングに適したと判断されたシフト量の数が多くなる。図56の矢印で示したシフト量がマッチングに適したと判断されたシフト量である。6次に、5で得られたマッチングに適したと判断されたシフト量から最適解を求める。前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法では、本実施形態におけるマッチングでは、評価値F0が最大になる位置を得るために、検査対象パターン画像に対して基準パターンをピクセルごとに上下左右にシフトし、得られた評価値F0が最大になる位置をマッチング位置とする図46。と説明した。本方法を採用すると、この部分を本実施形態におけるマッチングでは、評価値F0が最大になる位置を得るために、検査対象パターン画像に対して基準パターンを上記5で得られたシフト量ごとに上下左右にシフトし、得られた評価値F0が最大になる位置をマッチング位置とする図46。と読み替えて前述の直線形状パターンのマッチング方法を実施することになる。マッチング誤差値Epmは図57aに示す方法で計算される。本実施例では、代表例として、上方向線分の水平軸への射影データの要素Rpi、上方向エッジの水平軸への射影データの要素Epiと、シフト量Spを使用する方法を示す。単純なマッチング誤差値EpmSは、上方向線分の水平軸への射影データの要素Rpiとこれに対応するシフトされた上方向エッジの水平軸への射影データの要素EpiSpを使い次の式で求められる。総和Σiは、全ての要素Epiに対する和を意味する。ステップS312検査対象パターン画像のエッジを膨張させて、膨張エッジを求める。で説明したように、電気特性的に影響しない許容パターン変形量内のパターン変形を無視する必要がある。ステップS312と同様の方法を使用しても良いが、他の方法として以下の方法を使用する。ここでは、許容パターン変形量が1ピクセルの場合を説明する。まず、以下の計算を全ての要素Epiに対して実行する。1もし、であれば、以下の計算を実行する。2もし、で、次のδRが正であれば、以下のρ1からのEpiSpの計算を実行する。3もし、で、δRが負であれば、以下の計算を実行する。以上の計算が終了した後、許容パターン変形量を考慮したマッチング誤差値EpmDを、下記の式で求める。この計算の結果が図57b、cに示されている。図57bではRpiとEpiSpがマッチングに適した位置に置かれている。一方、図57cではRpiとEpiSpがマッチングに適した位置から1ピクセルずれた位置に置かれている。図57b、cに示されるように、許容パターン変形量を考慮したマッチング誤差値EpmDは、単純なマッチング誤差値EpmSより許容パターン変形量を考慮して対応付けられた量だけ小さな値になっている。よって、マッチング誤差値Epmとして許容パターン変形量を考慮したマッチング誤差値EpmDが適している。許容パターン変形量が1ピクセルより大きい場合は、Rpi1、Rpi1の他にRpi2、Rpi2、などを使用して処理を行えば良い。以上のマッチング誤差値Epmの、計算を下方向左方向右方向のエッジと線分にも実施する。また、他の方向例えば45度の倍数の方向の線分を使用しても良い。本実施例では上方向下方向のエッジなど180度逆方向のエッジの区別がつくが、4.1.2第1のエッジ検出方法2を使用する場合は、180度逆方向のエッジの区別がつかない。この場合は、180度逆のエッジを混合して計算する。図46では、検査対象パターン画像に対して基準パターンをピクセルごとに上下左右にシフトして、評価値F0が最大になる位置をマッチング位置とする方法を示した。しかし、本実施例によれば、ピクセルごとにシフトする代わりに、飛び飛びのピクセルの間隔でシフトできるので計算時間が大幅に短縮できる。4.3幾何学情報を使う孤立パターンのマッチング方法前述のマッチング方法は、直線形状パターンには最適である。しかし、孤立パターンであるホールパターン、島パターンのマッチングには別の方法が使用可能である。ホールパターン、島パターンとは、長方形であって、長辺と短辺とも最小線幅の2,3倍以下のパターンである。ホールパターン、島パターンは直線形状パターンより小さく、かつ、より多いので、マッチングにはより計算時間が必要とされる。この課題を解決するために、前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法に比べて計算量が減らせて高速化が可能な以下の方法が使用できる。この方法は全ての検査対象パターンがホールパターン、島パターンである場合に使用することができる。また、通常、ホールパターンと、島パターンとは同時には存在しない。よって、本実施例では全ての検査対象パターンがホールパターンの場合の方法を説明する。島パターンについては本実施例のホールを島に読み替えればホールパターンのマッチング方法が使用できる。ホールパターンのマッチングの第1の方法は検査対象パターン画像のエッジから得られた幾何学情報を使用する方法である。図58はホールパターンのマッチングの第1の方法を示す模式図である。図58aには、検査対象パターン画像から検出されたエッジが太線で表示されている。また、そのエッジの重心が黒丸●点で示されている。第1段階として、図58aで示すようにエッジを検出して、連結しているエッジの最外枠と重心を求める。検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像の場合は、前述の4.1.1第1のエッジ検出方法1で説明したエッジ検出が使用できる。前述の4.1.2第1のエッジ検出方法2で、説明したエッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない画像の場合は、前述の4.1.2第1のエッジ検出方法2で説明したエッジ検出が使用できる。この場合は、エッジは必ずしも連結したピクセルとして認識されないので、エッジを膨張して連結した後に、ラベリング処理をして連結したピクセルを求めて、これらの連結したピクセルの最外枠と重心を求めエッジの最外枠と重心とする。ラベリング処理とは、4近傍もしくは8近傍で連結しているピクセルに同一の値を書き込み、連結ピクセル群を生成する方法である。第2段階として、得られたエッジを、図58bを使って、次の手順で選別する。1予め、前述の3.3レシピデータ7孤立パターンの大きさの最小値Shmaxと最大値Shminおよび安全係数khmin、khmaxを決めて登録しておく。2エッジの最外枠の大きさがShmax×khmaxより大きい場合は、エッジはホールパターンのエッジとは見なさない。安全係数khmaxは、1から2程度の値で経験的に決められる値である。3また、エッジの最外枠の大きさがShmin×khminより小さい場合は、ノイズやゴミとみなしホールパターンのエッジとは見なさない。安全係数khminは、0.5から1程度の値で経験的に決められる値である。4連結したエッジが、リング状を成さねば、ホールパターンのエッジとは見なさない。5検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像の場合は、上記の4のリング状の内部がホールか島の判定ができる。もしリング状の内部がホールでない場合は、エッジをホールパターンのエッジとは見なさない。本実施例は、前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法で使用したF0、FaおよびFbの代わりに評価値Fhを使ってマッチングが実施される。評価値にFhを使用すること以外は、前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法と同様の処理を使用する。本実施例では基準パターンは単純に設計データを変換して得る。評価値Fhは以下の方法で得られた値を全てのホールパターンである基準パターンについて求めて総和をとった値である。1図58cの第1列で示すように基準パターン内にエッジの重心が存在しなければ値は0になる。2図58cの第2列のように基準パターン内に重心が存在すれば値は1になる。前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法で使用した4.2.1ユニークパターンを使うマッチング方法と4.2.2ネガティブパターンを使うマッチング方法を本例に使用するために、以下の2計算を追加する。ユニークパターンとネガティブパターンの認識法とマッチングに寄与する度合の設定は前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法と同じである。3ユニークパターンに重心が存在すれば、値は前述のマッチングに寄与する度合になる。4ネガティブパターンに重心が存在すれば、値は前述のマッチングに寄与する度合×-1になる。本実施例を使用すれば、複数のエッジをまとめた情報を使用してマッチングする方法が実現できる。この方法は、個々のエッジを使用してマッチングする方法に比べて高速に実行できる。さらに、大幅に計算コストが減らせる。さらに、前述の4.2.3エッジの水平軸垂直軸への射影データを使ったマッチング方法を応用して高速化な計算が可能である。この場合は、エッジの射影データではなくて、エッジの重心の射影データが使用される。4.4統計量を使う孤立パターンのマッチング方法ホールパターンのマッチングの第2の方法は基準パターンの内部に相当する検査対象パターン画像の統計量と、基準パターンの外部に相当する検査対象パターン画像の統計量とを比較する方法である。図59はホールパターンのマッチングの第2の方法を示す模式図である。図59aは、本実施例で使用する基準パターンを表している。これらの基準パターンは、設計データにサイズ処理を実施して得られる。サイズ処理で大きくする量は、3.3レシピデータ2孤立パターンの場合の許容直径変形量の側の限界値の半分未満の量である。図59bは、典型的なホールパターンの検査対象パターン画像である。ホールパターンのエッジは下地より明るく、ホールパターンの内部は下地より暗い。本実施例は、前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法で使用したF0、FaおよびFbの代わりに評価値Fdを使ってマッチングが実施される。評価値にFdを使用すること以外の処理は前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法と同様の処理を使用する。評価値Fdは、以下の手順で得られる。1図59cのように全ての基準パターンの内部に対応するホールパターンの検査対象パターン画像のピクセルに対してヒストグラムHinsideを求める。得られたヒストグラムHinsideを規格化する。2全ての基準パターンの外部に対応するホールパターンの検査対象パターン画像のピクセルに対してヒストグラムHoutsideを求める。得られたヒストグラムHoutsideを規格化する。3各差分ヒストグラムHdifferenceの要素は、それぞれ差分ヒストグラムHdifferenceの要素に対応するヒストグラムHinsideの要素とヒストグラムHoutsideの要素の差として計算される。差分ヒストグラムHdifferenceの各要素の絶対値の和を評価値Fdとする。前述の4.2直線形状パターンのマッチング方法で使用した4.2.1ユニークパターンを使うマッチング方法と4.2.2ネガティブパターンを使うマッチング方法を本実施例に使用するために、以下の2計算を追加する。ユニークパターンとネガティブパターンの認識法とマッチングに寄与する度合いの設定は4.2直線形状パターンのマッチング方法と同じである。4ユニークパターンの内部に対応するホールパターンの検査対象パターン画像のピクセルの場合は、これらの各ピクセルを前述のマッチングに寄与する度合に相当する数のピクセルに換算し、換算したピクセルを使ってヒストグラムHinsideを求める。5ネガティブパターンの内部に対応するホールパターンの検査対象パターン画像のピクセルの場合は、これらの各ピクセルを前述のマッチングに寄与する度合に相当する数×-1のピクセルに換算し、換算したピクセルを使ってヒストグラムHinsideを求める。上記の5の計算が意味することは以下である。ネガティブパターン内にホールが存在するとヒストグラムHinsideの要素の総和は減るが形はあまり変わらない。よって、この場合は、評価値Fdはネガティブパターンの計算前の評価値Fdとほぼ等しい。一方、ネガティブパターン内にホールが存在しないとヒストグラムHinsideは差分ヒストグラムHdifferenceに似てくる。差分ヒストグラムHdifference手順1で作成されるHinsideのかわりに使用される。とヒストグラムHoutsideを使った評価値Fdは、ヒストグラムHinsideとヒストグラムHoutsideを使った評価値Fdより大きい。ゆえにこの場合は、評価値Fdはネガティブパターンの計算前の評価値Fdより大きくなる。ホールパターン、島パターンは、帯電現象などの影響で下地部分の画像の明るさの分布が場所によって変化する。このことはヒストグラムHoutsideが広がることを意味している。しかし、ヒストグラムHoutsideが広がることによる評価値Fdの影響はあまり大きくない。本実施例によれば、評価値としてホールパターン、島パターンの内部と外部の差分ヒストグラムを使用しているので、帯電現象などの影響で下地部分の画像の明るさの分布が場所によって変化しても影響を受けにくいマッチング方法が実現できる。なお、本方法は、直線形状パターンのマッチングとして使用することも可能である。4.5マッチング後の処理マッチングを行い、最大の評価値をとるシフト量S1が求まったら、シフト量S1の分だけ基準パターンをシフトさせる。以後の処理は、このシフトを行った状態で行う。シフト量S1は検査結果として、表示装置5および印刷装置6に出力することができる。マッチングが終わった後、検査対象パターン画像のエッジを2値化する。この2値化は、検査対象パターン画像のエッジの強度に対して前述の3.3レシピデータ3検査対象パターン画像のエッジの2値化しきい値を使用して実行される。すなわち、検査対象パターン画像のエッジの強度が、前述の3.3レシピデータ3検査対象パターン画像のエッジの2値化しきい値より大きい検査対象パターン画像のエッジを2値化処理後の検査対象パターン画像のエッジとし、そうでなければ、2値化処理後の検査対象パターン画像のエッジとしない。以降の処理では、検査対象パターン画像のエッジの強度は使用されない。2値化の方法の別の方法としてpタイル法が使用できる。この方法では、検査対象パターン画像のエッジの個数が、基準パターンのエッジに相当するピクセル数×p個になるようにする。すなわち、検査対象パターン画像のエッジの強度の大きい順に、基準パターンのエッジに相当するピクセル数×p個分の検査対象パターン画像のエッジを、2値化処理後の検査対象パターン画像のエッジとし、残りを2値化処理後の検査対象パターン画像のエッジとしない。ここで係数pは通常0.9から1.1程度の数で、3.3レシピデータ3検査対象パターン画像のエッジのpタイル法の係数pに設定されて使用される。4.6第1の検査次に、検査部12は、第1の検査を行う。具体的には、パターン変形量の計算、欠陥検出、および欠陥種の認識を行う。検査部12は、まず、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの対応づけを行うステップS318。エッジ位置は、サブピクセル精度で扱われる。したがって、エッジ間の距離もサブピクセル精度で得られる。エッジの方向は、右方向を0度として0度から360度の値として決定される。本実施形態においては、検査対象パターン画像のエッジとシフト量S1シフトされた基準パターンのエッジとの距離、および両エッジの方向を考慮して対応づけを以下の手順で実施している。基準パターンの各エッジについて、前述の3.3レシピデータ2許容パターン変形量の距離内にある検査対象パターン画像のエッジを探す。そして、検出されたエッジの中で基準パターンのエッジとの方向差が前述の3.3レシピデータ2エッジの許容方向差以下のものを、許容パターン変形量内のエッジとして対応づける。対応づけた両エッジ間のベクトルdは、パターン変形量を求めるのに用いることができる。