"荷電粒子線装置から取得した観察領域の試料画像から、観察領域の試料上に形成されたパターンに係る第1の輪郭線を形成する輪郭線形成部と、所定パターン又は所定パターン部位それぞれのテンプレートと、当該テンプレートそれぞれの所定パターン又は所定パターン部位に対応した輪郭線部分の補正データとが対応付けられて記憶されているメモリと、前記輪郭線形成部によって形成された第1の輪郭線と、該メモリに記憶されている所定パターン又は所定パターン部位のテンプレートとのパターンマッチングを行うマッチング処理部と、該マッチング処理部によって特定されたパターン又はパターン部位に該当する前記輪郭線形成部によって形成された第1の輪郭線の輪郭線部分を、前記メモリに当該マッチングしたテンプレートに対応して記憶されている輪郭線部分の補正データを用いて補正して、前記輪郭線形成部によって形成された第1の輪郭線よりも高精度な第2の輪郭線を形成する補正輪郭線形成部とを備えていることを特徴とする画像処理装置。前記所定パターン又は所定パターン部位に係る輪郭線部分の補正データは、前記試料画像取得部によって取得された当該所定パターン又は所定パターン部位を含む観察領域の試料画像から第1のエッジ検出部によって検出された当該所定パターン又は所定パターン部位の第1のエッジと、前記試料画像取得部によって取得された当該所定パターン又は所定パターン部位を含む観察領域の試料画像から第1のエッジ検出部よりも高精度な第2のエッジ検出部によって検出された当該所定パターン又はパターン部位の第2のエッジとの間の距離に関する情報を基に作成された補正データであることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。観察領域の試料画像を取得する画像取得工程、当該取得した試料画像から、観察領域の試料上に形成されたパターンに係る第1の輪郭線を形成する第1の輪郭線形成工程、当該形成された第1の輪郭線と、予め記憶されている所定パターン又は所定パターン部位に応じたテンプレートとの間でパターンマッチングを行うマッチング処理工程、パターンマッチングによって特定されたパターン又はパターン部位に該当する第1の輪郭線の輪郭線部分を、当該マッチングしたテンプレートに対応して定められている輪郭線の補正データを用いて補正して、第1の輪郭線よりも高精度な第2の輪郭線を形成する第2の輪郭線形成工程、を有することを特徴とする輪郭線形成方法。前記所定パターン又は所定パターン部位に係る第1の輪郭線の輪郭線部分の補正データには、当該所定パターン又はパターン部位を含む観察領域の試料画像から得た、当該所定パターン又はパターン部位の第1のエッジと、当該所定パターン又はパターン部位の第1のエッジよりも高精度な第2のエッジとの間の距離に関する情報を基に作成された補正データを用いることを特徴とする請求項3記載の輪郭線形成方法。コンピューターに、画像処理装置として、観察領域の試料画像を取得する画像取得工程、当該取得した試料画像から、観察領域の試料上に形成されたパターンに係る第1の輪郭線を形成する第1の輪郭線形成工程、当該形成された第1の輪郭線と、予め記憶されている所定パターン又は所定パターン部位に応じたテンプレートとの間でパターンマッチングを行うマッチング処理工程、パターンマッチングによって特定されたパターン又はパターン部位に該当する第1の輪郭線の輪郭線部分を、当該マッチングしたテンプレートに対応して定められている輪郭線の補正データを用いて補正して、第1の輪郭線よりも高精度な第2の輪郭線を形成する第2の輪郭線形成工程、を実行させるためのプログラム。特許文献1乃至5に開示の輪郭線化技術は、正確なパターン形状を得ることが可能であるという点で優れているが、一旦輪郭線を作成した上で更に、高精度輪郭線を作成するための処理が必要となるため、処理情報が膨大になり相応の時間を要する。特に、試料上の広範囲の領域に亘って正確な輪郭線を形成しようとすると、その課題は一層顕著になる。特許文献6、7には、広範囲に亘って高精度な輪郭線やSEM画像を形成する手法は開示されているものの、処理量の抑制を実現する手法については何ら説明がない。以下、画像処理に要する処理量を抑制しつつ、広範囲に亘って高精度な輪郭線を形成することを目的とする画像処理装置、輪郭線形成方法、及びコンピュータープログラムについて説明する。上記目的を達成するための一態様として、以下に、試料上の第1の領域の画像から、第1の輪郭線を抽出し、当該輪郭線の部位、或いは形状毎に、当該部位、或いは形状に応じた補正データを用いて、補正輪郭線を作成する画像処理装置、輪郭線形成方法、及びコンピュータープログラムを提案する。