"設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングを実行する画像処理部を備えたパターンマッチング装置において、前記画像処理部は、マッチングの対象となる領域の画像を取得し、当該取得画像からマッチングの対象外となる領域を抽出し、当該マッチングの対象外となる領域を除いた前記画像上にて、前記テンプレートを用いたパターンマッチングを実行することを特徴とするパターンマッチング装置。請求項1において、前記マッチングの対象外となる領域は、前記パターンマッチングが実行される領域が属する層に対して上層に位置する領域であることを特徴とするパターンマッチング装置。請求項2において、前記上層は、イオン打ち込みによるイオンの試料への到達を遮断するマスク層であることを特徴とするパターンマッチング装置。請求項2において、前記画像処理部は、前記上層のエッジ位置の検出に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出することを特徴とするパターンマッチング装置。請求項4において、前記画像処理部は、前記上層が存在する領域の情報と前記エッジ位置の検出位置情報に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出することを特徴とするパターンマッチング装置。設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラムにおいて、当該プログラムは、前記コンピューターにマッチングの対象となる領域の画像を取得させ、当該取得画像からマッチングの対象外となる領域を抽出させ、当該マッチングの対象外となる領域を除いた前記画像上にて、前記テンプレートを用いたパターンマッチングを実行させることを特徴とするコンピュータープログラム。請求項6において、前記マッチングの対象外となる領域は、前記パターンマッチングが実行される領域が属する層に対して上層に位置する領域であることを特徴とするコンピュータープログラム。請求項7において、前記上層は、イオン打ち込みによるイオンの試料への到達を遮断するマスク層であることを特徴とするコンピュータープログラム。請求項7において、前記プログラムは、前記コンピューターに、前記上層のエッジ位置の検出に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出させることを特徴とするコンピュータープログラム。請求項9において、前記プログラムは、前記コンピューターに、前記上層が存在する領域の情報と前記エッジ位置の検出位置情報に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出させることを特徴とするコンピュータープログラム。特許文献1に開示のパターンマッチング法によれば、パターンマッチングの対象とならない領域をマッチングの対象から除外できるため、処理時間の遅延抑制等に一定の効果がある。一方、例えば、半導体製造プロセスの中でもイオン打ち込み工程では、打ち込み領域と非打ち込み領域を設定し、部分的な打ち込みを可能とすべく、イオン打ち込み工程前に、非打ち込み領域にマスクマスク層を施す処理が行われている。このようなマスク層を含んだ状態の試料を、電子顕微鏡等による測定、或いは検査対象とする場合、所望の領域に電子顕微鏡等の視野FieldOfView:FOVを位置付けるために、上記パターンマッチングが行われるが、パターンの形成精度と比較すると、マスク層の形成精度が低い場合がある。すなわち、マスク層の位置ずれによって、予め登録しておいたマッチング用のテンプレートとの形状的な乖離が発生する可能性がある。テンプレートと試料上に形成された実パターンとの間に形状的な乖離があると、マッチングの成功率が低下する可能性がある。このようなマッチング成功率の低下要因に対し、特許文献1に説明されているようなマスクを、マスク層に施すことも考えられるが、マスク層の位置が安定しないため、マスクの適用領域を決定することは困難である。マスク層の変動を考慮して、大きなマスクを適用すると、マッチングに供される領域が狭くなり、マッチングの成功率を低下させる要因となる可能性がある。以下に、パターンマッチング処理の対象外となる領域を適正に選択することを目的としたパターンマッチング装置、及びパターンマッチング処理をコンピューターに実行させるコンピュータープログラムを説明する。上記目的を達成するための一態様として、以下に設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラム、或いはパターンマッチング装置であって、マッチングの対象となる領域の画像を取得し、当該取得画像からマッチングの対象外となる領域を抽出し、当該領域を非マッチング領域とした上で、パターンマッチングを実行するパターンマッチング装置、或いは当該パターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラムを提案する。