なお、前述の手順で複数のエッジが認識された場合は、最も距離が短く、最も方向差が小さいエッジを採用する。図60は、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの対応づけの例を示す模式図である。図60においては、方向を示すために、エッジを矢印で示している。図60の例では、基準パターンのエッジを含む各ピクセルにおいて、基準パターンのエッジの中心から、エッジ方向と垂直な方向に検査対象パターン画像のエッジを探していくことにより、対応づけを行っている。基準パターンのエッジの中心からの距離が許容パターン変形量以下であり、かつ、方向の差がエッジの許容方向差以下である検査対象パターン画像のエッジが見つかれば、両エッジを対応づける。図60においてエッジ間のベクトルdが、前記のベクトルの例である。図61において、aは基準パターンのエッジの例を示し、bはaの基準パターンに対応する検査対象パターン画像のエッジの例を示している。図61を用いて、両エッジの対応づけの例を説明する。この例では、許容パターン変形量は1ピクセル分とする。また、エッジの許容方向差は60度とする。例えば、基準パターンのエッジ81に対応する検査対象パターン画像のエッジを探したところ、エッジ68がエッジ81の許容パターン変形量の距離内にあり、かつ、方向の差がエッジの許容方向差以下であることから、エッジ68はエッジ81に対応するエッジと認定される。基準パターンのエッジ84についても、対応する検査対象パターン画像のエッジとしてエッジ70が認定される。基準パターンのエッジ82に対して、エッジ61は許容パターン変形量の距離内にない。エッジ64は、許容パターン変形量の距離内になく、方向差もエッジの許容方向差より大きい。また、エッジ66および69は、許容パターン変形量の距離内にはあるが、方向差がエッジの許容方向差より大きい。したがって、エッジ82に対応するエッジは得られない。エッジ83に対応するエッジについても同様に得られない。なお、図61aおよび図61bの例はパターンの内側か外側かを区別しない方法で、方向が0から180度の範囲の値のみをもつ場合であるが、パターン内外を区別する方法とすることも可能である。例えば、エッジ方向はパターン内側を必ずエッジの右手におくように決定しておけば、図61aの基準パターンのエッジは、図62のようになり、対応づけをより厳密に実行することができる。次に、検査部12は、欠陥検出を行うステップS320。欠陥検出には次の2つの方法が使用できる。4.6.1異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法欠陥検出の第1の方法として以下の手順で、異常パターン変形量を持つ欠陥を認識する。図63は、異常パターン変形量を持った欠陥を認識する方法を示す模式図である。検査部12は、基準パターンと対応づけができなかった検査対象パターン画像のエッジ例えば、図61bのエッジ61から67、69および75を、欠陥ピクセルとして認識する。上記の欠陥ピクセルを表現する2値化ビットマップを得る。次に、図63aで示すように得られた2値化ビットマップを膨張幅Wdilation分本図では2ピクセル膨張させ、欠陥ピクセルどうしを連結する。膨張させた2値化ビットマップは、2値化ビットマップのDilation演算の結果として得ることができる。このDilation演算はモルフォロジーの代表的な演算の一つである。図63bで示すように欠陥検出時にはノイズ等の要因で欠陥が分断されて検出されることがある。この場合は、分断されて検出された部分を経験的な値である膨張幅Wdilationを使って融合して、融合された部分である領域を1個の欠陥として認識する。モルフォロジーの代表的な演算であるDilation演算とErosion演算を説明する。Dilation演算δとErosion演算εとはAを対象画像2値化ビットマップ、Bを構造要素2値化ビットマップとすると以下の結果を出力する演算である。bはAをb平行移動することを意味する。また、∪、∩は、b∈Bを満たす全てのbに対する2値化ビットマップの和演算OR、積演算ANDを意味する。次に、ラベリング処理で互いに連結されたピクセルを1つの領域として認識する。ラベリング処理とは、4近傍もしくは8近傍で連結しているピクセルに同一の値を書き込み、連結ピクセル群を生成する方法である。互いに連結していない連結ピクセル群に別の値を与えることで、各連結ピクセル群を区別できる。この連結ピクセル群を欠陥が存在する領域と認識し、欠陥の外接長方形を求める。欠陥の外接長方形とは、連結ピクセル群を含む最小の長方形を意味する。以上の手順は、図63bで示すように実行される。図63bでは、基準パターンの右下方向-45度の線分に対応する欠陥が不連続に存在している。これらの欠陥は本来1つの欠陥であるが分断されている。まず、欠陥と認識された領域を二値化画像黒いピクセルで示すとして求める。この二値化画像を膨張幅Wdilation分ふくらませると白いピクセルで示された領域ができる。次に黒いピクセルと白いピクセルとをラベリング処理で領域として認識して、この認識された領域を包含する最小の長方形領域が外接長方形として得られる。最後に、外接長方形の中心を計算して欠陥位置とし、外接長方形の大きさを計算して欠陥サイズとする。得られた欠陥位置と欠陥サイズを欠陥情報とする。4.6.2ピクセルの輝度分布を使う欠陥の認識方法欠陥検出の第2の方法として以下の手順で、ピクセルの輝度分布を使い欠陥を認識する。まず、基準パターンとの対応づけが行われた検査対象パターン画像のエッジを連結して領域を求める。得られた領域の内側と外側の部分に存在するピクセルの輝度値を求める。各々の輝度値の分布は欠陥が無ければ正規分布をなす。よって、正規分布ではない輝度値を持つピクセルを欠陥ピクセルとして認識することが可能である。正規分布ではない輝度値を持つピクセルを検出し、それらをラベリング処理で領域として認識して、この認識された領域を包含する最小の長方形領域が外接長方形として得られる。最後に、外接長方形の中心を計算して欠陥位置とし、外接長方形の大きさを計算して欠陥サイズとする。得られた欠陥位置と欠陥サイズを欠陥情報とする。図64は、ピクセルの輝度分布を使う欠陥の認識方法を示す模式図である。破線201は検査対象パターン画像のエッジを示す。破線201の両サイドの実線202、203は、エッジを指定幅太らせてできた領域の境界であり、実線202、203で囲まれた部分をエッジ領域と認識する。下地204と検査対象パターン内部205の輝度値は、おおよそ正規分布をなす。図65に示すように、輝度値の分布が±3σ程度を越した部分Dは欠陥である可能性が高い。区間Dにはノイズも含まれるが、ノイズは領域内に比較的均一に存在する一方、欠陥は固まって存在する。区間Dに対応する輝度値を持つピクセルを1、それ以外の輝度値を持つピクセルを0とした2値化マップを作成する。指定された大きさ例えば2×2ピクセル以下の輝度値1を持ったピクセルの固まり例えば、図64のピクセルの固まり207を消去する。この処理にはミディアンフィルタなどが使用できる。このフィルタのウインドウサイズは検出したい欠陥の大きさを考慮した経験値である。残った輝度値1を持ったピクセルの固まり例えば、図64のピクセルの固まり206を欠陥と認識する。前述の4.6.1異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法は、基準パターンのエッジの近傍の欠陥を検出する。一方、本方法であるピクセルの輝度分布を使う欠陥の認識方法は、基準パターンのエッジの近傍以外の場所に存在する欠陥を検出する。欠陥が検出された場合には、欠陥情報欠陥位置、欠陥サイズ、および、欠陥を含む画像を欠陥種認識部14に出力するステップS322、324。4.7検査対象パターン画像から得られる特徴量を使った欠陥種の判定方法欠陥種認識部14は、欠陥情報および欠陥種参照データベース23の情報を使用して欠陥種を判定するステップS326。具体的には、欠陥に対応する検査対象パターン画像の部分から特徴量を得て、基準となる特徴量と比較して欠陥種を判定する。基準となる特徴量は、典型的な各種の欠陥に対応する検査対象パターン画像の部分から得られた特徴量であり、欠陥種参照データベース23に蓄積されている。欠陥種認識部14は、欠陥情報欠陥位置、欠陥サイズ、および、欠陥を含む画像および欠陥種を、出力部13を介して表示装置5および印刷装置6に出力するステップS328。欠陥種参照データベース23は、既に取得された画像を欠陥種ごとに登録したデータベースである。欠陥種認識部14は、以下の手順で欠陥種を判定する。欠陥と認識された連結したピクセルの幾何学情報を得る。幾何学情報は特徴量の一種である。得られた幾何学情報から、丸い、細長いなど欠陥の形状的特徴を認識することができ、丸ければ異物など、細長ければスクラッチなどと認識できる。欠陥と認識されたピクセルを検査対象パタ-ンの内側、外側、境界の3部分に区分する。これらの各部分ごとに、検査対象パターン画像のピクセルの輝度値を使ったピクセルの特徴量を得る。ここで得られる特徴量により、異物が金属片であるか有機物例えば人間のあかであるかなどの判断をつけることができる。すなわち、異物が金属であれば明るく、有機物であれば暗いということで種類を判別することができる。また、検査対象パターンの内部に異物がある場合は、異物と認識されたピクセルの輝度値の変化が大きい場合に、異物が検査対象パターンの上に存在している可能性が高いと判断され、逆に、輝度値の変化が小さい場合は、異物が検査対象パターンの下に存在している可能性が高いと判断される。欠陥が検査対象パターン内部に存在するか外部に存在するか、検査対象パターン画像だけでは区別できないので、この処理は従来のダイツーダイ法では困難である。本方法は、これらの特徴量を使い、良く知られた分類法で欠陥種を判定する。その分類法として、k最短距離法が使用できる。上記の欠陥種判定方法は、従来行われている光学方式、SEM方式のADCAutomaticDefectClassificationを基にした方法であるが、本実施例によれば、設計データを使って検査対象パターンの内部と外部が認識できるので、各部分の特徴量が正確に得られ、分類精度が向上する。4.8検査単位領域全体から得られるパターン変形量次に、検査部12は、対応づけを行った検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの関係からパターン変形量を求めるステップS330。パターン変形量は、欠陥が検出されなかった部分から求める。そして、パターン変形量を、出力部13を介して表示装置5および印刷装置6に出力するステップS332。パターン変形量には、検査単位領域全体から得られるパターン変形量と、基準パターンの属性を使って検出されるパターン変形量の2種類がある。検査単位領域全体から得られるパターン変形量としては、例えば、エッジプレイスメントエラーの平均値、倍率変化量、および線幅の変形量が使用できる。エッジプレイスメントエラーの平均値は、対応づけを行った検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジ間のベクトルdの平均値として求められる。このエッジプレイスメントエラーの平均値はサブピクセル精度でのシフト量S2となる。このシフト量S2に4.5マッチング後の処理で説明したシフト量S1を加えたものがサブピクセル精度でのシフト量になる。XYステージ321の誤差が無視できる場合は、シフト量S1S2が検査単位領域ごとに検査対象パターンのエッジプレイスメントエラーの平均値になる。XYステージ321の誤差が無視できなくて、検査をサブピクセル精度で実施する場合は、ここでシフト量S1S2の値をシフト量S1に代入し、基準パターンをシフト量S1シフトさせて、ステップS318からS330を再度実行する。X方向の倍率変化量を求めるには、縦方向の基準パターンの線分に関するベクトルdのX成分を回帰直線で近似して回帰直線Dを求める。そして、回帰直線の勾配をX方向の倍率変化量とする。Y方向の倍率変化量についても同様の手順である。図66において、aは基準パターンのエッジ破線、および検査対象パターン画像のエッジ実線の例を示し、bはaに示すエッジ間のyy0におけるベクトルdのX成分を回帰直線Dで近似した例を示す。ベクトルdのX成分を回帰直線Daxbで近似すると、傾きaが倍率変化量に相当する。図66aの例では、検査対象パターンが基準パターンよりも全体に大きいことがわかる。図67において、aは基準パターンのエッジ破線、および検査対象パターン画像のエッジ実線の別の例を示し、bはaに示すエッジ間のyy0におけるベクトルdのX成分を回帰直線Dで近似した例を示す。図67aの例では、検査対象パターン画像のパターンが基準パターンよりも全体に大きいことに加えて、直線形状パターンの幅が太っている。図67aにおいて、基準パターンの直線形状パターン121、122、123は、それぞれ検査対象パターン画像の直線形状パターン124、125、126に対応する。X方向の線幅の変形量は、例えば、signdのX成分Dの平均値として求めることができる。ここで、signは、の位置がラインの左側であれば-1をとり、ラインの右側であれば1をとる。なお、線幅の変形量に関して、signdのX成分Dの標準偏差を求めれば、線幅の標準偏差が得られる。4.9基準パターンの属性の抽出ルール前述の3.3レシピデータ4基準パターンの属性直線部分、コーナー、終端、孤立パターン等を認識するための抽出ルールが使用するパラメータの例を図68に従い説明する。直線部分171は、所定長L以上の長さをもつ線分として抽出される。コーナー172は、所定角度90度、135度や270度などで接触する2線分の接点近傍にある部分として抽出される。終端173は、所定長L以下の長さをもつ線分で、直線部分171,171と90度の角度をもって接する両端173t,173tをもつ線分として抽出される。終端173と二つの直線部分171,171はコの字型の形状をなす。孤立パターンは、所定面積以下の閉図形として抽出される。4.10基準パターンの属性を使って欠陥を検出する方法図68で示したように、基準パターンの属性として、直線部分171、コーナー172、終端173、孤立パターン174などを使用する。基準パターンに基準パターンの属性を自動的に付加して検査時に使用する。基準パターンの属性に関するパターン変形量として、前述の4.8検査単位領域全体から得られるパターン変形量で説明したエッジプレイスメントエラーの平均値、倍率変化量、および線幅の変形量のほか、直径、面積、周囲長、円形度、モーメント、曲率半径などの特徴量の変形量が使用できる。4.10.1終端のエッジプレイスメントエラーを持った欠陥図69aおよびbは、終端のエッジプレイスメントエラーを示す模式図である。終端のエッジプレイスメントエラーは、図69aに示すように、基準パターンの終端を構成するエッジ164と検査対象パターン画像のエッジ163の間の最小距離である。他の方法として、図69bに示すように、任意の幅をもった区間157に対応する複数の距離の平均値、最大値、最小値、または、中央値などを、終端のエッジプレイスメントエラーとしても良い。もし、エッジプレイスメントエラーが、3.3レシピデータ2許容パターン変形量の-側の限界値および側の限界値の中の終端の許容エッジプレイスメントエラーの範囲になければ、この終端は欠陥を持っていると認識される。4.10.2直線部分、コーナーのエッジプレイスメントエラーを持った欠陥図69aおよびbでは、終端のエッジプレイスメントエラーについて説明したが、直線部分、コーナーも同様にエッジプレイスメントエラーを測定できる。直線部分については直線部分に対応する区間について得たエッジプレイスメントエラーから欠陥を検出する。コーナーについては、コーナーの成す角度の半分の角度もしくは指定した角度を持つ方向でのエッジプレイスメントエラーを求めて欠陥を検出する。これらの場合は、終端の許容エッジプレイスメントエラーの代わりに、それぞれ、直線部分、コーナーの許容エッジプレイスメントエラーを使用する。4.10.3孤立パターンのプレイスメントエラーを持った欠陥図70は、孤立パターンのプレイスメントエラーを示す模式図である。プレイスメントエラーは、孤立パターンを構成する基準パターンのエッジ160の重心162と、孤立パターンを構成する検査対象パターン画像のエッジ159の重心161との距離である。