更なる一態様として、当該補正データは、上記第1の領域より狭い第2の領域を視野とする第2の画像から、上記第1の輪郭線より高精度な第2の輪郭線を抽出し、当該第2の輪郭線と第1の輪郭線間の距離に基づいて求められるものである画像処理装置、輪郭線形成方法、及びコンピュータープログラムを提案する。上記構成或いは手順によれば、予め求められた補正データを用いた補正に基づいて高精度な輪郭線を形成することができ、高精度な輪郭線を、画像処理量を抑制しつつ実現することができる。また、具体的な態様として、補正データは取得したい画像領域より狭い領域で取得した画像に基づいて得られるものであるため、高精度な輪郭線を作成する手間を抑制しつつ、取得したい画像全体に亘って高精度な輪郭線を形成することが可能となる。パターン形状を輪郭線化する手法の一つとして、例えば画像内の輝度分布に基づいて、細線抽出をする手法以下、ホワイトバンド法と称するがある。ホワイトバンド法は、輝度分布を持つ画像領域をエッジ検出処理により抽出し、そのピーク位置を輪郭線として検出する手法であり、画像から線状のパターンを抽出する目的で利用される。ホワイトバンド法は、比較的簡単な演算処理で実現できる反面、エッジ検出に利用する局所的な画像領域のみの情報ではパターンの連続方向を認識することが困難であるため、パターン方向の積算によるノイズを低減することが困難となる。また、SEMScanningElectronMicroscope画像のみの情報では、ホワイトバンドのピークに対するパターンの内外を認識することが困難である。このような理由から、抽出された輪郭線の精密さや再現性が低いため、高精度な計測という目的に対しては有効な手段であるとは言えない。2次元形状を忠実に再現した輪郭線化の要求に対応するためには、従来から実績があり、信頼性の面で優れている電子顕微鏡例えばCDSEMと同等の計測精度が必要である。そのため、ホワイトバンド法より精度の高いエッジ検出法を適用することが望ましい。しかしながら、高精度なエッジ検出法は、ホワイトバンド法と比較すると画像処理時間が増大することになり、特に広い領域に亘って高精度な輪郭線を抽出しようとすると、情報処理量が著しく増大する。以下に、ホワイトバンド法のような比較的低精度なエッジ抽出法に基づくエッジから、高精度なエッジを抽出する手法に関し、低精度エッジ検出法によって検出されたエッジと、高精度エッジ検出法によって検出されたエッジとの間の距離に関する情報を、低精度エッジ検出法によって抽出された輪郭線の補正データとする輪郭線抽出法輪郭線形成法、当該輪郭線抽出を実行する装置、及び当該輪郭線抽出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ついて説明する。また、より具体的な態様の1つとして、パターン部位の形状に応じた補正データを用いた輪郭線抽出法を説明する。上述のような手法を適用することにより、低精度エッジ検出法と同等の処理速度で、広範囲をより高精度に輪郭線化することが可能となる。図1は、高精度輪郭線の抽出工程を示すフローチャートである。本例では、まず、ある程度低い倍率電子顕微鏡例えばCDSEMで30000倍程度でSEM画像を取得するステップS101。これは、複数のパターン形状を含む比較的広い範囲のSEM画像を取得するためである。次に、取得された低倍率画像第1の取得画像について、ホワイトバンド法等の比較的処理時間の短いエッジ検出法を用いて、輪郭線検出を行うS102。以下の説明では、このステップS102で抽出された輪郭線が補正データを用いた補正対象となるが、輪郭線化はこの段階で行う必要はなく、補正データを用いた補正前に行うようにすると良い。また、以下の説明では、ホワイトバンド法を低精度エッジ検出法として説明するが、低精度エッジ検出法はこれに限られることはなく、より処理数の多いエッジ検出法に対して、相対的に処理数の少ないエッジ検出法であれば、以下に説明する手法の適用は可能である。本例は、相対的に処理数の少ないエッジ検出法であっても、相対的に処理数の多いエッジ検出法で得られる輪郭線に近い輪郭線を作成するためのものであり、後述する高精度エッジ検出法に対し、相対的に処理数が少ない状態にあれば、その適用が可能である。次に、特徴的なパターンを含む視野の選択を行いS103、当該領域に対するビーム走査を行うことによって、高倍率画像第2の取得画像を取得するS104。ステップS103にて選択される領域には、特徴的なパターンとして、例えば、X方向とY方向のラインエンドを含むL字型のパターン等を選択することが望ましい。この理由として、一般的に半導体デバイスのパターンは、主にX方向に延びるラインパターン、及びY方向に延びるラインパターンより構成されており、実質的にこれらの形状によって全てのパターンが形成されていることが挙げられる。