特に試料の上層に形成されるマスク層等は、離散的に配置されているわけではなく、FOV内で部分的に集合した状態にて配置されているため、FOV内の上層が位置する側から上層のエッジ部分を見出すためのサーチを行う。また、FOV内のマスク層が存在する側の信号を検出することによって、マスクのエッジ部分の検出を行う。上記構成によれば、上層の存在によるマッチング精度の低下を抑制しつつ、マッチング処理を実行することが可能となる。特に、FOV内の上層が位置する側から上層のエッジ部分を見出すためのサーチを行う、或いはマスク層等が存在する側に存在する信号を検出することによって、下層パターンのエッジ等と取り違えることなく、マスクのエッジ部分を捉えることができ、その結果、上層をマスクするのに必要な領域を選択的に非マッチング領域とすることが可能となる。SEM等の画像取得装置を含む半導体計測装置等にて取得された画像の中から所望のパターン等を見つけ出す手法の1つとしてパターンマッチング法が知られている。このようなパターンマッチング法に代表される画像認識法は、SEM画像とSEM画像、及びOMOpticalMicroscopeの画像とOMの画像のように同一種の画像間での比較であった。ところが最近画像認識技術では、半導体デバイスの設計データを利用した画像認識技術が現れている。しかしながらデザインデータはプロセス変動等による形状変動が含まれていない理想形状を示している。このような理想形状に基づいて画像認識を実行する場合、実際の試料状態との乖離故、画像認識に失敗する可能性がある。半導体プロセスの1つであるイオン打ち込み工程では、イオンが打ち込まれる領域打ち込み領域と、イオンが打ち込まれない領域非打ち込み領域を設定するために、非打ち込み領域にマスク以下、TopLayer上層パターン、或いはIonImplantイオン打ち込みパターンと称することもあるを施すことがある。しかしながら、TopLayerパターンと下地下層レイヤ間の相対的な位置が安定せず、TopLayerパターンのエッジ部の位置の変動故、パターン認識が困難となる場合があることが明らかになってきた。以下に、イオン打ち込み工程のように上層パターンが存在する領域内にてパターンマッチングを行うのに好適な画像認識法,装置、及びコンピュータープログラムを説明する。以下に、デザインデータと実際のSEM画像間の画像認識法であって、SEM画像の下地はTopLayerの重ね合わせが大きくずれたとしても、そのずれに対応した画像認識が可能な手法を説明する。特に、IonImplantLayerのように下地とTopLayerパターンの重ね合わせが大きくずれる可能性のある試料であっても、目的のパターンの検出を容易に実現できる手法を説明する。上記手法の提供のためには、変動要因の大きいTopLayerパターンを、除外して画像認識を行う必要がある。そのための一態様として、以下の2つの特徴を持つマッチングアルゴリズムを提案する。1番目は、デザインデータからのテンプレ-トを作成する際、下地はTopLayerの画像認識用テンプレートを区別して作成する。画像認識の手順としては、まず、IonImplantLayerTopLayerは一定の形と方向性を持っているため、その特徴を利用して画像認識行い、残りパターンに対して下地のデザインデータを利用して画像認識を行う方法である。2番目は、TopLayerが画像内に離散的に配置されているわけではなく、部分的に一体に形成されていると共に、画像外にまで広がって形成されていると言う点に鑑み、そのような特徴を持つ部分領域を選択的に除外する手法を適用する。このように一定の形と方向性を持っているIonImplantLayerパターンを削除する方法で、残りの下地のみを利用して画像認識を行うことで、下地はTopLayerの重ね合わせのずれの存在によらず、高精度なマッチングを可能とする。上述のようなマッチング法によれば、デザインデータを利用した画像認識の精度向上が期待できる。以下、上層の位置精度によらず、安定して高精度な画像認識を行い得るマッチングアルゴリズムについて、図面を用いて説明する。図1は、SEMの概略構成図である。陰極101と第1陽極102に印加された一次電子線104は第1陽極102と第2陽極103に印加される電圧Vaccにより加速されて後段のレンズ系に進行する。この一次電子線104はレンズ制御電源114で制御された集束レンズ105と対物レンズ106によりウェーハ試料107に微小スポットとして集束され、二段の偏向コイル108によってウェーハ試料107上を二次元的に走査される。偏向コイル108の走査信号は観察倍率に応じて偏向制御装置109によって制御される。