もし、プレイスメントエラーが、3.3レシピデータ2許容パターン変形量の-側の限界値および側の限界値の中の孤立パターンの許容プレイスメントエラーの範囲になければ、この孤立パターンは欠陥を持っていると認識される。4.10.4孤立パターンの他の欠陥また、孤立パターンから得られる特徴量の変形量を検査することができる。特徴量として、直径、面積、周囲長、円形度、モーメントなどが使用できる。図70で示すように、基準パターンのエッジ160と検査対象パターン画像のエッジ159から前記の特徴量を計算して、両者の特徴量の差異を検査して欠陥を検出することができる。4.10.5コーナーの曲率異常欠陥図71において、aは基準パターンのコーナーのエッジの例を示し、bは検査対象パターン画像のコーナーのエッジの例を示す。図71aに示す基準パターンのエッジ166のコーナーには半径R1の丸みをつける処理がなされている。検査対象パターン画像のエッジ165の曲率半径として、最小自乗近似して得られた半径R2が得られる。半径R2の代わりに、コーナーの曲線を楕円で最小自乗近似して得られた長径、短径を用いても良い。半径R1と半径R2の差異を検査して欠陥を検出することができる。以上の検査は、視野内の複数の箇所に対し同時に実行される。検査項目は、前述の3.3レシピデータ1求めたいパターン変形量に従い選択される。4.11第2のエッジ検出検査部12は、検査対象パターン画像から再度エッジ第2のエッジを検出するステップS334。第2のエッジは、検査対象パターン画像から得られたプロファイルから検出される。第2の基準パターンとしては、図76の点Qがエッジになる基準パターンを用いる。これに対し、前述の4.1.2第1のエッジ検出方法2で説明したエッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない画像の場合、第1の基準パターンとしては、点Pがエッジになる基準パターンが用いられる。したがって、第2の基準パターンと第1の基準パターンは一般に異なる。検査対象パターン画像の第2のエッジ検出を行う前に、前述のシフト量S1S2の分だけ第2の基準パターンをシフトさせる。以後の処理は、このシフトを行った状態で行う。プロファイルからエッジ位置を検出するには、しきい値法、直線近似法など各種開示されているが、本実施形態では、その中のしきい値法を用いて、CD-SEMで行っている線幅測定を2次元パターン画像検査対象パターン画像に応用している。ただし、しきい値法を、直線近似法など別の方法に置き換えても同様に処理が可能である。ここで、直線近似法とは、プロファイルを直線で近似し、交点を使ってエッジを検出する方法である。図72は、プロファイル取得区間の例を示す模式図である。図72で示すように、プロファイル取得区間は、第2の基準パターンを中点として、第2の基準パターンのエッジの垂直方向に設定される二重線で示された線分。プロファイル取得区間の長さは、前述の3.3レシピデータ6プロファイル取得区間の長さであり、プロファイル取得区間の間隔は、前述の3.3レシピデータ6プロファイル取得区間の間隔である。なお、前述の第2の基準パタ-ンの代わりに、図73に示すように、リソグラフィシミュレータで得られた露光パターンの外形を図中実線を使用しても良い。プロファイル取得区間に対応する検査対象パターン画像の区間から、前述の3.3レシピデータ6プロファイル取得区間内のサンプリングポイントの間隔である間隔で、プロファイルのデータを取得する。プロファイル取得区間の長さは許容パターン変形量より長くする。またサンプリングポイントの間隔は通常ピクセル間隔以下の値とする。プロファイルのデータの作成には、双一次補間、スプライン補間、フーリエ級数などの方法を用いる。図74は図72の一部Bの部分を拡大した模式図であり、図75は図74の一部Cの部分を拡大した模式図である。図74もしくは図74の二重線は図72のプロファイル取得区間と同じである。図75の格子の交点はピクセルの位置を、プロファイル取得区間上の黒点はプロファイル取得区間上の輝度値を取得する位置を示している。双一次補間法とは、で示されたピクセルの輝度値I、I、I、Iを使って、位置、にある点の輝度値Iを次の計算式で計算するものである。この式を使って得られたプロファイルから、しきい値法を使って第2のエッジ位置を検出する。図76に示すように、得られたプロファイルの中の最大輝度値Vとその位置Pを求める。その最大輝度値Vに予め指定された係数kをかけた数値をしきい値Tとし、輝度値=しきい値Tの直線とプロファイル曲線との交点を求める。これらの交点で、点Pから検査対象パターンの外側方向にあり、最も点Pに近い交点Qを求める。すべてのプロファイルから交点Qを計算して第2のエッジを検出する。ウェーハに形成された検査対象パターンの断面形状は台形状をなす。測定を、この断面形状の上辺で行うのか、下辺で行うのか、あるいは中間部で行うかを係数kで設定することができる。例えば、図76に示す係数kとして05を使用すれば、検出されたエッジは、理想的なエッジ位置から検査対象パターンの外側方向に電子線のビーム径の半分の量だけ移動した位置になる。電子線のビーム径とは区間の幅であって、その区間内の輝度値が、輝度値の最大値の半分以上を持っている。第2のエッジを検出したら、検出された第2のエッジを使って曲線近似多角形近似を含むを行い、検出された第2のエッジを連結する。最も単純な方法は、検出されたエッジを単に折れ線多角形形状の線で連結する方法である。例えば、以下の分割融合法を用いると、最小自乗法による多角形近似で検出された第2のエッジをスムーズに連結できる。TPavlidisandSLHorowitzSegmentationofplanecurvesIEEETransOnComputersvolC23no8Aug1974。図77aは、この方法の例を示す模式図である。これ以外にも、図77bに示すような最小自乗法と2次元スプライン関数を使った平面データの平滑化による曲線近似を用いることもできる。前者は、高速に処理できるが丸まった形状を多く含む曲線には柔軟性がない。一方、後者は、高速性を満たし且つ柔軟性をもつ特性がある。これら以外にも、フーリエ記述子による方法など各種の方法が開示されており、これらでも置き換え可能である。なお、以上のような曲線近似は、第1のエッジ検出を行った後に行っても良い。プロファイル取得区間を設定する方法として次の2つの方法が使用できる。その1つは、前述の方法であって、プロファイルを取得する方向および位置を第2の基準パターンを使って予め設定する方法である。この方法は、前述の3.3レシピデータ6プロファイル取得区間をレシピデータ設定時に設定するか第1のエッジを検出してから設定するかのフラグがレシピデータ設定時のときに使用される。この方法では、プロファイル取得区間が、第2の基準パターンを使って一意的に設定される。プロファイル取得区間を設定する別の方法として、プロファイル取得区間を第1のエッジを検出してから適応的に設定する方法が使用できる。前述の3.3レシピデータ6プロファイル取得区間をレシピデータ設定時に設定するか第1のエッジを検出してから設定するかのフラグが、第1のエッジを検出してからの場合に使用される。この方法は、図78aに示すように、検出された検査対象パターン画像の第1のエッジの垂直方向にプロファイル取得区間を設定する方法である。この方法によれば、図78bに示すように、検出された検査対象パターン画像の第1のエッジ実線が前述の第2の基準パターン点線からずれていたとしても、プロファイル取得区間を前述の方法より短くできる。また、この方法は、前述の方法に比べ、パターンの変形に追従しやすい。プロファイル取得区間の設定後は、前述の方法と同様の処理を行う。4.12第2の検査第2のエッジ検出の後、検査部12は、第2の検査を行うステップS336。この検査は、4.6前述の第1の検査のS320からS332と同じ処理であるが第1のエッジのかわりに第2のエッジを使用することが異なっている。ステップS318では、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの対応づけを行うが、第2の検査ではプロファイル取得区間によって対応づけられている。第2の検査で欠陥検出を行い、パターン変形量を求める。ここで求められる画像全体に関するシフト量S3は、前述の4.8検査単位領域全体から得られるパターン変形量で説明したシフト量S2に対応する。ここで求めたシフト量S3に、前述のシフト量S1およびシフト量S2を加えたものが、第2の基準パターンと検査対象パターン画像のパターンとの間の全シフト量となる。第2の検査では、前述の4.6.1異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法と前述の4.6.2ピクセルの輝度分布を使う欠陥の認識方法を以下の方法にする。第1の検査の4.6.1異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法では、基準パターンのエッジと対応づけができなかった検査対象パターン画像のエッジのピクセルは、欠陥として認識される。しかし、第2の検査では、前述の3.3レシピデータ2許容パターン変形量の-側の限界値および側の限界値の範囲にエッジが存在しないプロファイル取得区間を欠陥として扱う。第1の検査の4.6.2ピクセルの輝度分布を使う欠陥の認識方法では、基準パターンのエッジと対応づけが行われた検査対象パターン画像のエッジを連結して領域を求める。しかし、第2の検査では、基準パターンのエッジを連結して領域を求める。以上の基本検査処理をすべての検査単位領域について行った場合には検査処理を終了し、そうでない場合にはステップS308に戻るステップS340。5.応用検査処理以上は図25に示されたフローチャートに基づく基本検査処理の説明である。この章では、この基本検査処理を発展させた応用検査処理を説明する。5.1繰り返し発生する欠陥の認識方法前述の4.基本処理で説明したように、繰り返し発生する欠陥を認識する場合の検査処理の例が図27に示されている。この検査処理は図25に示された検査処理を拡張したものである。5.1.1第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、以下の手順を実行する。まず検査の前に準備する工程を示すブロックAが実行される。次に、各半導体デバイスの検査領域の検査の工程であるブロックBで欠陥を検出した後に、検出された欠陥を融合するステップS402。図27のブロックAおよびブロックBは、それぞれ図26のブロックAおよびブロックBと同一である。ブロックAにおけるステップS302からS306は、図25におけるステップS302からS306とそれぞれ同一である。またブロックBにおけるステップS308からS336はそれぞれ図25のステップS308からS336と同一である。ブロックBにおいては、欠陥情報を欠陥情報記憶部24に出力するステップS338が追加されていることが、図25と異なっている。ブロックBにおけるステップS340は図25のステップS340と同一である。ステップS340における検査単位領域は、設計データで使われている座標系で表現された検査領域を分割して得られたものであり、各半導体デバイスの検査単位領域が検査される。図23に示す検査単位領域より広範囲の検査領域を検査する場合は、複数の検査単位領域に存在する欠陥が複数箇所に分断されて検出されることがある。これらの複数箇所に分断された欠陥を融合することにより、検査単位領域の間にある境界による欠陥の分割を解消することができる。図79は検査領域が4つの検査単位領域に分割されている場合を示す模式図である。欠陥Aは、右上側の検査単位領域と右下側の検査単位領域にまたがって存在している。まず、右上側の検査単位領域に存在する欠陥Aの部分の外接長方形31と右下側の検査単位領域に存在する欠陥Aの部分の外接長方形32が求められる。外接長方形31、外接長方形32は、4.6.1異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法で説明した手順で求められたものである。次に、検査領域を構成する全ての検査単位領域内に含まれる外接長方形について重なり検査をする。もし重なっている場合は、上記の重なり合った外接長方形全てを含む最小の外接長方形が融合された外接長方形とされる。本例では、外接長方形31と外接長方形32から融合された外接長方形Mが得られる。なお、外接長方形M点線で示すと、外接長方形31および外接長方形32とは、一部の線が重なっているべきであるが、図示上の便宜上、外接長方形Mの方が若干大きく描かれている。同様に4つの検査単位領域にまたがって存在している欠陥Bも融合される。この場合は4つの外接長方形が融合して1つの融合された外接長方形が得られるステップS402。得られた外接長方形の内に存在する欠陥情報を融合し、融合された欠陥情報を欠陥情報記憶部24に記憶させるステップS403。検査対象半導体デバイスの全ての検査を行ったか否かのチェックをしたのちにステップS404、全ての検査が終了したと判断された場合には、繰り返し発生する欠陥を認識するステップS406。これらの欠陥情報は同一の設計データに基づいて製造された各半導体デバイスの同じ検査領域から得られたものであり、設計データで使われている座標系で表現されており、ステップS338によって欠陥情報記憶部24に記憶されている。図80は、第1の半導体デバイスと第2の半導体デバイスから得られた欠陥情報を示す模式図である。第1の半導体デバイスから得られた欠陥情報と第2の半導体デバイスから得られた欠陥情報を重ねると、外接長方形33Aと外接長方形33Bが外接長方形34と重なると判定される。この処理は図形の論理演算として広く知られている。これら3つの外接長方形を含む最小の外接長方形として共通外接長方形35を得る。この共通外接長方形35内に存在する欠陥図示されていないを、複数の半導体デバイスに共通に存在する欠陥、すなわち繰り返し発生する欠陥として認識する。この場合は、共通外接長方形35の内部に繰り返し発生する欠陥が存在し、第1の半導体デバイスの欠陥検出時にはノイズなどの要因で外接長方形33Aと外接長方形33Bとに分断されて検出され、第2の半導体デバイスの欠陥検出時には一塊の外接長方形34として検出されたことを意味する。外接長方形33Aと外接長方形33Bと、外接長方形34がずれているのは、欠陥がわずかにずれた位置で検出されたことを意味する。以上の処理は、3つ以上の数であるN個の半導体デバイスから得られた欠陥情報を使用する方法でも同様に実行できる。この場合は、M個以上の半導体デバイスから得られた外接長方形が重なり合うときに、繰り返し発生する欠陥が認識される。数Mは2からNまでの数値で、大きいほどより厳密に繰り返し発生する欠陥を取得できる。以上の検査で得られた繰り返し発生する欠陥の欠陥情報を欠陥情報記憶部24に出力するステップS408。この欠陥情報記憶部24の欠陥情報は、出力部13を介して表示装置5および印刷装置6に出力されるステップS410。本実施例によれば、オペレータの大量の単純労働を不要にし、オペレータのミスによる欠陥認識低下を防ぐことが可能になる。また、試料が汚染された場合でも、汚染物が異なるダイの同一箇所に存在することがほとんど無いので、汚染物を繰り返し発生する欠陥として認識することがない。5.1.2第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、複数の半導体デバイスから得られた欠陥情報のうち、少なくとも一つの半導体デバイスについては検査領域の全体から欠陥情報を得て、それ以外の半導体デバイスについては前記欠陥情報中の欠陥位置の近傍に対応する部分のみを検査して欠陥情報を得ることにより、繰り返し発生する欠陥として認識する。本実施例では第1の半導体デバイスの検査領域の全ての場所から欠陥情報を得て第2の半導体デバイスについては前記欠陥情報中の欠陥位置の近傍に対応する部分のみを検査して欠陥情報を得る方法について説明する。第1段階として、第1の半導体デバイスについて、ブロックA、ブロックB、ステップS402、ステップS403を実行する。図81の左側ではステップS403を経て得られた第1の半導体デバイスの欠陥情報が模式的に示されている。