また、L字型のパターンを選択する理由として、L字型のパターンには、ラインエンド、パターン屈曲部インナーコーナー、アウターコーナー等、パターンを形成するおおよその形状が含まれていることが挙げられる。なお、輪郭線化したい領域に他の形状例えば、ホールパターン、孤立パターン、或いは90°以外のコーナー等が含まれているのであれば、それらを含む領域や部分を高倍率画像取得領域とするようにしても良い。なお、第2の取得画像を選択する場合には、予め、特徴的なパターンを認識するためのテンプレートを用意しておき、テンプレートマッチングによって、自動的に視野を選択するようにしても良い。このとき、パターン認識には一定の閾値を設定し、閾値以上のパターンをリストアップし、最もスコアの高いものを自動で選択させる、或いは、リストの中から手動で選択できるようにすると良い。なお、高倍率画像は、例えば250000倍程度の倍率視野の大きさで取得する。このようにして取得された高倍率画像に基づいて、高精度輪郭線を形成するS105。ここで、高精度輪郭線形成法について、図7、図8を例にとって説明する。図7は、高精度輪郭線形成工程を示すフローチャートであり、図8は、その概要を示す図である。高精度輪郭線を形成するためにまず、SEM画像を取得するS701。このステップは、ステップS104と同じものである。その取得したSEM画像は、第2の取得画像に該当する。次に、ホワイトバンドの輝度分布に基づいて、第1の輪郭線を形成するS702。ここではホワイトバンド法等を用いてエッジ検出を行う。次に、形成された第1の輪郭線に対して所定の方向に輝度分布を求め、所定の輝度値を持つ部分を抽出するS703。ここで言うところの所定の方向とは、第1の輪郭線に対して垂直な方向であることが望ましい。図8に例示するように、ラインパターン801のホワイトバンド802に基づいて、第1の輪郭線803を形成し、当該第1の輪郭線803に対し、その全長全域に亘って、輝度分布取得領域804~806を設定することによって、第1の輪郭線803に対し垂直な方向の輝度分布807~809を取得する。第1の輪郭線803は粗い輪郭線であるが、パターンのおおよその形状を示しているため、この第1の輪郭線803を基準としてより高精度な輪郭線を形成するために、その全長に亘って、当該輪郭線803を基準として輝度分布を検出する。この輝度分布の検出は、第1の輪郭線803に対し垂直方向に輝度分布を検出することによって、プロファイルのピーク幅を狭めることができ、結果として正確なピーク位置等を検出することが可能となる。これにより、例えばピークトップの位置を繋ぎ合わせるようにすれば、高精度な輪郭線第2の輪郭線を形成するS705ことが可能となる。また、ピークトップを検出するのではなく、所定の明るさ部分を繋ぎ合わせるようにして、第2の輪郭線を形成するS705ようにしても良い。更に、第2の輪郭線を作成するために、第1の輪郭線803の全長に亘って、第1の輪郭線803に対して、垂直な方向に電子ビームを走査することによってプロファイルを形成しS704、当該プロファイルに基づいて、第2の輪郭線を形成するS705ことも可能である。ステップS703やステップS704の処理を行うことによって、ステップS705で第2の輪郭線としてより高精度な輪郭線を形成することができるが、ホワイトバンド法と比べると、第1の輪郭線803の全長に亘って、新たな画像処理や電子顕微鏡による走査等を行う必要があるため、データ処理等に要する時間が増大する。そこで、図1に戻り、本例では、特徴的なパターンについてのみ、第1の輪郭線低精度輪郭線と、第2の輪郭線高精度輪郭線との距離を求めS106、当該距離情報から補正値を作成するS108ことで、高精度輪郭線を形成していない他のパターン部分についても、この補正値を用いて新たな画像処理や電子顕微鏡による走査等を行うことなしに、低精度輪郭線から高精度輪郭線を作成する。この補正値は、上記距離値自体でも良いし、実際の測定値との誤差が予め判っているような場合は、その誤差分を含めた値でも良い。また、補正用のデータを作成する場合には、補正値をパターン形状に応じてカテゴライズS107しておき、実際の輪郭線形成に際しては、そのカテゴリに応じた補正値を適用すると良い。これは、パターン形状の種類によって、計測誤差補正量が異なるためである。なお、第1の輪郭線と第2の輪郭線との距離を測定する場合、第2の取得画像上の第1の輪郭線と第2の輪郭線との間の距離を測定する場合には、各対応点の寸法を求めれば良く、第1の取得画像の第1の輪郭線と第2の取得画像の第2の輪郭線間の寸法を求める場合には、両者の視野の大きさが異なるため、両者の視野を一致させる一方の画像を拡大、或いは縮小することによって視野の大きさを合わせる処理を行う。