ウェーハ試料107上を走査した一次電子線104により試料から発生した二次電子110は二次電子検出器111で検出される。二次電子検出器111で検出された二次電子情報は増幅器112で増幅されCRT113上に表示される。本実施例ではCRT113に表示された試料形状の情報を利用してパターンの自動計測を実施する。図5は、SEMを含む測定,検査システムをより詳細に示す図である。本システムには、SEM本体501、当該SEM本体の制御装置503、及び演算処理装置505が含まれている。演算処理装置505には、制御装置503に所定の制御信号を供給するレシピ実行部506と、走査偏向器502の走査と同期して検出器503によって得られた検出信号を配列することによって得られる画像の画像処理を行う画像処理部507、及び取得された画像情報や、レシピ実行部506にて実行するレシピ情報を記憶するメモリ508が内蔵されている。試料から放出された電子は、検出器503にて捕捉され、制御装置504に内蔵されたA/D変換器でデジタル信号に変換される。画像処理部507に内蔵されるCPU,ASIC,FPGA等の画像処理ハードウェアによって、目的に応じた画像処理が行われる。また、画像処理部507は、検出信号に基づいて、ラインプロファイルを作成し、プロファイルのピーク間の寸法を測定する機能をも備えている。更に演算処理装置505は、入力手段を備えた入力装置518と接続され、当該入力装置518に設けられた表示装置に、操作者に対して画像や検査結果等を表示するGUIGraphcalUserInterface等の機能を有する。なお、演算処理装置507における制御や処理の一部又は全てを、CPUや画像の蓄積が可能なメモリを搭載した電子計算機等に割り振って処理制御することも可能である。また、入力装置518は、検査等に必要とされる電子デバイスの座標,位置決めに利用するパターンマッチング用のテンプレート,撮影条件等を含む撮像レシピを手動もしくは、電子デバイスの設計データ記憶媒体517に記憶された設計データを活用して作成する撮像レシピ作成装置としても機能する。入力装置518は、設計データに基づいて形成される線図画像の一部を切り出して、テンプレートとするテンプレート作成部を備えており、作成されたテンプレートは画像処理部507に内蔵されるマッチング処理部509におけるテンプレートマッチングのテンプレートとして、メモリ508に登録される。テンプレートマッチングは、位置合わせの対象となる撮像画像と、テンプレートが一致する個所を、正規化相関法等を用いた一致度判定に基づいて特定する手法であり、マッチング処理部509は、一致度判定に基づいて、撮像画像の所望の位置を特定する。以下に説明する実施例は、主に設計データに基づいて得られるエッジ情報と、SEM等によって撮像された撮像画像間との間のパターンマッチングに関するものであり、設計データに基づいて得られるエッジ情報は、設計データに基づいて形成されるパターンの理想形状を示す線分画像情報や、シミュレーターによって、実パターンに近くなるような変形処理が施された線分画像情報である。また、設計データは例えばGDSフォーマットやOASISフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。なお、以下に説明する実施例では、SEMに搭載された制御装置、或いはSEMに通信回線等を経由して接続される演算処理装置505にてマッチング処理を実行する例を説明するが、これに限られることはなく、コンピュータープログラムによって、画像処理を実行する汎用の演算装置を用いて、後述するような処理を行うようにしても良い。更に、集束イオンビームFocusedIonbeam:FIB装置等、他の荷電粒子線装置に対しても、後述する手法の適用が可能である。以下に説明する実施例は、パターンマッチングを行う装置、パターンマッチングをコンピューターに実行させるプログラム、及び当該プログラムを記憶する記憶媒体に関するものである。図2は半導体デバイスのイオン打ち込み工程の際に施されるマスク層の断面構造Vertical構造図と上視図TopDownSEMImageである。図2のAは、イオン打ち込み工程時のマスク層と下地層の断面図と上視図である。ウェーハ201には、下地パターンであるパターン202が形成されている。このパターン202の一部をイオン打ち込み領域205とし、パターン202の他の一部を非打ち込み領域206とすべく、マスク層203aを試料上に堆積し、その上からイオン204を打ち込む。図2の上図のように、マスク層203aが適正に形成されている場合と、図2の下図のように、マスク層203bの位置がずれて形成される場合がある。このように、試料ごとにマスク層の位置が変化すると、テンプレートを用いたマッチングの場合、画像試料によっては、マッチングの正解位置におけるテンプレートと画像の一致度が変化し、マッチング位置を誤ってしまうことが考えられる。