第1の半導体デバイスから得られた外接長方形41の近傍に対応する画像を第2の半導体デバイスから取得して欠陥を検査する。図81の右側ではこのように限定的に検査された結果が第2の半導体デバイスから得られた欠陥情報として模式的に示されている。第2段階として、第1の半導体デバイスから得られた欠陥情報を第2の半導体デバイスから得られた欠陥情報と重ねる。図81では、外接長方形41が外接長方形42Aと外接長方形42Bと重なる。次にこれら3つの外接長方形を含む最小の外接長方形として共通外接長方形43を得る。この共通外接長方形43に存在する欠陥図示されていないを両半導体デバイスに共通に存在する欠陥、すなわち繰り返し発生する欠陥として認識する。同様の処理を外接長方形51に対して実施する。本実施例では、第1の半導体デバイスから得られた欠陥情報に含まれる全ての欠陥に関して第2の半導体デバイスの限定的な領域が検査される。よって、第1の半導体デバイスから得られた欠陥情報に含まれる欠陥の数が少ない場合は、この方法は、前述の5.1.1第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法に比べて高速に実行する。5.1.3第3の繰り返し発生する欠陥の認識方法第3の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、一つの半導体デバイス全体から欠陥情報を得てOPCパターンが起因して発生する繰り返し発生する欠陥を認識する方法が使用できる。この方法は、同じOPCパターンをもったマスクデータに関連する基準パターンを、設計データのセル名を使って分類できる場合に使用できる。例えば、図82において、設計データの形状として、セル名セルAを持つ設計データのパターンとセル名セルBを持つ設計データのパターンは同じ形状であるが、異なったOPCパターンを持っているのでこれらの設計データのパターンは異なったセル名を持つ必要がある。もし、これらの設計データのパターンが同じセル名を持つ場合は、セル名と欠陥を検出するときに使用したセルの線分番号の組み合わせを使用する。この場合は厳密に基準パターンを分類できない。ここで設計データのセル名とは設計データを構成する固有幾何学情報のひとつである。他の設計データを構成する固有幾何学情報として設計データに対応するマスクデータのセル名を使用することができる。本実施例では、第1段階として、1つの半導体デバイスについて、ブロックA、ブロックB、ステップS402、ステップS403を実行する。図81の左側ではステップS403を経て得られた1つの半導体デバイスの欠陥情報が模式的に示されている。1つの半導体デバイスから得られた外接長方形41に対応する設計データのセル名を取得する。同様の処理を外接長方形51に対して実施する。第2段階として、欠陥情報を取得されたセル名によって分類する。もし、同一のセル名に属する欠陥の数が複数あれば、OPCパターンが起因して発生する繰り返し発生する欠陥として認識する。そうでなければ、前述の5.1.2第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法を使用して、欠陥が繰り返し発生する欠陥かどうか認識される。本実施例によれば、設計データのセル名により同じOPCパターンをもったマスクデータと関連する基準パターンを分類できる場合は、1つの半導体デバイスを検査することによりOPCパターンに起因する繰り返し発生する欠陥を認識することができる。この結果、検査時間を短縮することが可能になる。5.1.4第4の繰り返し発生する欠陥の認識方法図83は、設計データに基づいて製造された同じホトマスクパターンを複数もつホトマスクから製造された半導体デバイスの例を示す模式図である。この場合は、ホトマスクを使った一度の露光で同時に複数の半導体デバイスが製造される。図83に示されるように、設計データのエラーは全ての半導体デバイスに繰返し発生する欠陥を発生させるが、ホトマスク上の欠陥はホトマスク座標で記述された同じ位置に繰返し発生する欠陥を発生させる。このような半導体デバイスには、第4の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、以下の手順が使用できる。本実施例では、第1段階として、ホトマスクを使った一度の露光で同時に製造された複数の半導体デバイスについて、前述の5.1.1第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法を使用して欠陥情報を得て、繰り返し発生する欠陥を認識する。得られた繰り返し発生する欠陥は設計データのエラーに起因する繰り返し発生する欠陥と認識される。次に、複数の半導体デバイスから得られた全ての欠陥情報から繰り返し発生する欠陥を除いた欠陥を繰り返し発生しない欠陥と認識する。第2段階として、ホトマスクを使った別の一度の露光で製造された半導体デバイスに対して、得られた繰り返し発生しない欠陥が存在するホトマスク座標で記述された位置の近傍を検査して欠陥情報を得ることにより、繰り返し発生する欠陥として認識する。上記の処理のために前述の5.1.2第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法が使用される。この場合は、少なくとも一つの半導体デバイスの検査領域の全体から検出された欠陥を使用する代わりに、前述の繰り返し発生しない欠陥を使用する。この変形された5.1.2第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法で得られた繰り返し発生する欠陥はマスク上の欠陥に起因する繰り返し発生する欠陥と認識される。繰り返し発生する欠陥以外の欠陥は、半導体デバイスの粒子などのランダム欠陥と認識される。一般に設計データのエラーに起因する繰り返し発生する欠陥の数は、マスク上の欠陥に起因する繰り返し発生する欠陥の数より非常に多い。従って、本実施例によれば、前述の5.1.1第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法と5.1.2第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法より検査時間を短縮することが可能になる。また、欠陥を、設計データのエラーに起因する繰り返し発生する欠陥、マスク上の欠陥に起因する繰り返し発生する欠陥と、ランダム欠陥に分類できる。5.2領域検査方法前述の4.6第1の検査と4.12第2の検査では設計データを単純に基準パターンに変換している。他の検査方法として、領域検査方法に適した基準パターンを、設計データを成す線分の幾何学情報もしくは接するか近接する設計データを成す線分同士の関係を使用して抽出する検査方法が使用できる。領域検査方法とは対向するエッジを使用する検査方法を意味している。領域検査方法として、直線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、平均スペース幅検査方法、曲線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、平均スペース幅検査方法、切断もしくは短絡しやすい部分の検査方法、および、ゲート線幅検査方法が使用できる。5.2.1直線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、および平均スペース幅検査方法線幅、平均線幅、スペース幅、および平均スペース幅のモニタリングによって半導体デバイスのプロセスを管理する方法がある。本実施例によれば、線幅、平均線幅、スペース幅、もしくは平均スペース幅の検査に適した基準パターンを、設計データから抽出し、抽出された基準パターンごとに、線幅、平均線幅、スペース幅、もしくは平均スペース幅の許容パターン変形量を設定する検査方法が実現できる。これらの検査方法は以下の手順で実施される。図84では、線幅検査用に適した基準パターンを設計データから自動的に抽出する規則を模式的に示している。設計データの直線形状パターンであって、指定された最大線幅Lwより細く、かつ、指定された最小線長Lmより長い直線形状パターンが線幅検査用に適した基準パターンが対象になる。図84の左側で示すように、設計データには3つの直線形状パターンがある。左の直線形状パターンは処理の対象になるが、中の直線形状パターンは最大線幅Lw以上なので、処理の対象にならない。また右の直線形状パターンは最小線長Lm以下なので処理の対象にならない。次に、図84の右側の部分で示すように、選別された直線形状パターンを、その終端から指定された終端非使用長Lo分内側に縮める。この直線形状パターンを区間長Liの長方形に分割し、分割された長方形が線幅検査用基準パターンA実線で示されているとして登録される。また、ここで得られた線幅検査用基準パターンAの境界が中心にくる基準パターンB二重線で示されているを線幅検査用基準パターンBとして追加しても良い。基準パターンBを付加することによって、基準パターンAの境界およびその近傍に存在している欠陥の検出能力が向上する。基準パターンの大きさに対する欠陥の大きさの割合が高いほど、欠陥の検出能力は高い。欠陥が一つの基準パターンに存在している場合の基準パターンの大きさに対する欠陥の大きさの割合をRとする。同じ大きさの欠陥が二つの基準パターンに分割されて存在している場合の基準パターンの大きさに対する欠陥の大きさの各割合はRより小さくなる。従って、欠陥が一つの基準パターンに存在する場合の方が欠陥の検出能力が高くなる。図85に示すように、少なくとも1つのコーナーを持つ設計データの直線形状パターンに対しては、コーナー部分で長方形に分離してから処理を施す。図85の点線で示すコーナーを有したL字状多角形が実線で示す2つの長方形に分離されることになる。スペース幅検査は反転された設計データを使って上記と同様の処理を施すことで実現できる。反転された設計データとは、設計データの中のパターンの内部を外部に、外部を内部に反転したものである。図86では、スペース幅検査用に適した基準パターンを設計データから自動的に抽出する規則を模式的に示している。図86で示すように、Lm’、Lw’、Li’、Lo’はLm、Lw、Li、Loと意味は同じだが、一般に異なる値を使用する。これらの値を用いて、図84で説明した方法と同じ方法によりスペース幅検査を行えば良い。以上で使用したLm、Lw、Li、Lo、Lm’、Lw’、Li’とLo’の値は前述の3.3レシピデータ5線幅検査用に適した基準パターンの最大線幅、最小線長、終端非使用長、スペース検査用に適した基準パターンの最大線幅、最小線長、終端非使用長として管理される。線幅検査用に適した基準パターンとスペース幅検査用に適した基準パターンを使う検査方法は、次の手順で実施される。得られた基準パターンの線分であって設計データに存在していた線分に対応する検査対象パターン画像のエッジの平均エッジ位置を計算する。この平均エッジ位置間の距離を計算し、得られた距離と設計データの線幅もしくはスペース幅Wとの差が3.3レシピデータ2線幅の許容パターン変形量もしくは2スペース幅の許容パターン変形量を超えた場合にこの基準パターンに対応する部分が欠陥をもつと認識する。図87に線幅検査用に適した基準パターンとスペース幅検査用に適した基準パターンを使う検査方法が模式的に示されている。基準パターンには設計データに存在していた二重線で示された線分Ldと長方形に分離したときに付加された線分Leがある。図72に示すように、線分Ldに対して垂直方向にプロファイルを取得し、図76に示すようにそのプロファイルからエッジを求める。これらの求めたエッジ位置の平均を取り平均エッジ位置を求める。図87では左側の平均エッジ位置Aと右側の平均エッジ位置Bが得られる。次に左側の平均エッジ位置Aと右側の平均エッジ位置Bの距離W’を求め、この距離W’と設計データの線幅Wとの差を求める。この差が許容パターン変形量以上なら、基準パタ-ンに対応する部分に欠陥があると認識する。別の方法として、線分Ld上の各プロファイルを取得してこれらのプロファイルを平均して平均エッジ位置を求める方法が使用できる。以上では平均線幅検査もしくは平均スペース幅検査の方法を示したが、平均値を使用せずに各々の線幅もしくはスペース幅を検査する方法を使用しても良い。なお、後述するように、5.3.1ゲート線幅検査方法は直線形状パターンの線幅検査方法と直線形状パターンの平均線幅検査方法の一種である。5.3.1ゲート線幅検査方法では、線幅検査に適した基準パターンとしてゲートパターンを抽出する方法が追加されている。5.2.2曲線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、および平均スペース幅検査方法前述の領域検査方法では実施できない曲線形状パターンの線幅、平均線幅、スペース幅、および、平均スペース幅検査方法が使用できる。曲線形状パターンとして設計データのコーナー部分が典型である。曲線形状パターン検査方法には複雑な計算を必要とするが、直線形状パターンと同様にこれらの検査方法が半導体デバイスのプロセスを管理する方法として重要である。図88は、設計データのコーナー部分から線幅検査に適した基準パターンを得る手順を模式的に示す図であり、図89は、設計データのコーナー部分である曲線形状パターンの最小線幅検査の手順を模式的に示す図である。図88に示すように、設計データから得られた基準パターン点線で示されたL字状多角形から直線形状パターンの線幅検査に適した基準パターン実線で示された二つの長方形を削除して得られた多角形CP1,CP2,CP3を得る。得られた多角形であって終端を含むパターンではない多角形CP2が設計データのコーナー部分の線幅検査に適した基準パターンとして選ばれる。検査の対象となる線幅とは、設計データに存在していた線分に対応する曲線図89の太い実線で示され、図18に示すように曲線で補正されたコーナー部分を有するL字状の線分に相当する曲線間の最小距離である。まず、これらの曲線に対応する第2のエッジを検出する図72から図76参照。図89で図示の二重線はプロファイル取得区間を表し、黒丸●は検出された第2のエッジを表している。以下の処理を左下側の曲線に対応する全ての検出された第2のエッジについて実行する。1左下側の曲線に対応する1つの検出された第2のエッジと右上側の曲線に対応する全ての検出された第2のエッジとの距離を求める。2得られた距離の中で最小のものを得る。得られたそれぞれの距離の最小値が前述の3.3レシピデータ2許容される最小線幅未満なら、この基準パターンに対応する部分に欠陥が存在していると判断する。ここで、最小距離の代わりに、平均線幅を計算して、平均線幅を検査する方法を実行しても良い。曲線形状パターンは一般に線幅の異なる複数の直線形状パターンからなっている。また、曲線形状パターンは回路の接続に使用される。以上の理由から許容パターン変形量を使用する線幅検査方法よりも最小線幅検査方法が適している。他の方法として、Erosion演算を使用する方法が使用できる。Erosion演算は、前述の4.6.1異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法で説明した。図90は、Erosion演算を使用して設計データのコーナー部分である曲線形状パターンの最小線幅検査の手順を模式的に示す図である。Erosion演算を使用する最小線幅検査方法は以下の手順で実行される。1左下側の検出された第2のエッジと右上側の検出された第2のエッジを時計回り又は反時計回りに連続的に連結して多角形を作る。図90においては、全ての検出された第2のエッジは、矢印CW1-CW5で示すように、線分によって時計回りに連続的に接続されている。2得られた多角形を2値化ビットマップに変換する。図90の格子状の部分3多角形CP2を作成したときに付加された線分Lcに、Erosion演算で使用される構造要素の半径の幅を持った長方形を付加する。図90のドットで示す2つの長方形部分4得られた2値化ビットマップのErosion演算の結果を求める図90の太線で囲まれた2つの領域Me。Erosion演算で使用する構造要素は、前述の3.3レシピデータ2線幅の許容パターン変形量の-側の限界値の絶対値を直径とする円を使用する。