以上のようにして得られた補正データを用いて、第1の輪郭線を補正するS109ことによって、輪郭線を形成したい試料領域全体に亘って、高度な画像処理アルゴリズム等を用いることなく、高精度な輪郭線を形成することが可能となる。本例によれば、広範囲の高精度な輪郭線化と、処理量の抑制の両立を実現することが可能となる。[実施例1]以下、より具体的な実施態様について、図面を用いて説明する。図2は、SEMによって得られた情報に基づいて、パターン等の輪郭線を形成する計測、検査システムの概略構成図である。本実施の形態に係る計測、検査システムには、SEM本体201、当該SEM本体201の制御装置204、及び演算処理装置205が含まれている。演算処理装置205は、得られた画像から輪郭線を形成する画像処理装置として機能する。制御装置204は、制御信号発生部206に含まれる走査個所設定部217から与えられる信号に基づいて、所望の位置に走査位置を設定するための偏向信号を偏向器202に供給する。偏向器202は、供給される信号に応じて、所望の大きさに視野の大きさ倍率を変化させる。制御装置204は、偏向器202の走査と同期して検出器203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検出信号を生成して、演算処理装置205に供給する。演算処理装置205は、この画像検出信号の画像処理を行う画像処理部207を備えている。また、演算処理装置205には、後述する補正データを作成する補正データベース作成部208、輪郭線間測定部209、及び測定レシピや必要な情報を記憶するメモリ210が内蔵されている。測定レシピは、SEMを自動的に動作させるための動作プログラムであり、測定対象となる試料の種類毎に、上記メモリ210や外部の記憶媒体に記憶され、必要に応じて読み出される。試料230から放出された電子は、検出器203にて捕捉され、制御装置204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207に内蔵されるCPU、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuit、FPGAFieldProgrammableGateArray等の画像処理ハードウェアによって、制御装置204から供給される画像検出信号に対して、目的に応じた画像処理が行われる。また、画像処理部207は、画像検出信号に基づいて、ラインプロファイルを作成する機能をも備えている。更に演算処理装置205は、入力手段を備えた入力装置219と接続され、当該入力装置219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GUIGraphicalUserInterface等の機能を有する。なお、演算処理装置205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219は、測定,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215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219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207に内蔵されるマッチング処理部214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210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214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。なお、本実施例では、テンプレートと画像との一致の度合いを一致度や類似度という言葉で表現するが、両者の一致の程度を示す指標という意味では同じものである。また、不一致度や非類似度も一致度や類似度の一態様である。以下に説明する実施例は、主に輪郭線形成を行うための装置、及びコンピュータープログラムに関連するものであり、画像処理部207には、輪郭線形成部218が内蔵されている。輪郭線形成部218内には、ホワイトバンド法等の低精度輪郭線を形成するための低精度輪郭線形成部211、低精度輪郭線に基づいて、或いは高度なアルゴリズムに基づいて高精度な輪郭線を形成する高精度輪郭線形成部212、低精度輪郭線を補正する補正輪郭線形成部213、及びマッチング処理部214が備えられている。