例えば、パターン202のラインエンドを、マスク層203bのエッジ部分と認識してしまう可能性もある。または一致度の低さ故、全く関係のない個所をマッチング位置として認識してしまう可能性もある。マスク層203が存在する領域において、マッチングエラーが起こり得る要因の1つはマスク層203のデポジションの位置精度とパターンの傾斜の変化にある。マスク層203aとマスク層203bのように、プロセスの変化に対して、TopDownSEM画像が変化する可能性があるのに対し、設計データにおけるマスク層203とパターン202との位置関係は一定であるため、プロセス変動が激しいイオン打ち込み工程ではデザインデータを利用した画像認識ではパターンの正しい検出が困難な場合がある。本実施例では、特にイオン打ち込み工程のようなプロセス変動に伴うパターンの相対的な位置関係の変動が顕著に見られる工程の測定,検査に当たり、適正なマッチング処理を実行すべく、図3に例示するような工程を経て、マッチング処理を実行する手法を提案する。ステップ301において、デザインデータをステップ304とステップ305のようにTopLayerIonImplantLayerと下地Layerに区別して画像認識用テンプレートを作成する。ステップ303で作成したTopLayerIonImplantlayerのみを利用してパターンの方向性を検出するステップ305。検出したIonImplantパターンの方向性を用いて、TopdownSEM画像ステップ306でIonImplantパターンを検出するステップ307。TopdownSEM画像でIonImplantパターンを検出したら、IonImplantパターンを画像処理で削除するステップ308か、或いは309で下地を利用した画像認識の際の禁止Areaとして設定するステップ308。ステップ309の最後の画像認識ではIonImplantパターンを省いて下地のみで画像認識を行うことで、デザインデータと実際のTopdownSEM画像との画像認識成功率を向上する。以下に、図4、及び図5を用いて、図3に例示した工程をより詳細に説明する。図4のAは実際のTopdownSEM画像で、401は下地パターンであり、402はTopLayerIonImplantLayerパターンである。図4のBはIonImplantLayerのデザインテンプレートであり、図4のCは下地のデザインテンプレートである。図4のBと図4のCを利用して、図4のDのようにIonImplantパターンに隠れる下地のパターンを削除し、図4のEのような下地用デザインテンプレートを作成する。次は、図4のBのIonImplantデザインテンプレートを利用して図4のAのTopdownSEM画像でIonImplantパターンを検出する。TopdownSEM画像でのIonImplantパターンの検出方法は図4のFの403に示しているように、IonImplantLayerが存在する図4には右側からサーチしてパターンのエッジを検出することで下地の影響なしでIonImplantパターンを検出することが可能である。TopdownSEM画像でIonImplantパターンを検出した後には図4のBのIonImplantデザインが存在するAreaを画像認識禁止Areaとして設定し404、次の図4のGで行う図4のE下地のデザインデータと図4のF画像との画像認識でIonImplantパターンが下地の画像認識に邪魔にならないようにする。ステップ301では、設計データ記憶媒体301より設計データを読み出し、ステップ302にて所望の位置領域のテンプレートをレイヤー別に作成する。このテンプレート領域は、設計データ上、マスク層のエッジ部分と、下地のパターンの双方が含まれる領域である。テンプレート領域選択部513では、設計データ上の座標情報や任意に選択される領域情報、或いは撮像画像の座標,倍率情報視野FieldOfView:FOVサイズ情報等に基づいて、領域選択を行い、当該領域のパターンのレイアウトデータを選択する。選択された領域に含まれるのは、マスク層TopLayerのレイアウトデータ303と、下地パターンLowerLayerのレイアウトデータであり、この下地パターンのレイアウトデータに基づいて、マッチング用のテンプレートを作成するステップ304。なお、この際に平滑化処理等を施すことによって、レイアウトデータをSEM画像に近づけるような処理を行うようにしても良い。このような処理は、例えば画像処理部512にて行われる。一方、マスク層については、マスク層の位置方向性を検出するステップ305。具体的にはマスク層がFOV内において、どちらの側に存在するのかを判定し、マスク層のエッジをサーチするためのサーチ始点とする。図2に例示するようなマスク層の場合、SEM画像右側にマスク層のエッジが存在し、当該マスク層のエッジに対し相対的に、左側に下地パターンのエッジが存在する。