5もし線分Lcに対応するビットマップの部分ILcが上記の領域Meで連結していれば、この基準パターンに対応する部分に欠陥がないと判断される。しかしこの場合、線分Lcに対応するビットマップの部分ILcが上記の領域Meで連結していないので、この部分に欠陥が存在すると判断される。前述の方法の1から5の等価な処理として、矢印CW1-CW5で示された多角形をサイズ処理しても良い。この場合は、2本の線分Lcはサイズ処理を実施しない。それ以外の多角形の線分は、前述の3.3レシピデータ2線幅の許容パターン変形量の-側の限界値の絶対値の半分の量のサイズ処理を実施し多角形を縮める。サイズ処理後の多角形が2本の線分Lcそれぞれに対応する線分を含んでいれば、この基準パターンに対応する部分に欠陥がないと判断される。そうでなければこの部分に欠陥が存在すると判断される。以上の処理は線幅検査であったが、スペース幅についても同様に検査される。以上の領域検査に関わる本実施例を使用すれば、これらの領域検査が複数のエッジの情報を使用しているので、欠陥検出能力、および欠陥認識精度が向上する。5.2.3切断もしくは短絡しやすい部分の検査方法前述の5.2.2直線形状パターンの線幅もしくはスペース幅検査方法の一種に、切断もしくは短絡しやすい部分の検査方法が使用できる。図91は、切断もしくは短絡しやすい部分の抽出方法を模式的に示す図である。図91の左側に示すように、線幅が前述の3.3レシピデータ5切断しやすい部分の最大線幅Bwより狭く、かつ、前述の3.3レシピデータ5切断しやすい部分の最大線長Blより短い、設計データの直線形状パターンの部分である長方形γによって示される部分が抽出される。この抽出された部分である長方形γが切断されやすい部分に該当し基準パターンとして登録される。長方形γの両側である線分αと線分βに対して図87で示した第2のエッジ検出を行うことで検査を行う。線分βはコーナーの丸みがあるので平均線幅を試用せずに各々の線幅が検査される。同様に、短絡しやすい部分については、図91の右側に示すように、前述の3.3レシピデータ5短絡しやすい部分の最大スペース幅Sw,前述の3.3レシピデータ5短絡しやすい部分の最大スペース長Slを使って得られた長方形ζが短絡しやすい部分として登録され、スペース幅が検査される。切断もしくは短絡しやすい部分の別の検査方法は、図92に示すように以下の手順で行われる。図92の左側は切断しやすい部分の検査方法を模式的に示しており、図92の右側は短絡しやすい部分の検査方法を模式的に示している。図92の太い黒枠で示された長方形パターンは、図91の長方形γ,長方形ζと同じである。また、図92の格子状の部分に対応する画像部分には明確に下地とコントラストがあるが、ドットで示す部分に対応する画像部分には下地に薄いコントラストがある。図92の左側のドットで示す部分は、切断している状態が示されている。また、図92の右側のドットで示す部分は、短絡している状態が示されている。このような場合には3種類のエッジが存在している。1つは下地と格子状の部分の境界に存在するエッジであり、もう1つは下地とドットで示す部分の境界に存在するエッジである。最後は格子状の部分とドットで示す部分の境界に存在するエッジである。図92の左側に示すような切断の場合は、下地とドットで示す部分の境界に存在するエッジが検出されてしまい、欠陥が検出されない。また図92の右側に示すような短絡の場合は格子状の部分とドットで示す部分の境界に存在するエッジを検出してしまい、欠陥が検出されない。このような場合でもドットで示す部分に存在する欠陥を以下の方法で検出できる。Gで示された長方形γおよび長方形ζが含まれる8つの区間について図示の矢印方向に第2のエッジが存在するか検査する。これら8つの区間には、切断もしくは短絡しやすい部分ともに第2のエッジが存在してはならない。よって、これらの8つの区間に第2のエッジが検出された場合には、長方形γもしくは長方形ζは欠陥と認識されることになる。本実施例によれば、薄いコントラストで観察される切断もしくは短絡した欠陥を検出できる。また、切断もしくは短絡したという情報を持つ欠陥種を設定できる。以上のこれらの領域検査に関わる本実施例によれば、オペレータの検査では不可能な広い範囲の検査が可能になる。5.3基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法前述の4.6第1の検査と4.12第2の検査では検査時の工程に関する基準パターンを使って検査される。しかし、検査時の工程に関する基準パターンと検査時の工程に関連する工程に関する基準パターンとの論理演算の結果を使用する検査方法によって、より高度な検査が実現可能である。5.3.1ゲート線幅検査方法基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法の第1の方法として、論理演算を使用して領域検査に適した基準パターンを抽出して検査する方法が使用できる。この方法としてゲート線幅検査方法とエンドキャップ検査方法が実施される。半導体デバイスの検査にトランジスタのゲート幅検査がある。ゲート幅検査の対象はポリシリコン工程とアクティブ工程ポリシリコン工程の前工程の重なった部分である。図93は、検査時の工程ポリシリコン工程に関する基準パターンとその前後する工程アクティブ工程に関する基準パターンとの論理積演算で得られた基準パターンを使用する検査方法を示す図である。ポリシリコン工程に関する基準パターンとアクティブ工程に関する基準パターンの論理積演算で基準パターンC実線で示された長方形を得る。ここで使用している論理積演算は、計算幾何学で使用されている方法を用いている。検査は基準パターンCを使って前述の5.2.1直線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法と同様に実行する。本実施例によれば、ゲート部分を自動的に抽出できる。この結果、半導体デバイス全体の全てのゲート線幅の自動的検査が可能になり、半導体デバイスの性能向上に大きく貢献することができる。5.3.2エンドキャップ検査方法終端の検査方法として、ゲート部分のエンドキャップの検査がある。まず、エンドキャップの認識方法を説明する。図93のポリシリコン工程に関する基準パターンから基準パターンCを取り除いてできる多角形を求める。図93のポリゴンFとポリゴンGがこれにあたる。これらのパターンであって以下の条件を満たすものをエンドキャップと認識する。1線幅W図93が指定値以下の長方形であること2終端である線分と相対する線分までの長さD図93が指定値以下であることこれらの条件を満たすものはポリゴンFとなる。次に、ポリゴンFの中の終端を、図69aおよび図69bと同様に検査する。ゲートのエンドキャップの縮み管理のための許容パタ-ン変形量は単純な終端の縮み管理のための許容パターン変形量より小さい。これは、有効なゲート長を確保する必要があるからである。本実施例を用いれば、ゲートのエンドキャップに単純な終端より小さい許容パターン変形量を自動的に設定することができるので、ゲートのエンドキャップをより厳密に検査することが可能になる。5.3.3コンタクトホール/ビアホールに接する配線パターンの終端に対する許容パターン変形量の適応設定方法基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法の第2の方法として、コンタクトホール/ビアホールに接する配線パターンの終端に対する許容パターン変形量の適応設定方法が使用できる。この方法では、コンタクトホール/ビアホールとの接続に使用する終端で一定値以上のマージンが無いものを識別して、認識された終端に許容パターン変形量を適応的に設定して終端を検査する。図94では、この方法が模式的に示されている。配線パターンの終端とコンタクトホール/ビアホールの接触面積が検査されている。同じような形状の終端であっても、コンタクトホール/ビアホールとの接続に使用する終端の終端の縮み管理のための許容パタ-ン変形量は、単純な終端の終端の縮み管理のための許容パタ-ン変形量より小さい。これは、接触面積を確保する必要があるからである。コンタクトホール/ビアホールに接する配線パターンの終端に対する許容パターン変形量は、配線工程とコンタクトホール/ビアホール工程のオーバーレイエラーと終端のマージンを考慮して決められる。ほとんど全ての終端のマージンは一定値以上を確保している。しかし、込み入った配線の場合は終端のマージンが一定値以上を確保できない場合がある。コンタクトホール/ビアホールとの接続に使用する終端で一定値以上のマージンが無いものを識別する方法は以下の手順で実施される。1配線パターンの終端である線分Leaを含み、配線パターンの内側方向に許容パターン変形量の長さをもつ図94の左上の枠内の実線で示す長方形を作る。以降、これらの長方形を終端近傍パターンと呼ぶ。2終端近傍パターンとコンタクトホール/ビアホール工程に関する基準パターンとの論理積の結果が領域として得られる。この領域はドットで示された長方形領域である。一定値以上のマージンがない終端が、論理積演算で得られる領域を発生させる。この領域の発生に関係した配線パターンの終端の縮みの許容パターン変形量を、他の終端に対する終端の縮みの許容パターン変形量より小さくする。小さくする量は図94における長さΔである。認識された終端に長さΔを反映した許容パターン変形量を適応的に設定して、この終端を検査する。本実施例によれば、コンタクトホール/ビアホールとの接続に使用する終端のマージンによって、終端の縮みの許容パターン変形量を適応的に設定することができる。5.3.4接触面積の検査方法基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法の第3の方法として、コンタクトホール/ビアホールと配線パターンの終端との接触面積を検査する方法が使用できる。図95aおよび図95bはこの方法を示す図である。まず、図93で示した方法と同じ方法で配線工程の基準パターンとコンタクトホール/ビアホール工程の基準パターンの論理積演算によって基準パターンRcaを得る。論理積演算は、5.3.1ゲート線幅検査方法で説明している。次に、図87と同じ方法で設計データに存在していた二重線で示された線分Ldに対するエッジを検出する。この検出されたエッジをつなげて多角形Pcaを得る。図87の点線で示された各線分は、線分Ldの1つに対する検出されたエッジの終端を他の線分Ldに対する検出されたエッジと接続する。最後に多角形Pcaの面積と基準パターンRcaの面積の比が計算される。得られた比が前述の3.3レシピデータ2許容される接触面積検査比より小さければ、基準パターンRcaに対応する部分に欠陥が存在していると判断される。5.4検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法CD―SEMを使って得られたウェーハ上の数ショットの数ヶ所の検査対象パターンの線幅の測定値を使った、プロセス条件を管理する方法が使用されている。図96は、CD―SEMを使って検査対象パターンの線幅の測定値を得る位置の例を示す模式図である。図96の黒丸●は、検査対象パターンの線幅の測定値を得る位置を示している。各検査対象パターンの線幅の測定値を得る位置は、平均エッジ位置を求めるために使用するプロファイル取得区間の中心位置である。プロファイル取得区間は、長方形を成し、この長方形の各辺の長さは、検査対象パターンの線幅程度である。各位置から検査対象パターンの線幅の1つの測定値が得られる。図96で示された例では、5ショットの5箇所の位置から25個の検査対象パターンの線幅の測定値を得てプロセス条件を管理している。しかしながら、検査対象パターンの微細化により、CD―SEMを使って得られたウェーハ上の数ショットの数ヶ所の検査対象パターンの線幅の測定値の精度が、プロセス条件を管理する管理値として不十分になってきた。以下の項目が理由としてあげられる。1検査対象パターンの線幅の1つの測定値の誤差が、プロセス条件の管理値の許容誤差に近づいてきた。検査対象パターンの線幅の測定値の平均値を使って、検査対象パターンの線幅の測定値の精度を向上する必要がある。この問題を解決するためには、一辺が1μm以上の検査領域に存在する検査対象パターンから検査対象パターンの線幅の測定値を得て、得られた検査対象パターンの線幅の測定値の平均値を使う方法が使用できる。図97は、検査対象パターンの線幅の測定値を得る検査領域の例を示す模式図である。図97aは、図96に示したショットと同じである。図97bの正方形は、一辺が1μm以上の検査領域を示している。図示上の便宜上、検査領域を示すために使った正方形は大きいが、ショットの大きさに比べて検査領域の大きさは非常に小さい。これ以降、検査対象パターンの線幅の測定値として前述の5.3.1ゲート線幅検査方法を使って得られたゲート線幅を使う方法を説明する。この方法を使用すれば、自動的に検査領域からゲート部分を抽出して、抽出されたゲート部分が、検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所として設定できる。ゲートの線幅が45nm程度で検査領域の一辺が1μm以上なので、検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が非常に多い。本実施例を現実に実行するためには、検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所を自動的に設定しなければならない。2プロセス条件の変動が引き起こすウェーハの位置に依存する検査対象パターンの線幅の変動がより大きくなってきた。ウェーハ上の数ショットの数ヶ所の検査対象パターンの線幅の測定値では、前記の変動を管理するには不十分であり、数多くの検査領域に存在する検査対象パターンから検査対象パターンの線幅の測定値を得る必要がある。この問題を解決するためには、一辺が1μm以上の検査領域をショットごとに配置して、ショットごとに配置された検査領域をウェーハ内のショットを設定して、これらの検査領域から検査対象パターンの線幅の測定値を得る。図97cの正方形は、ショット内に配置された一辺が1μm以上の検査領域の例を示している。図示上の便宜上、検査領域を示すために使った正方形は大きいが、ショットの大きさに比べて検査領域の大きさは非常に小さい。検査領域は、必ずしもショット内で一定の間隔で配置する必要はなく、プロセス条件の変動を受けやすい部分に配置することが望ましい。ウェーハ内の全てのショットに、ショットごとに配置された検査領域を設定してもよいし、間引かれたショットに設定しても良い。次に、以下の方法で検査対象パターンの線幅の測定値から、統計量が得られる。A全ての検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る。図98aは、全ての検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る例を示す模式図である。図98の黒丸●は検査領域を示している。B各ショット内の検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る。図98bは、各ショット内の検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る例を示す模式図である。C各検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る。図98cは、各検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る例を示す模式図である。前記のBの方法を使えばウェーハ内での線幅変動の傾向が解析できる。Cの方法を使えば各ショット内での線幅変動の傾向が解析できる。3プロセス条件の変動が引き起こす検査対象パターンの線幅の設計値に依存する検査対象パターンの線幅の変動がより大きくなってきた。ウェーハ上の数ショットの数ヶ所から得られる検査対象パターンの線幅の測定値では前記の変動を管理するには不十分であり、数多くの異なる検査対象パターンの線幅の設計値をもつ検査対象パターンから検査対象パターンの線幅の測定値を得る必要がある。