また、輪郭線補正を行うための補正データは、補正データベース作成部208にて作成される。更に補正データのもととなる輪郭線間距離は、輪郭線間測定部209によって測定される。輪郭線間測定部209では、複数の輪郭線間の対応点間を測定する測定アルゴリズムに基づいて両者間距離の測定を行う。更に、本実施例では画像取得装置として、SEMを用いた例について説明するが、集束イオンビームFocusedIonbeamFIB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。図9は、補正データベースを作成する工程を示すフローチャートである。補正データとは、上述するように、高精度輪郭線と低精度輪郭線との間の寸法に基づいて求められるものであり、正確な輪郭線と考えられる高精度輪郭線と、低精度輪郭線との誤差に関するものである。まず、低倍率のSEM画像第1の取得画像を取得するS901。そのSEM画像に基づいて、ホワイトバンド法等により、低精度輪郭線第1の輪郭線を形成するS902。なお、補正データを作成するだけであれば、必ずしも低倍率画像を形成する必要はないが、本実施例では、低倍率画像、或いは低精度輪郭線に基づいてテンプレートを作成するため、低倍率画像、或いは低精度輪郭線を形成する。図3は、輪郭線化の対象となる試料領域の例を説明する図である。ステップS901では、領域301に走査範囲を設定することで、制御信号発生部206は、SEM本体201による領域301のビーム走査を、制御装置204に行わせる。画像処理部207は、制御装置204から供給される領域301の画像検出信号を基に、領域301の画像第1の取得画像を取得しS901、輪郭線形成部218の低精度輪郭線形成部211が当該取得画像を低精度輪郭線化するS902。次に、領域301より狭い範囲であって、特徴的なパターンを含む領域302に走査範囲を設定することで、制御信号発生部206は、SEM本体201による領域302のビーム走査を、制御装置204に行わせる。画像処理部207は、制御装置204から供給される領域302の画像検出信号を基に、領域302の高倍率像第2の取得画像を取得しS903、輪郭線形成部218の高精度輪郭線形成部212が当該取得画像を高精度輪郭線化するS904。高精度輪郭線第2の輪郭線とは、少なくともステップS902にて行われる輪郭線化処理より高度なアルゴリズムに基づいて行われるものであり、処理量が多い分、高精度に輪郭線化を実現できる手法を用いて形成されるものである。このように形成された高精度輪郭線から、パターンの特徴部位を選択するS905。例えば特徴部位とはパターン特徴部303のことである。この部位は、パターンの屈曲部であり、同じ形状をなすパターンが領域301に多数含まれていると考えられるパターンである。このステップでは、パターンの特徴的な形状例えばラインエンド部、コーナー部インナーコーナー部、アウターコーナー部、X方向の直線部、Y方向の直線部等を複数選択することによって、後の補正データベースを構築するための対象パターンを選択する。図3の例では、パターン特徴部303として、ラインエンド部303a、インナーコーナー部303b、アウターコーナー部303c、Y方向の直線部303dが選択されている状態が示されている。図4は、輪郭線補正データの類型を示す図である。パターンの特徴部は、例えば図4に例示するように、種々の単位で選択することが可能である。例えば図4aでは、パターンの屈曲部の一部としてラインエンド部全体を選択範囲としているのに対し、図4bでは、パターンの屈曲部の一部としてインナーコーナー部を選択範囲としている。また、図4cでは、パターンの屈曲部の一部としてアウターコーナー部を選択範囲としており、図4dでは、直線パターンを含む領域としてY方向の直線部を選択範囲としている。なお、特徴部の選択は、これら図示の例に限るものではなく、1つの閉図形を選択範囲としたり、例えば2つの屈曲部とXとY方向の2つの直線パターンを含む領域といった所定の複合形状を選択範囲とすることも可能である。次にステップS905にて選択した選択領域について、入力装置219に備えられたテンプレート作成部は、ステップS902にて作成した低精度輪郭線から、選択領域の線図画像を抽出しS906、当該抽出画像に基づいてテンプレートマッチング用のテンプレートを設定するS908。このようなテンプレートを用意する理由については後述する。このテンプレート作成部によるステップS906、S908のテンプレート作成工程と並行して、輪郭線間測定部209は、高精度輪郭線と低精度輪郭線との間の寸法を計測するS907。