即ち、FOVの右片をサーチ始点とし、サーチを開始すれば、最初に現れるのはマスク層のエッジになるはずである。このようなサーチを可能とするために、サーチ方向始点設定部516では、レイアウトデータ上に設定されるFOVの各片について、当該片がレイアウトデータ上のどの位置に属するのかを判定し、1片全てがマスク層に属すると判定できる場合に、当該片をサーチ始点とするような設定を行うようにしても良い。また、サーチ始点は入力装置518を介して、任意に設定するようにしても良い。また、サーチには、図7に例示するような画素配列を持つテンプレートを用いることが考えられる。図7に例示するテンプレートは、M×N図7では5×5の画素からなり、中心列3列が最も明るい画素値を持ち、端に行くに従って0列及び4列に行くに従って、徐々に輝度値が下がっていく輝度分布を有する。このようなテンプレートを、画像の右から左に向かってサーチしていくと、テンプレートと画像との間の一致度が最も高くなるサーチ位置は、マスク層のエッジの中で明るさが最も明るい部分と、テンプレートの中心列の位置が一致した個所である。このような一致度判定に基づいて、マスク層のエッジ位置を検出するために、図7に例示するようなテンプレートを作成するようにすると良い。なお、エッジ位置の検出法として上述のように、サーチ位置の始点と方向を決定し、最初に現れたエッジを検出するようにしても良いし、テンプレートを用いて、右から左、或いは左から右にサーチを行うことによって、得られる一致度が最も高い位置をエッジ位置と決定するようにしても良い。例えば、図10に例示するように、サーチ位置Positionに対するテンプレートと画像の一致度DegreeofCorrespondenceを求め、一致度が所定値を超えた位置を、エッジ位置と判定するようにしても良い。特に、明らかにマスク層のエッジ部と、下地パターンのエッジ部との間にエッジ幅や輝度に乖離があるような場合には有効な手法である。また、下地パターンのエッジ部とマスク層のエッジ部との幅や輝度値に大きな乖離があるような場合、図6に例示するように、取得された撮像画像から、X方向に輝度分布を取得し、ピーク位置が所定の明るさ以上の場合、或いはピークの幅が所定値以上の場合に、そのピーク位置に相当する画像上の位置をエッジ位置601と決定するようにしても良い。以上のようにテンプレートを用いてエッジ位置を検出する場合には、テンプレート設定部515やサーチ方向始点設定部516によって、エッジ位置を特定するための処理条件を登録し、輝度情報に基づいて、エッジ位置を特定する場合には、閾値等の条件を登録する。図7に例示するようなテンプレートを作成する場合には、例えばテンプレート設定部515に含まれるエッジ幅情報設定部801図8参照にて、エッジ幅,輝度分布等の条件を入力して、テンプレートを作成する。以上のような条件設定がなされた状態にて、SEM画像を取得しステップ306、上述のような手法にてマスク層のエッジIonImplantパターンを検出するステップ307。この処理はエッジ抽出部514にて行われる。マスク設定部519は、マスク層領域IonImplantパターンのareaを画像認識の除外領域画像認識禁止areaとして設定するステップ308。この処理ではステップ307にて検出されたエッジ位置を基準として、マスク層にマッチング除外領域を設定する。この設定は例えばレイアウトデータに設定されたFOVの1片全てがマスク層に属すると判定できる片と、検出されたエッジ位置、或いは当該エッジ位置よりも所定値分、上記1片から離れた位置との間をマッチング除外領域とすることによって実現することが可能である。このようにマッチング除外領域を設定したSEM画像と、ステップ304にて作成したテンプレートとの間でマッチング処理を実行するステップ309。図9は、図7に例示したテンプレートを用いて非サーチ領域マッチング除外領域を設定する工程を示すフローチャートである。SEM画像を取得ステップ901した後、図7に例示したようなテンプレートピーク位置検出フィルタ803を用いてピーク位置を検出するステップ902。例えばピーク位置の検出には、ピーク検出部804によって、所定の条件を持つピークを選択的に検出する工程ステップ903を含ませるようにしても良い。このような工程を経て、非サーチ領域を設定するステップ904。上述の実施例によれば、得られたSEM画像に応じて、適宜マッチング除外領域を設定した上で、マッチング処理を行うことが可能となるため、プロセス変動によらず安定したマッチングを実行することが可能となる。即ち、上述のアルゴリズムを利用することで、IonImplantのようなプロセスの変動が激しいパターンに対しても、デザインデータを利用した画像認識の精度と成功率を向上することが可能になる。"