検査対象パターンの線幅設計値以外で検査対象パターンの線幅の変動に関係する項目は、検査対象パターンに対応する設計データのパターンの方向、検査対象パターンに対応する設計データのパターンの種類、検査対象パターンと近接するパターン間のスペ-ス幅の設計値もしくは、前記検査対象パターンに対応する設計データのパターンの近傍に存在するパターンの密度などである。この問題を解決するために、以下のように、前述の検査対象パターンの線幅の変動に関係する項目を使って検査対象パターンの線幅の測定値を分類する。A検査対象パターンの線幅の設計値として、前述の5.3.1ゲート線幅検査方法で説明した基準パターンCに対応する設計データのパターンの線幅を使用する。全ての線幅の設計値を使用せずに、線幅の設計値の範囲を使ってもよい。線幅の設計値の範囲の例として、30nm以上32nm未満の範囲、32nm以上34nm未満の範囲などが使用できる。線幅の設計値の範囲に対応する測定値から得られた統計量を使えば、より少ない統計量でプロセス条件の変動の管理が出来るようになる。検査対象パターンの線幅の設計値の範囲に対応する測定値から統計量を得ると、異なる検査対象パターンの線幅の設計値に対応する分布が融合するので統計量の精度が低下する。この対策として、検査対象パターンの線幅の測定値と前記測定値に対応する設計値の差を使用すれば、設計値の違いが補正されるので統計量の精度が低下しない。B検査対象パターンに対応する設計データのパターンの方向として、前述の5.3.1ゲート線幅検査方法で説明した基準パターンCに対応する設計データのパターンの方向を使用する。多くのゲートは、縦方向もしくは横方向であるので、縦方向、横方向、および、それ以外で分離すればよい。45度の倍数の角度を用いてもよい。C前述の5.3.1ゲート線幅検査方法で説明したアクティブ工程に関する基準パターンに対応する設計データが、P型半導体、N型半導体に区別できる場合は、検査対象パターンに対応する設計データのパターンの種類として、P型半導体、N型半導体が使用できる。D検査対象パターンと近接するパターン間のスペ-ス幅の設計値として、前述の5.3.1ゲート線幅検査方法で説明した基準パターンCに対応する設計データのパターンの両脇のスペース幅を使用する。図99は、ゲートの両脇のスペース幅の例を示す模式図である。図99aの中央のゲートと図99bの中央のゲートは、同じ線幅であるが、スペース幅が異なる。図99aの中央のゲートは、スペース幅S11とS12を持っている。図99bの中央のゲートは、スペース幅S21とS22を持っている。スペース幅S11、S12、S21とS22は、それぞれ異なる。この場合は、これらのゲートは違うゲートの型として分類される。前記Aの線幅の範囲と同じ方法で、スペース幅の範囲を使用してもよい。E検査対象パターンに対応する設計データの近傍に存在するパターンの密度として、ゲートの近傍に存在するパターンの密度を使用する。ゲートの両脇のスペース幅を使用した分類では、スペース幅が2つあり方向もあるので、細かく分類される。しかし、本方法では、1つの数値で分類するので緩やかに分類される。検査対象パターンの近傍に存在するパターンの密度は、以下の式で求める。近傍領域内のパターンの面積/近傍領域面積図100は、検査対象パターンの近傍に存在するパターンの密度の例を示す模式図である。図100の太線で内部がハッチングされていないパターンはゲートを示し、破線は前記ゲートの近傍領域を示し、実線で内部がハッチングされたパターンは、近傍領域内のパターンを示している。図100aのゲートの近傍に存在するパターンの密度は、図100bのゲートの近傍に存在するパターンの密度より大きい。線幅と同様にパターンの密度の範囲を使用してもよい。以上では、一つの測定値と比較するために、平均値を統計量として使用している。検査領域から得られる測定値を使う場合は、標準偏差、最大値、最小値などが他の統計量として使用できる。前述の統計量は、一つの測定値から得られないので、前述の統計量は、CD―SEMを使って得られたウェーハ上の数ショットの数ヶ所の検査対象パターンの線幅の測定値から得られない。あるプロセス条件の変動が線幅の平均値の大きな変動を引き起こし、線幅の標準偏差の小さな変動を引き起こすことがある。一方、他のプロセス条件の変動が線幅の平均値の小さな変動を引き起こし、線幅の標準偏差の大きな変動を引き起こすことがある。このような場合は、平均値と標準偏差を使えば、プロセス条件の原因が特定できる。本実施例では、ショットを使って説明したが、ショットの中のダイを使ってもよい。また、5.3.1ゲート線幅検査方法の代わりに、5.2.1直線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、および平均スペース幅検査方法など、他の方法を使用して測定値を得てもよい。スペース幅を検査対象パターンの測定値にする場合は、以上の手順で使用した線幅とスペース幅を入れ替えて実施する。図101は、検査対象パターンの線幅の測定値の分布を示す模式図である。図101aは、一辺が6μmの検査領域の一つの例を示している。検査領域の中には、線幅が70nmの検査対象パターンが存在している。図101aの正方形は、1つの検査対象パターンの線幅を得る領域であって検査領域の中心位置に存在する領域を示している。検査対象パターンのスペース幅は、120nm,110nm,100nm、90nm,80nm,70nm,60nmである。図101bは、スペース幅ごとに、検査対象パターンの線幅の測定値の分布の正規確率プロットを示している。図101bの横軸は、検査対象パターンの線幅の測定値を示し、縦軸は、標準偏差を示している。表示された分布は、左側から右側に、120nm,110nm,100nm、90nm,80nm,70nm,60nmのスペース幅に対応する検査対象パターンの線幅の測定値の分布である。標準偏差は、それぞれ、0.59nm、0.61nm、0.60nm、0.65nm、0.75nm、0.94nm、1.31nmである。図101cは、スペース幅ごとに、検査領域の中心位置から得られた検査対象パターンの線幅の測定値と検査対象パターンの線幅の測定値の分布の平均値の差の絶対値を示している。差の絶対値は、スペース幅とは無相関でばらついている。検査領域の中心位置から得られた検査対象パターンの線幅は、検査対象パターンの線幅の測定値の分布の平均値に比べて誤差が大きい。図102は、2つのショットに存在する検査対象パターンの線幅の測定値の分布を示す模式図である。図102aは、検査対象とするショットを示している。点でハッチングされたショットを中央のショット、格子でハッチングされたショットを上のショットと呼ぶ。これらのショットは、同じ条件で製造されたショットである。図102bの各正方形は、ダイ原点に対して同じ位置の検査対象パターンの組を意味し、横軸の値が、中央のショットの検査対象パターンの線幅の測定値を示し、縦軸の値が、上のショットの検査対象パターンの線幅の測定値を示している。検査対象パターンの線幅は70nmで、スペース幅は60nmである。図102bから、中央のショットの検査対象パターンの線幅の測定値と、上のショットの検査対象パターンの線幅の測定値に相関関係はなく、分布の標準偏差が大きいことが分かる。このような場合に、1点の検査対象パターンの線幅の測定値の比較では、2つのショットが同じ品質で形成されているかどうか判断できない。また、図102bの検査対象パターンの線幅の測定値の平均値の差は、個々の検査対象パターンの線幅の測定値の差に比べて非常に小さい。図103aは、ショットごとの検査対象パターンの線幅の測定値の平均値の分布を示す模式図である。図103bは、ショットごとの検査対象パターンの線幅の測定値の標準偏差の分布を示す模式図である。図103aと図103bは同じ検査対象パターンの線幅の測定値を使用して表示されている。図103aと図103bで図示されたショットは、横方向にドーズを、縦方向にフォーカスを条件を変化させて、露光されている。図103aのショットAの検査対象パターンの線幅の測定値の平均値は、ショットBの検査対象パターンの線幅の測定値の平均値とあまり違わない。しかし、図103bのショットAの検査対象パターンの線幅の測定値の標準偏差は、ショットBの検査対象パターンの線幅の測定値の標準偏差とは大きく異なる。このような場合に、検査対象パターンの線幅の測定値の平均値を使ってプロセス条件を決めると、検査対象パターンの線幅の標準偏差が大きな半導体デバイスが製造され、製造された半導体デバイスが不良となる可能性がある。本実施例によれば、以下の効果が得られる。1一辺が1μm以上の検査領域に存在する検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が自動的に設定できる。検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が非常に多いので、本実施例を現実に実行するためには、検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所を自動的に設定しなければならない。検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値の平均値は、一ヶ所から得られる1つの検査対象パターンの線幅の測定値より高い精度である。得られた検査対象パターンの線幅の測定値の平均値は、より精度のよいプロセス条件の管理値になる。さらに、検査対象パターンの線幅の測定値の標準偏差、最大値、最小値を使えば、プロセス条件の原因がより特定しやすくなる。2ショット内に配置された数多くの検査領域に存在する検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が自動的に設定できる。検査領域が増えるにつれて検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所は、更に多量になるので、自動設定の必要性がより高くなる。ショット内に配置された数多くの検査領域に存在する検査対象パターンから得られた検査対象パターンの線幅の測定値の統計量を使用すれば、プロセス条件の変動が引き起こすウェーハの位置に依存する検査対象パターンの線幅の変動がより精度よく解析できる。3検査対象パターンの線幅の変動に関係する項目ごとに検査対象パターンの線幅を分類して統計量を得る。プロセス条件の変動によって、前記の統計量の変動が異なる場合は、前記の統計量の変動からプロセス条件の変動の原因の特定が可能になる。5.5検査対象パターンの線幅の測定値の分布からフィードバック情報を得る方法図98で示したように、検査領域から検査対象パターンの線幅の測定値が得られる。各検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値から平均値や標準偏差が得られる。図104は、ゲート線幅の設計値が65nmである検査対象パターンの線幅の測定値を正規確率プロットしたグラフである。図104の縦の点線の間の範囲には、平均値から±3σの範囲の測定値が存在している。この範囲を超えた測定値に対応する検査対象パターンが、欠陥と判断される。従来の手法では、欠陥と見なさない範囲を検査前に設定していたが、得られた測定値から再度前記の範囲を設定しなおせば、欠陥分類の精度が良くなる。得られた欠陥は後述の5.6欠陥の位置に対応する設計データから得られる情報を使ってフィードバック情報を得る方法で解析される。分布から大きく離れた測定値を除外してもよい。平均値から±3σの範囲を超えた測定値は、欠陥と見なされるので、平均値や標準偏差の対象から除外してもよい。以上では、欠陥の判断に±3σを使用したが、±4σなどの他の値を使ってもよい。別の方法として、前記のゲート線幅の設計値に指定された比率を乗じた値を越えた範囲を使用してもよい。前記比率は検査対象パターンの線幅によって異なった値を設定してもよい。また、前記比率は、線幅が細くなる方向と太くなる方向で異なる値でもよい。さらに、検査対象パターンの方向によって異なる値を使用してもよい。平均値から±3σの範囲の測定値が正規分布を成している場合は、この範囲の正規確率プロットしたグラフは線分である。もし、グラフが線分からずれている場合は、この範囲の測定値は、複数の正規分布を成す測定値のグループの和である可能性があると判断する。図104の±3σの範囲のグラフは、2本の線分である可能性があるので、この範囲の測定値は、2つの正規分布を成す測定値のグループの和である可能性がある。前記グループを特定する方法として、OPCのルールで使用している幾何学的特徴が使用できる。例として、検査対象パターンの長さ、検査対象パターンと近接する検査対象パターンまでの最小距離が使用できる。これらのグループごとに、測定値を分類してOPCのルールへのフィードバック情報にすることができる。前記のグループを特定するには、以下の手順を実施する。まず、測定値を2つの測定値のグループGLとGSに分類する。一方のグループGLは、正規確率プロットしたグラフを構成する2本の線分の交点に対応する測定値より大きな測定値から成っている。グループGSは、交点に対応する測定値より小さな測定値から成っている。交点の近くの測定値は、グループGL、GSの要素が混在するので使用しない。次に、グループGLを構成する測定値に対応する検査対象パターンとグループGSを構成する測定値に対応する検査対象パターンを分離する幾何学的特徴を得る。グループGLを構成する測定値に対応する検査対象パターンのスペース幅の多くが111nmであり、グループGSを構成する測定値に対応する検査対象パターンのスペース幅の多くが122nmである場合は、これらの検査対象パターンのスペース幅がグループGLとグループGSを分離する幾何学的特徴である。スペース幅とは、検査対象パターンに最も近接する検査対象パターンとのスペースの距離である。図105は、図104と同じ検査対象パターンの線幅の測定値を正規確率プロットした別のグラフである。図105のグラフG111は検査対象パターンのスペース幅が111nmであり、グラフG122は検査対象パターンのスペース幅が122nmである。図105の測定値は図104の測定値と同じである。グラフG111とグラフG122は、それぞれほぼ線分と見なせる。このことから、ゲート線幅の設計値が65nmである検査対象パターンであってスペース幅が111nmであるゲートに対するOPCのルールと、ゲート線幅の設計値が65nmであってスペース幅が122nmであるゲートに対するOPCのルールは異なると判断される。この情報が検査対象パターンの製造に関するフィードバック情報である。もし、前述の方法で測定値の分布が分離しなければ、検査対象パターンの方向、終端の縮み量などの別の幾何学的特徴量などを使用して前述の方法を繰り返す。本実施例では、測定値の分布を解析するために正規確率プロットを使ったが、他の確率プロットを使用してもよい。分布が2種類の分布の和として説明したが、3種類以上の分布の和の場合も同様に実施する。さらに、得られた測定値の分布、測定値に対応する検査対象パターンの画像や幾何学的特徴量、測定値に対応する設計データのセル名などを、表示装置などを使って表示することにより解析を効率的に実施する。表示される画像などの情報が多い時は、正規化プロットの区間ごとに測定値をサンプリングして表示候補を限定することも解析を効率化する。従来は、半導体デバイスの限られた数の検査対象パターンの線幅の測定しかできなかったので、検査対象パターンの線幅の測定値の分布を得るには膨大な時間が必要であった。しかし、本実施例によれば、自動的に広い範囲の半導体デバイスの検査対象パターンの線幅の測定値が得られ、得られた測定値を検査対象パターンごとの特徴量によって分類できる。検査対象パターンの幾何学的な特徴量を使って測定値の分布を分離できるのでOPCルールへのフィードバッグ情報の特定が可能になる。5.6欠陥の位置に対応する設計データから得られる情報を使ってフィードバック情報を得る方法欠陥の位置と欠陥が存在するパターンに似た検査対象パターンの分布を使ってフィードバック情報を得ることができる。前記の欠陥の位置は、4.6第1の検査、前述の5.5検査対象パターンの線幅の測定値の分布からフィードバック情報を得る方法、電気特性解析や、故障解析などで得られる。図106は、ダイ原点に対して同じ位置に存在する検査対象パターンの測定値を正規確率プロットしたグラフである。