図5は、低精度輪郭線と高精度輪郭線との間の寸法を測定する例を示す。この寸法計測は、例えば図5に例示するように、領域501の中で、高精度輪郭線502と低精度輪郭線503との間の対応点間の寸法を測定することで行われる。このように複数のエッジ間の距離を測定する手法はEPEEdgePlacementError計測と呼ばれ、公知の手法の適用が可能である。EPE計測によって得られた寸法値、寸法計測方向に基づいて、補正データベース作成部208は、補正データを作成するS909。補正データは、寸法値と方向そのものでも良いし、予め寸法値のずれ量が判っているのであれば、そのずれ量を加算した値を補正値とするようにしても良い。補正データベース作成部208は、以上のようにして得られた補正データとテンプレートとを関連付けて、例えばメモリ210に、データベースとして記憶するS910。図6は、データベースの概要を示す図である。このデータベースでは、パターンの部位例えばパターンの外側アウターのコーナーや内側インナーのコーナー、ラインエンド等、及び/又はパターンの種類ライン、コーナー等毎に、補正量Correctionamount、補正方向Direction、及びテンプレートTemplateが関連付けて記憶されている。図6の例では、図5に示したEPE計測点504,505,506,...の寸法測定結果が、Corner1’のEPE1,EPE2,EPE3,...の補正量xxxyyyzzz,...として記憶されている。テンプレートTemplateには、補正始点となる座標情報が併せて登録されており、当該座標情報を基準に、輪郭線補正を実行する。以上のようにして作成された補正データベースに基づいて、輪郭線補正を行う工程を図10に例示する。図10は、テンプレートマッチングによって補正対象を特定した上で輪郭線補正を行う工程を示すフローチャートである。なお、図10は、一旦、補正データベースを作成した上で、低倍率画像を形成する例を示しているが、図1に例示するように、低倍率画像形成、及び高倍率画像形成を連続的に行うことによって、補正データの作成と、輪郭線補正を併せて行うようにしても良い。まず、画像処理部207は、低倍率のSEM画像を取得しS1001、輪郭線形成部218の低精度輪郭線形成部211は、低精度輪郭線を形成するS1002。次にマッチング処理部214は、データベースに登録されているテンプレートを用いてパターンマッチングを行うS1003。マッチングによって特定された位置例えば図3の位置304には、登録された補正データによって補正すべき輪郭線が位置すると判断できることから、マッチングによって特定されたパターン、或いはパターン部位にて、補正輪郭線形成部213は、データベースに登録された補正量を用いた輪郭線補正を実行するS1004。輪郭線の補正は、例えば図6に示したデータベースの場合では、低精度輪郭線の所定点EPEpointについて、データベースに登録された補正方向Directionに向かって、補正量Correctionamount分、当該点をずらすことで行われる。なお、補正データはEPE計測点毎に登録しておいても良いし、或る領域のEPE計測結果の統計量等を、当該領域の補正量とするようにしても良い。また、コーナー形状やラインエンドの形状がある程度決まっているような場合は、その形状情報を予めデータベースに保存しておいた上で、ライン部の輪郭線を選択的に補正し、ライン幅の変化に応じて、ラインエンドやコーナーの曲率を変えることなく、コーナー等とラインエッジ間を接続するような処理を行うようにしても良い。以上のような輪郭線補正を、画像処理部207の輪郭線形成部218は、データベースに登録された複数のテンプレートを用いて実行し、所定数のテンプレートによる補正処理が終了できた場合にS1005、画像処理部207を含む演算処理装置205は、次のステップ、例えば、この補正輪郭線を用いた測定、検査処理S1007等といった次の処理に移行する。また、図示の例では、輪郭線補正処理が終了した段階S1005で、まだ、補正処理が行われていない部分が存在する場合には、輪郭線形成部218は、未補正部分について、補完処理等を実行することで、輪郭線補正処理を完成するS1006。なお、補完処理S1006は必ずしも全てのパターンに対して行う必要はなく、測定個所とは直接関係のない部分であれば、低精度輪郭線のままの状態にしておいても良い。ところで、低精度輪郭線が適正に形成されていない場合、マッチング処理部214によるテンプレートマッチングが失敗し、当該部分を同定することができない場合がある。加えて、このようなマッチングが失敗する位置は、欠陥を有する可能性が高い。