本実施例では、ゲートの線幅の設計値が65nmの検査対象パターンの線幅の測定値の分布を使用する。図106の点線は、許容変形量を含んだ理想的な線幅の分布を示し、実線は、それらの測定値の分布を示している。図106の点線を超えた範囲に存在する測定値は、検査時に欠陥として検出される。図106の区間MAと区間MBに存在する測定値に対応する欠陥は、検出された欠陥の例である。区間MAに存在する欠陥は、線幅の測定値の分布の±3σの範囲外に存在しているので、単純なランダム欠陥である。しかし、区間MBに存在する欠陥は、OPCのルールなどによって太った線幅に起因するシステマティック欠陥の代表例である。なお、区間MCに存在する欠陥は、検査時に欠陥として検出されないが、線幅の測定値の分布の±3σの範囲外に存在しているので欠陥と判断される。前述の実施例では、欠陥の位置としてダイ原点に対した位置を使って、ほぼ同じ条件で製造された検査対象パターンから測定値の分布を得た。しかし、検査対象パターンに対応する設計データのセル名を、欠陥の位置を特定するために使用してもよい。セル名によって近傍に似たパターンを持つダイの部分を識別できるので、欠陥に対応するマスクパターンに似たマスクパターンによって製造されたパターンを特定できる。この特定されたパターンから線幅の測定値の分布を得る。図107は、線幅の設計値が65nmの検査対象パターンに対応する設計データのセル名の例を示す模式図である。図107の左側の検査対象パターンと右側の検査対象パターンの線幅の設計値は65nmで同じだが、形状が異なるので、異なった設計データのセル名CLとCRがそれらの検査対象パターンに対応している。図107の点でハッチングされた部分は、線幅が許容変形量を越えた欠陥である。前述の分類方法では、これらの欠陥は同じ分布を構成する。しかし、形状の違いによってこれらの欠陥が異なる分布を構成する可能性があるので、設計データのセル名を使って分布を分離して解析する必要がある。設計データを使用してセル名に対応する測定値の分布を自動的に取得できるが、設計データを使用せずに測定値の分布を取得することは困難である。あるセル名を持つセルデータに似たセルデータが、設計データに多く存在することがありうるからである。図108は、線幅の設計値が65nmの検査対象パターンと近接する検査対象パターンに対応する設計データのセル名の例を示す模式図である。図108の左側の検査対象パターンと右側の検査対象パターンには、設計データのセル名CRが対応している。左側の検査対象パターンの近傍には設計データのセル名CSが対応する検査対象パターンが存在するが、右側の検査対象パターンの近傍には存在しない。この場合は、近接する検査対象パターンの影響でこれらの検査対象パターンが異なる分布を成す場合があるが、設計データのセル名CRだけを使う方法では、分布を分離することができない。しかし、セル名CRとCSを含む設計データのセル名を使用すれば、分布を分離することが可能である。この場合は、1段階上位の設計データのセル名B1を使用する。欠陥の位置は、セルデータを記述するために使用される座標系で管理される。前述の方法で記述した欠陥の位置としてダイ原点に対した位置の代わりに欠陥の位置として欠陥が属する設計データのセル名とセルデータを記述するために使用される座標系での位置の組を使用して前述の方法を使用する。図109は、欠陥の近傍に存在する検査対象パターンを含む設計データのセル名を得る方法を示す模式図である。図109の点でハッチングされた部分は、図107と同じ線幅が許容変形量を越えた欠陥である。図109の一点鎖線で示された正方形は、前記の欠陥を中心として指定された大きさの正方形領域である。指定された大きさは、露光によって引き起こされる近接効果の影響を受ける範囲を設定する。ArFステッパーの場合は、ArFレーザの波長の10倍程度である2μmが使用できる。欠陥の位置に近接効果の影響を与える範囲に含まれる全ての検査対象パターンを含む最小のセルに対応するセル名を得る。本実施例では、正方形領域を使用して説明するが、円を使用すればより正確に範囲を指定できる。図110は、設計データのセル名の階層構造を示す模式図である。欠陥が存在する検査対象パターンに対応する設計データのセルは、上位からTopCell、A1、B1、CRの階層を持っている。図109の1点鎖線で示された正方形には、セル名CR、セル名CSとセル名CTに対応する検査対象パターンが含まれている。これらの検査対象パターンを含む最も小さいセル名を求める。セル名CR、セル名CSの1段階上位のセル名B1が全てのセル名を含むか調べる。セルB1は、セル名CTを含まない。この場合は、1段階上位のセルA1を調べる。セルA1は、全ての検査対象パターンを含むので求めるセル名になる。セル名A1が、セル名CR、セル名CSとセル名CT以外のセル名を含んでいてもよい。以上で欠陥と認識された場合は、5.1繰り返し発生する欠陥の認識方法と同様の方法を使用して、繰り返し発生する欠陥とランダム欠陥に分類できる。繰り返し発生する欠陥と判断された場合は、プロセスコントロールに有効なフィードバック情報になる。図111は、マスク検査対象パターンの欠陥が原因である欠陥の位置と同じ位置に存在する検査対象パターンの測定値を正規確率プロットしたグラフである。図111の点線は、許容変形量を含んだ理想的な線幅の分布を示し、実線は、それらの測定値の分布を示している。測定値は、理想的な線幅の分布より太いので測定値に対応する検査対象パターンから欠陥として検出される。図111では、検査対象パターンの測定値が全て欠陥として認識されている。前述では、欠陥の位置としてダイ原点に対した位置を使用したが、ダイ番号とダイを基準とした座標系の組を使用してもよい。ダイ番号とは、ショット内でのダイの位置を示す番号である。図112は、欠陥の位置と同じ位置に存在する検査対象パターンの測定値をダイ番号ごとに正規確率プロットしたグラフである。図112のグラフGN1は、ダイ番号N1のダイに含まれる検査対象パターンから得られた測定値を使ったグラフであり、図112のグラフGN2は、ダイ番号N2のダイに含まれる検査対象パターンから得られた測定値を使ったグラフである。図112のように、グラフGN1は理想的な線幅の分布を示す図112の点線で示されるグラフに類似しているが、グラフGN2は理想的な線幅の分布に類似していない。この場合は、ダイ番号N2のダイに含まれる検査対象パターンがマスクパターンの欠陥、マスク上のゴミなどに起因する欠陥であると判断される。また、図112の測定値MN1は、グラフGN1の一部であるが、グラフGN1の分布の±3σの範囲を越えた測定値である。この測定値に対応する検査対象パターンは、ウェーハ上の異物などのランダム欠陥として認識される。これらがフィードバック情報になる。本実施例では、線幅を用いたが、終端の縮み量や、検査対象パターンとこの検査対象パターンに近接する検査対象パターンとのスペース幅、検査対象パターンの方向などを使ってもよい。設計データのセル名を使用したが、マスクデータのセル名を使用してもよい。また、セル名にトランジスタID、配線IDを付加すれば、他の不良解析などを効率化することができる。前述では、欠陥の位置と同じ位置から得られた測定値の分布を得る方法として次の座標値を使った。ダイ原点相対の座標値セルデータを記述するために使用される座標系の座標値ショット原点相対の座標値例として、前記の方法を組み合わせて、次のフィードバック情報が得られる。1ダイ原点相対の座標値を使った方法で、欠陥の測定値が測定値の分布の±3σの範囲内である場合は、OPCルールを変更する必要があるとの情報が得られる。もし必要なら、前述の5.5検査対象パターンの線幅の測定値の分布からフィードバック情報を得る方法を使って、OPCルールに関する情報を得てもよい。セルデータを記述するために使用される座標系の座標値を使った方法で、±3σの範囲外の測定値を得て、得られた測定値が前述の±3σの範囲外の測定値と同じであれば、前述の情報を確認することができる。2前述の欠陥の測定値が測定値の分布の±3σの範囲外である場合は、この欠陥がランダム欠陥であるとの情報が得られる。ショット原点相対の座標値を使って得られた測定値の分布から次の欠陥分類情報が得られる。Aショット内の一部のダイに存在する欠陥は、マスクパターンの欠陥、マスク上のゴミなどに起因する欠陥と認識される。この場合は、マスクを修正する必要がある。Bショット内の全てのダイに存在する欠陥は、マスクパターンの欠陥、マスク上のゴミなどに起因する欠陥と認識される。この場合は、マスクを修正する必要があるが、別の原因である可能性がある。Cランダム欠陥であれば、OPCルールを変更する必要もマスクを修正する必要もない。従来は、半導体デバイスの限られた数の検査対象パターンの線幅の測定しかできなかったので、検査対象パターンの線幅の測定値の分布を得るには膨大な時間が必要であった。しかし、本実施例によれば、自動的に半導体デバイスの全ての検査対象パターンの線幅の測定値が得られ、得られた測定値を検査対象パターンごとの特徴量によって分類できる。さらには、設計データのセル名を使えばより細かく分類した分布を使うことが可能である。得られた測定値の分布を使って欠陥を分類すれば、欠陥に対処するためのOPCルールへのフィードバック情報、マスク欠陥であることのフィードバック情報、ランダム欠陥であることのフィードバック情報が得られ、半導体の歩留まりの改善方法の特定が容易になる。また、欠陥として認識する必要がない欠陥であることが判断できるので欠陥情報から不必要な情報の削除が可能になる。5.7プロセス条件に敏感な検査対象パターンの組を抽出する方法従来は、CD-SEMでプロセス条件の変動を監視するために使用する検査対象パターンは、最小線幅を持つ単純な検査対象パターンが主であった。最小線幅を持つ検査対象パターンが最も製造が困難であることと、CD-SEMで容易に測定できる検査対象パターンが単純な線幅であるので、最小線幅を持つ検査対象パターンがCD-SEM計測に適していた。しかし、現在では、最小線幅より広い線幅を持つ複雑な形状をしている検査対象パターンが、最小線幅を持つ単純な形状をしている検査対象パターンよりプロセス条件に敏感な場合がでてきた。プロセス条件に敏感なパターンとは、危険箇所のようにプロセス条件の僅かな変動で直ちに欠陥にはならないが、プロセス条件の変動によるパターン変形が他の部分より大きい部分である。また、設計データを使った検査を使用すれば複雑な形状をしている検査対象パターンが容易に検査できるようになった。これらの背景から、プロセス条件に敏感な検査対象パターンの組を抽出して、抽出された検査対象パターンの組を使って、前述の5.4検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法を使用する。プロセス条件に敏感な検査対象パターンの組を抽出するためには、数多くの検査対象パターンから得られた測定値を統計処理して検査対象パターンの組を特定する必要がある。前述の5.4検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法では、以下の現象を説明した。1CD-SEMの測定精度を考慮すると、検査対象パターンの線幅の1つの測定値の誤差が、プロセス条件の管理値の許容誤差に近づいてきた。検査対象パターンの線幅の測定値の平均値を使って、検査対象パターンの線幅の測定値の精度を向上する必要がある。2あるプロセス条件の変動が線幅の平均値の大きな変動を引き起こし、線幅の標準偏差の小さな変動を引き起こすことがある。一方、他のプロセス条件の変動が線幅の平均値の小さな変動を引き起こし、線幅の標準偏差の大きな変動を引き起こすことがある。これらの問題を解決してプロセス条件に敏感な検査対象パターンの組を抽出するためには、以下の手順を実施する。1同じマスクを使いプロセス条件を変化させて露光したショットを製造する。例として、フォーカスとドーズを変化させて露光したFEMウェーハが使用できる。2前記FEMウェーハのショットごとに一辺が1μm以上の検査領域に存在する検査対象パターンから測定値を得る。3検査対象パターンに対応する設計データの幾何学的特徴量ごとに検査対象パターンの測定値を分類し、分類された測定値の平均値、標準分散、最大値、最小値などの統計量を得る。4統計量の変動が最も大きい統計量を得る。得られた統計量に対応する幾何学的特徴量をもつ検査対象パターンの組をプロセス条件に敏感な検査対象パターンの組と認識する。5得られた検査対象パターンの組と、4で使用した統計量を使用して、前述の5.4検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法を使用する。図113は、フォーカスが最適値の状態での、線幅の測定値の平均値のドーズの依存性を示すグラフである。図113のグラフは上から、ラインアンドスペースが75nm117nm、の検査対象パターン、ラインアンドスペースが65nm111nmの検査対象パターン、ラインアンドスペースが65nm122nmの検査対象パターンから得られたグラフである。従来は最小線幅で最小スペース幅であるラインアンドスペースが65nm111nmの検査対象パターンの組が選ばれていた。しかし、ラインアンドスペースが65nm111nmの検査対象パターンの組より、ラインアンドスペースが65nm122nmの検査対象パターンの組と、ラインアンドスペースが75nm117nmの検査対象パターンの組の線幅の測定値の平均値のレンジが大きい。従って、ラインアンドスペースが65nm122nmの検査対象パターンの組とラインアンドスペースが75nm117nmの検査対象パターンの組がプロセス条件の一つであるドーズの条件に敏感な検査対象パターンの組と認識される。図114は、フォーカスが最適値の状態での、線幅の測定値の標準偏差のドーズの依存性を示すグラフである。図114のグラフは上から、ラインアンドスペースが65nm122nmの検査対象パターン、ラインアンドスペースが75nm117nmの検査対象パターン、ラインアンドスペースが65nm111nmの検査対象パターンから得られたグラフである。いずれのグラフにもドーズと線幅の測定値の標準偏差に相関関係がないので、線幅の測定値の標準偏差は、ドーズの管理値に適さないことが分かる。なお、ラインアンドスペースが75nm117nmの検査対象パターンの組の線幅の測定値の標準偏差は、ラインアンドスペースが65nm122nmの検査対象パターンの組の線幅の測定値の標準偏差より小さい。測定値の標準偏差がより小さい検査対象パターンの組の方が測定値の平均値の信頼性高いので、ラインアンドスペースが75nm117nmの検査対象パターンの組がプロセス条件の変動に敏感な検査対象パターンの組と認識される。本実施例では、ラインアンドスペースを用いたが、終端の縮み量、設計データのセル名や、マスクデータのセル名を幾何学的特徴量として使用してもよい。本実施例によれば、色々なラインアンドスペースを持つ検査対象パターンとそれらの近傍のパターンの幾何学的特徴量を元に前記検査対象パターンをグループ化して、プロセス条件に敏感な検査対象パターンの組を自動的に抽出できる。抽出された検査対象パターンの組は、単数の線幅の測定値より敏感にプロセスの変動を反映するので、プロセス条件が従来の方法より厳密に管理できる。さらに、線幅の測定値の平均値の変動は小さいが、線幅の測定値の標準偏差の変動が大きい検査対象パターンの管理にも有効である。膨大な量の測定値を使う本実施例は、限られた測定値を使う従来のCD-SEMを使う方法よりよりプロセスの管理が安定している。5.8検査対象パターンの外形情報を使ってリソグラフィーシミュレータを校正する方法従来は、検査対象パターン1つにつきCD-SEMの1つの測定値をリソグラフィーシミュレータに出力し、出力された測定値を使ってリソグラフィーシミュレータを校正していた。しかし、測定値は、検査対象パターンのダイの原点に対する位置、検査対象パターンのショットの原点に対する位置、検査対象パターンのウェーハの原点に対する位置に依存し、また、終端の位置ずれも大きいので最適な校正を実現することは困難であった。図115aは、シミュレータが生成した外形と、これに対応する検査対象パターンから得られた外形を示す模式図である。図115bは、図115aに対応する設計データを示す模式図である。