図14は、欠陥候補抽出工程を示すフローチャートであり、図15は、輪郭線の未補正個所の表示例を示す図である。このような場合は、図14に例示するように、図10に示したステップS1005によって、補正が終了したと判断された後、輪郭線形成部218は、低精度輪郭線において未補正個所が存在するか否かを判定するS1401。未補正個所が存在すると判断された場合に、当該部分を登録、或いは図15に例示するように、第1の取得画像1501上に、未補正個所1502を表示するS1402ことによって、欠陥候補を特定することが容易になる。同じ形状のパターンであっても、パターンの配置条件等によって、光近接効果OpticalProximityEffectOPEの影響によりパターンが変形したり、シフトしたりする可能性があるが、図14に例示するような判断ステップを含めることで、パターンの配置条件に由来するパターン変形等を検出することが容易になる。図16は、未補正個所が本来の補正対象か否かを判定するための判断工程を示すフローチャートである。更に、図16に例示するように、未補正個所がテンプレート登録されていない個所である場合もあるため、未補正個所が本来の補正対象か否かを判定するための判断ステップS1601を設けるようにしても良い。この判定を行うためには、予め設計データと低精度輪郭線との間で、パターンの線分毎、或いはパターン毎に、その対応を検出し、その対応検出に基づいて、設計データが持つパターン情報を、低精度輪郭線情報に付加しておく。そして、登録されているテンプレートのパターン情報と、未補正個所のパターン情報が一致するか否かの判定を行うことによって、欠陥候補の絞り込みを行うことが可能となる。また、マッチングは成功したとしても、パターンが部分的に変形している場合があるため、テンプレートに登録された各補正始点と、低精度輪郭線との間で対応を検出し、対応点間の距離が所定値以上となるような場合に、当該部分を欠陥候補として判定するようなアルゴリズムを採用することも可能である。図17は、その工程を示すフローチャートである。図18は、低精度輪郭線とテンプレートがマッチングした状態を示す図である。まず、テンプレートのエッジ1801実線に対し複数登録された補正始点テンプレートエッジ側の対応点1802~1804等について、低精度輪郭線1805点線上での対応点を検出するS1701。対応点の検出法は種々の方法があるが、その中の1つとして、補正始点1802等に最も近い低精度輪郭線1805上の点対応点1806~1808を検出する手法がある。次に各補正始点と対応点との間の距離を測定しS1702、各測定結果が所定の閾値を超えるか否かの判定を行うS1703。そして、閾値を超える対応点は、欠陥の疑いがあるものとして、その座標情報、或いは識別情報等を登録、或いは表示装置に表示させるS1704。以上のような処理を行うことによって、パターンの部分的な変形の同定が容易になる。ステップS1004にて補正された輪郭線は、高精度輪郭線と同等の精度を有するため、この補正輪郭線を用いた測定や検査S1007は、高い精度を確保することが可能となる。以上、本実施例で説明した補正輪郭線作成方法によれば、高倍率画像を多数取得し、その画像を繋ぎ合わせるような処理を行わなくても、広範囲に亘って高精度な輪郭線形成を行うことが可能となる。特に荷電粒子線装置では、試料にビームを照射することによって帯電が発生する。この帯電が、近接する領域にビームを走査するときに、ビーム軌道を偏向させる等の影響を与える可能性があるが、本実施例に記載の手法によれば、帯電の影響を抑制しつつ、広い範囲の高分解能像を形成することが可能となる。[実施例2]次に、補正データを用いた輪郭線補正を行う際に、補正対象を特定するために、設計データを用いる例について説明する。本実施例では、設計データに基づいてエッジ情報を作成し、当該エッジ情報を用いて、補正対象を特定する例について説明する。設計データに基づいて得られるエッジ情報は、設計データ記憶媒体215に記憶された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216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GDSGraphicDesignStandardフォーマットやOASISOrganizationfortheAdvancementofStructuredInformationStandards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205にてマッチング処理や測定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。図12は、設計データに基づいて、輪郭線データの線分に識別情報を付加する例を示す図である。図13は、設計データに基づいて形成されるパターンエッジと、低精度輪郭線との対応を検出することによって、複数種の輪郭線について、識別情報を付加し、当該識別情報に関連付けて登録されている補正量を用いて、輪郭線を高精度化する工程を示すフローチャートである。まず、画像処理部207は、低倍率のSEM画像を取得しS1301、輪郭線形成部218の低精度輪郭線形成部211は、低精度輪郭線を形成するS1302。次に、マッチング処理部214は、形成された低精度輪郭線と、設計データに基づくパターンエッジとの間でパターンマッチングを実行するS1303。設計データに基づくパターンエッジは、GDSフォーマット等で登録されたベクトルデータを線分情報としたものである。また、線分情報に変えて、シミュレーター216によるシミュレーションを経て形成された線分情報であっても良い。設計データは、例えば閉図形を形成する線分毎に識別情報を持っているため、輪郭線との対応を検出することによって、輪郭線の線分に識別情報を付加することができる。図12はその一例を示す図であり、設計データに基づくエッジ1201と、輪郭線1202との間で、パターンマッチングを行うことによって、両者の対応点を検出する例を示している。このように対応点を検出することによって、設計データに基づくエッジ1201が持つ識別情報図12では、線分情報L1~L6を輪郭線1202に付加する。例えば、領域1203に含まれる輪郭線1202の対応点には、L2という識別情報が付加され、領域1204に含まれる輪郭線1202の対応点にはL5という識別情報が付加される。なお、識別情報は線分単位の識別情報であっても良いし、TopRightLeftBottomのような線分が属する位置情報のようなものであっても良い。以上のようにして、輪郭線形成部218では、輪郭線1202の各線分に識別情報を付加するS1304。次に、輪郭線形成部218では、付加された識別情報に基づいて、補正データを読み出すS1305。補正データは、例えば図6に例示するようなデータベースを予め設計データのパターン線分の識別情報にも対応するようにして作成しておき、輪郭線1202の識別情報に基づいてデータベースから補正量と補正方向を読み出すようにしても良いし、低精度輪郭線を作成の後、高精度輪郭線を作成し、高精度輪郭線の対応点と低精度輪郭線の対応点との距離を求めることによって、補正量と補正方向を求めるようにしても良い。図11は、設計データに基づいて輪郭線データにパターン線分の識別情報を付加し、当該識別情報と輪郭線の補正データを関連付けて、データベースに事前に記憶しておく工程を示したフローチャートである。[実施例1]では、図9に示した補正データベースを作成する工程で、補正データを、低倍率画像、或いは低精度輪郭線に基づいて作成したテンプレートに関連付けてデータベースに記憶していたが、本実施例では、この補正データベースを作成する工程で、設計データのパターン線分の識別情報に関連付けてデータベースに記憶するようになっている。そのため、図11においては、そのステップS1101~S1103及びステップS1105,S1107の処理は、図9に示したステップS903~S905及びステップS907,S909の処理と同様である。本実施例では、マッチング処理部214は、ステップS1102にて作成した高精度輪郭線からステップS1103にて選択したパターンの特徴部位の高精度輪郭線を抽出し、この抽出した高輝度輪郭線とそれぞれ識別情報が付加された設計データのパターン線分との間のパターンマッチングも行うようになっているS1104。そして、輪郭線形成部218では、マッチング処理部214によるステップS1104の処理によって得られた、パターンマッチングした設計データのパターン線分に付加されている識別情報を、このパターンの特徴部位の高精度輪郭線に付加するS1106。その上で、ステップS1105,S1107の処理により得られた補正データと、識別情報又は識別情報が付加された高精度輪郭線と関連付けて、例えばメモリ210に、データベースとして記憶するようになっているS1108。このような補正データベースを基に、輪郭線形成部218では、次に補正輪郭線形成部213が補正データを用いた低精度輪郭線の補正を実施しS1306、未補正部分がある場合には、その部分について、補完処理を実施S1307することによって補正輪郭線を形成する。補正された輪郭線は、高精度輪郭線と同等の精度を有するため、この補正輪郭線を用いた測定や検査S1308は、高い精度を確保することが可能となる。"