図115aの実線はシミュレータが生成した外形を表し、点線は検査対象パターンから得られた外形を表している。測定値L1とL2は、同じ線幅を持つ部分から得られた測定値である。測定値L1とL2はほぼ等しいはずであるが、かなり違っている。また、場所Cでは、シミュレータが生成した外形と検査対象パターンから得られた外形では、かなり形状が異なっている。このような場合に、測定値L1だけを使ったリソグラフィーシミュレータの校正では最適な校正を実現することは困難である。この問題を解決するために、検査対象パターンの外形情報を使ってリソグラフィーシミュレータを校正する方法が使用できる。図116は、リソグラフィーシミュレータに出力する検査対象パターンの外形情報を示す模式図である。図116の矢印は、測定値を得る場所を示している。測定値を得る場所の間は適当な間隔にし、間隔内の測定値の平均値が出力される。図116の円は、エッジを出力する場所を示している。図116の円の部分は測定値として値を計測出来ないのでエッジの位置がリソグラフィーシミュレータに出力される。エッジのかわりに、終端の位置ずれなどを使用してもよい。検査対象パターンのこれらの部分のエッジ位置が得られて、リソグラフィーシミュレータに出力され、シミュレーションで得られたエッジ位置と実際のエッジ位置が最も一致するようにシミュレータのパラメータを調整する。図117は、検査対象パターンのエッジ位置PEとエッジを検出するために使用したプロファイルの方向DEを示す模式図である。エッジ位置PEを通り、方向DEを持つ線分とリソグラフィーシミュレータが出力する外形との交点PCを求める。方向DEは基準パターンに垂直な方向である。エッジ位置PEから交点PC間の距離を検査対象パターンのエッジ位置PEからリソグラフィーシミュレータが出力する外形との距離とすれば距離が高速に得られる。出力された外形情報を使って、リソグラフィーシミュレータのパラメータであるドーズ量、NA開口数やσ照明を校正する。説明を単純にするためにドーズ量のみを校正する方法を説明する。0検査対象パターンの外形情報を得たときに使用したステッパーのドーズの設定量をDSとし、リソグラフィーシミュレータで使用するドーズの値をDAとする。DAの初期値をDSとする。1シミュレータがドーズの値DAを使って外形を生成する。出力された線幅とこれに対応する生成された外形の線幅の差の自乗和SLを求める。同様にエッジの位置の差の自乗和SEを求める。これらの自乗和の和SLWLSEWEを求める。自乗和ごとに重みWL、WEをつける。重みには線幅の数とエッジの数などを考慮して決める。2ドーズの値DAを変化させながら1を実施する。1で得られた自乗和の和SLWLSEWEが最も小さくなる場合のドーズの値DAを得る。得られたドーズの値DAは、検査対象パターンの外形情報を得たときに使用された実際のドーズ量とみなされる。補正項△D=得られたドーズの値DA-ドーズの設定量DSと定義する。3リソグラフィーシミュレータのドーズ量を入力する時に、ステッパーのドーズの設定量に補正項△Dを加算して得られた値を使用する。ドーズの設定量DSの使用範囲が広い場合は複数の補正項DSを求めて近似関数△Dを得てドーズの設定量DSごとに△Dを補正項とすればよい。NAとσを校正する場合は、ドーズ量を変える代わりに、NA、σの組の値を変化させて前記の手順1から3を使用する。例えば、NAを、NA1、NA2、NA3と変化させ、σを、σ1、σ2、σ3と変化させる場合は、NA、σの組として、、、、、、、、、をドーズの設定量DSの代わりに使用する。以上の方法で校正されたリソグラフィーシミュレータを使ってマスクパターンを最適化することができる。リソグラフィーシミュレータが生成した検査対象パターンの外形に欠陥が検出された場合は、マスクパターンが修正される。マスクパターンの変更として、検出された欠陥に対応するマスクパターンにOPCパターンを付加する、線幅スペース幅を変更するなどの方法が使用できる。変更されたマスクパターンを使って、再度、リソグラフィーシミュレータから得られた外形を生成する。生成された外形に欠陥が存在する場合は、更にマスクパターンを変更して、前記の手順を繰り返し生成された外形に欠陥が存在しないようにする。得られたマスクパターンが最適化されたマスクパターンになる。得られたマスクパターンを使ってマスクデータを変更してマスクを製造し直すか、マスクパターンをマスクリペア装置で修正する。本実施例によれば、複数の測定値をリソグラフィーシミュレータに出力することにより、最適な校正が可能になる。また、直接測定できないステッパーのNAやσが測定できるのでNAやσの最適化が容易になる。さらに、修正されたマスクパターンによって形成されるウェーハ上の検査対象パターンがリソグラフィーシミュレータで予測できるのでマスクパターンの最適化が容易になる。5.9複数の同一形状の検査対象パターンの統計値を用いてリソグラフィーシミュレータを校正する方法前述の5.8検査対象パターンの外形情報を使ってリソグラフィーシミュレータを校正する方法では、一つの検査対象パターンの外形情報をリソグラフィーシミュレータに出力していた。一つの検査対象パターンの外形情報では、リソグラフィーシミュレータの校正が不十分になることがあった。この問題に対して、同一形状の複数の検査対象パターンの組の検査対象パターンの同じ位置から得られた線幅の平均値を使ってリソグラフィーシミュレータの校正の精度を高めることができる。前記の複数の検査対象パターンの組はほぼ等しいリソグラフィーの条件で製造された検査対象パターンである必要がある。この条件を満たす複数の検査対象パターンの組として以下の検査対象パターンが使用できる。1図118は、ウェーハ上に存在する同一形状の複数の検査対象パターンの組を示す模式図である。実線の正方形はショットであり、点線は、ショット内のダイの境界である。実線の円はショットの原点を原点とした座標系で同じ座標値をもつ検査対象パターンが存在する場所を表している。これらのショットは、同じプロセス条件で露光されている。必ずしも、ウェーハに存在する全てのショットを使用する必要はなく、ウェーハの中心部分に存在するショットだけを使用してもよい。ウェーハの中心部分は周辺部分よりプロセス的に安定している。また、同じプロセス条件で製造された複数のウェーハ上のショットを使用しても良い。2図119は、ウェーハ上に存在する同一形状の複数の検査対象パターンの組を示す別の模式図である。図119は、図118と同じであるが、ショットではなくダイを使う方法を示している。前記の1のショットをダイとして扱って、複数の検査対象パターンを使用する。3検査対象パターンの中心を中心とした2μm程度の正方形の領域を設定する。設定された領域内の設計データの形状が同じであれば、検査対象パターンを同一形状と見なして使う方法を使用する。以上では統計量として線幅の平均値を使ったが、中央値などの別の統計量を使ってもよい。5.10画像ファイルフォーマットを使ってリソグラフィーシミュレータの外形情報を出力する方法ウェーハ上のパターンを製造するために使用されたステッパーのドーズ量を推定するために、ウェーハ上の形成されたパターンの外形とリソグラフィーシミュレータの出力する外形とを比較する方法が使われている。リソグラフィーシミュレータの出力する外形は、複数のステッパーのドーズごとに出力される。これらの外形の中でウェーハ上の形成されたパターンの外形に最も近い外形に対応するステッパーのドーズが推定されたステッパーのドーズとなる。図120は、リソグラフィーシミュレータが出力する外形を示す模式図である。図120の実線最も内側の線は、ステッパーのドーズがD1の場合の外形であり、破線中間の線は、ステッパーのドーズがD2の場合の外形であり、点線最も外側の線は、ステッパーのドーズがD3の場合の外形である。これらの外形は前記のステッパーのドーズで得られた光強度分布図をレジストが硬化する光強度INで切った断面の輪郭である。従来は、異なるステッパーのドーズごとに外形を出力していたので、ステッパーのドーズの数に比例してデータ量が多くなった。この問題を解決するために、画像ファイルフォーマットを使ってリソグラフィーシミュレータの外形情報を出力する方法が使用できる。図121は、ステッパーのドーズが基準のドーズ値DNの場合に得られた光強度を画素の値Pとした画像ファイルフォーマットと,レジストが硬化する光強度INを示す模式図である。XYは、画素のXY座標の位置を表す。画素間の間隔の大きさに対応する光強度分布図での距離をPSとし、画像の原点に対応する光強度分布図の位置をとする。光強度分布図の位置を中心とし、一辺がPSの正方形領域内の光強度の平均値Iaを8ビットでデジタル化した値をPに格納する。デジタル化は、PaIabで実施される。ここで、a、bは、全てのPが0から255の間の値をとり、Pのレンジが最大になるように選ばれる。基準のドーズ値DN、全ての画素の値Pと、光強度INから、任意のステッパーのドーズの場合の外形を得ることができる。ステッパーのドーズをDとすると、光強度がbaDDNになるので、Pを含む画像フォーマットデータを光強度INbで切った断面がステッパーのドーズがDの場合の外形になる。DNとして、使用するステッパーのドーズであるDの平均値を使えば、デジタル化誤差を小さくすることができる。また、通常の画像ファイルフォーマットは8ビットであるが、精度が要求される場合は16ビットなどのデータを使ってもよい。また、画素の大きさPSは、従来のリソグラフィーシミュレータが出力する外形の精度より低くならないように選択する。従来は、異なるステッパーのドーズごとに外形を出力していたので、ステッパーのドーズの数に比例してデータ量が多くなる欠点があった。しかし、本実施例によれば、レジストが硬化する光強度、基準のドーズ値、画像ファイルフォーマットデータを使って、それぞれのステッパーのドーズごとに外形を得ることが可能になる。これらの情報はステッパーのドーズの数に依存しない。また、得られた画像ファイルフォーマットデータを画像として扱えば、光強度分布図を視覚的に理解することができる。5.11抜取検査により、検査コスト時間を縮小する方法ショットもしくはダイの中の検査対象パターンを全て検査する方法は、品質管理の全数検査に相当する。全数検査は、全ての欠陥も発見できるという利点があるが、検査コスト時間がかかる欠点がある。一方で、抜取検査は、必ずしも全ての異常が発見できない欠点があるが、検査コスト時間を縮小できるという利点がある。検査コスト時間を最適に使用するために、研究開発段階では、全数検査を実施し、量産段階では、抜取検査にする方法が使用できる。サンプリングは層別サンプリングが使用できる。従来のCD―SEMによる測定では、限られた数の線幅の測定値しか使用できなかったので層別サンプリングの対象とはならなかった。しかし、大量の検査対象パターンを広い検査領域から取得する検査では、最適な検査領域を設定するために、層別サンプリングが必要とされる。層別サンプリングとして次の項目が使用できる。1検査対象パターンの線幅、方向、種類、検査対象パターンと近接するパターン間のスペ-スもしくは、前記検査対象パターンの近傍に存在するパターンの密度2終端、コーナー、切断もしくは短絡しやすい部分3全数検査で得られた危険箇所や、シミュレータが予測した危険箇所。危険箇所が層別出来るなら、さらに層別してもよい。危険箇所とは、プロセス条件の変動により欠陥が発生しやすい部分である。4全数検査で得られたプロセス条件に敏感なパターンや、シミュレータが予測したプロセス条件に敏感なパターン。これらのパターンが層別出来るなら、さらに層別してもよい。プロセス条件に敏感なパターンとは、危険箇所のようにプロセス条件の僅かな変動で直ちに欠陥にはならないが、プロセス条件の変動によるパターン変形が他の部分より大きい部分である。抜取検査の対象とした検査対象パターンをより多く含む領域を検査領域とする。検査対象領域には、層別された抜取検査の対象が平均的に存在するのが望ましい。本実施例によれば、層別サンプリングにより、大量の検査対象パターンを広い検査領域から取得する検査に最適な検査領域を設定することが可能になる。5.12リソグラフィーシミュレータを使ってステッパーの機差を管理する方法従来は、ドーズの機差を管理するために異なるドーズごとに線幅の測定をしていたので、作業が煩瑣で精度も良くなかった。また、直接測定できないステッパーのNAやσの測定が困難であった。この問題を解決するために、前述の5.8検査対象パターンの外形情報を使ってリソグラフィーシミュレータを校正する方法を使う方法が使用できる。まず、基準となるステッパーを選び、選ばれたステッパーを使ってリソグラフィーシミュレータを校正する。次に、基準となるステッパー以外のステッパーを、校正されたリソグラフィーシミュレータに合うように調整する。ステッパーのNAやσのように機械的に変えられる量は機械的に調整をする。ドーズの設定量と実際のドーズ量は異なる。このような場合は、リソグラフィーシミュレータに入力したドーズ量に対応するステッパーのドーズの設定量として、リソグラフィーシミュレータに入力したドーズ量から補正項△Dを減算した値を使用する。補正項△Dは、5.8検査対象パターンの外形情報を使ってリソグラフィーシミュレータを校正する方法で説明した項である。以上の実施例ではステッパーを使った方法を説明したが、エッチャーなどの他のプロセス装置にも同様の方法が使用できる。本実施例によれば、前述の5.8検査対象パターンの外形情報を使ってリソグラフィーシミュレータを校正する方と同様に、複数の測定値をリソグラフィーシミュレータに出力することにより、最適な機差管理が可能になる。また、直接測定できないステッパーのNAやσが測定できるのでNAやσの機差管理が容易になる。5.13修正されたマスクパターンをリソグラフィシミュレータを使って検証する方法パターンの微細化によって、光学式マスク検査装置は、SRAFの欠陥かSRAFによって補正されるパターンの欠陥かの区別できなくなってきた。SRAFとは、マスク上に形成されるが、ウェーハ上には形成されないパターンである。図122は、マスクパターンとマスクデータを示す模式図である。図122の点線最も下にある線は、SRAFのマスクパターンの外形であり、実線はSRAF以外のマスクパターンの外形であり、破線で示された長方形はマスクデータである。図122の円の内部には、欠陥が存在している。光学式マスク検査装置は、分解能が低いのでSRAFのマスクパターンを直接検査できないので、図122aと図122bの場合を区別できない。この問題を解決するために、修正されたマスクパターンをリソグラフィシミュレータを使って検証する方法が使用できる。この方法は以下の手順で使用される。1欠陥の近傍のマスクパターンの外形を取得する。欠陥の近傍として光学的近接効果を受ける範囲、例えば一辺が2μmの正方形を使用する。2取得された外形とマスクデータと比較することによりマスクパターンの修正パターンを作成する。3外形とマスクパターンの修正パターンを融合して修正されたマスクパターンを得る。図123は、図122bの場合の修正後のマスクパターンの外形を示す模式図である。図123の実線は修正されたマスクパターンであり、破線で示された長方形はマスクデータであるる。4修正後のマスクパターンを使って、リソグラフィシミュレータでウェーハパターンの外形を得る。図123aは、図122bの円の中の突起物のみを修正し、欠陥があるパターンとSRAFの線幅の修正をしていない修正されたマスクパターンである。これらの線幅は許容変形以下の変形であるが、両者が重なることで欠陥が発生することがある。このような場合は、リソグラフィシミュレータで得られたウェーハパターンの外形に欠陥が発生する。欠陥が発生した場合は、線幅の修正などを試みて前述の34を繰り返す。図123bは突起物と線幅の修正をした修正されたマスクパターンである。この修正されたマスクパターンを使って、リソグラフィシミュレータで得られたウェーハパターンの外形には欠陥が発生しない。この方法で最適なマスクパターンを作成する。図122bの円の中の突起物のみを修正した場合は、修正されたマスクを光学式マスク検査装置で再検査すると、修正箇所の近くに別の欠陥が検出される可能性がある。また、このマスクを使って製造されたウェーハ上に欠陥が発生する可能性がある。本実施例によれば、これらの欠陥が発生することを防止することができ、最適なマスク修正が可能になる。"