"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、前記パターンマッチングを実行した後、前記テンプレート内の所定の評価領域内に含まれる前記画像が所定の条件を満たすか否かの判定を行う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、前記設計データに基づいて形成されるテンプレートは、前記設計データに基づいて得られる画像に対し、膨張処理を施すことによって形成されるもの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、前記評価領域は、前記膨張処理を施すことによって、塗り潰されなかった部分を抽出したもの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3において、前記評価領域は、前記塗り潰されなかった部分を、膨張することによって得られるもの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1において、前記画像処理部は、前記評価領域内に、所定のパターンが含まれているか否かによって、前記判定を行う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、前記テンプレートには、繰り返しパターンが含まれることを特徴とするパターンマッチング装置。請求項6において、前記評価領域には、前記繰り返しパターンの周期性が途切れた部分が含まれ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、前記評価領域は、前記テンプレートと比較して小さい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、前記テンプレートは、前記設計データに基づいて得られる画像に対し、縦方向、または横方向に選択的に膨張処理を施すことによって形成されるもの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1において、前記画像処理部は、前記評価領域を、周囲と中心で重みに相当する画素値が異なるよう生成することを特徴とするパターンマッチング装置。請求項10において、前記画像処理部は、前記評価領域内に、所定のパターンが含まれているか否かを、前記評価領域の画素値との演算を行った値で判定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、前記評価領域は、設計データから抽出したコーナ点を膨張処理して抽出したものであ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、撮像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、前記設計データに基づいて得られる画像と、前記撮像画像の双方に膨張処理を施し、当該膨張処理によって塗り潰されなかった領域を、マッチング対象として比較することによって、前記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13において、前記マッチング対象は、前記塗り潰されなかった部分を、膨張することによって得られるもの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13において、前記マッチング対象の位置は、繰り返しパターンの周期性が途切れた位置に相当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前記パターンマッチングを実行させた後、前記テンプレート内の所定の評価領域内に含まれる前記画像が所定の条件を満たすか否かの判定を行わ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16において、前記プログラムは、前記コンピューターに、前記設計データに基づいて得られる画像に対し、膨張処理を施させることによって前記テンプレートを生成させることを特徴とするコンピュータープログラム。請求項17において、前記プログラムは、前記コンピューターに、前記膨張処理を施すことによって、塗り潰されなかった部分を抽出したものを、前記評価領域と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18において、前記プログラムは、前記コンピューターに、前記塗り潰されなかった部分を、膨張させることによって前記評価領域を生成させることを特徴とするコンピュータープログラム。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、前記設計データに基づいて得られる画像と、前記撮像画像の双方に膨張処理を施させ、当該膨張処理によって塗り潰されなかった領域を、マッチング対象として比較させることによって、前記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20において、前記マッチング対象は、前記塗り潰されなかった部分を、膨張することによって得られるもの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21において、前記マッチング対象の位置は、繰り返しパターンの周期性が途切れた位置に相当することを特徴とするコンピュータープログラム。設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、撮像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、前記設計データに基づいて得られる画像に膨張処理を施し、当該膨張処理によって塗り潰されなかった領域について選択的に、前記設計データに基づいて得られる画像と前記撮像画像との間で前記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22において、前記膨張処理によって塗り潰されなかった領域において、設計データでパターンのデザインがある領域周辺について選択的に、前記設計データに基づいて得られる画像と前記撮像画像とで前記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。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、撮像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、前記設計データに基づいて得られる画像に膨張処理を施し、当該膨張処理によって塗り潰されなかった領域が含まれる割合が大きなテンプレートを用いて、前記設計データに基づいて得られる画像と前記撮像画像とで前記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。特許文献3に開示の手法によれば、所望の評価個所に評価領域を設定することが可能となるが、設計データと、SEM等によって取得される画像上のパターン実パターン形状との間には乖離があり、パターンマッチングが失敗した場合、誤った位置に評価領域を設定してしまうことになる。このような設計データと実パターンとの形状の乖離を抑制するために、特許文献1には、設計データと実パターン画像の双方に平滑化処理を施し、両者の形状差を抑制する手法が開示されているが、やはりマッチングが失敗した場合の対応についての開示がない。一方、特許文献2に説明されているような繰り返しパターンのパターン判定法では、或る程度の精度でライン、或いはスペースパターンの特定ができるが、例えばパターンの側壁が左右非対称であるような場合、ライン、或いはスペースの特定を誤ってしまうことが考えられる。また、特許文献2に開示されている手法は、凹凸判定法であって、周期パターンを対象とするパターンマッチングを行うためのものではない。以下に、繰り返しパターンが含まれる画像上にて、マッチングの成否の判断、或いはマッチング処理が失敗した場合であっても、適正にマッチングを行うことを目的とするコンピュータープログラム、及びパターンマッチング装置について説明する。上記目的を達成するための一態様として、以下に設計データ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、パターンマッチング処理の後、所定の評価領域内に含まれる画像情報が所定の条件であるか否かの判定を行う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を提案する。また、他の一態様として、設計データに基づいて得られるエッジ情報と、実画像に基づいて得られるパターンエッジ画像について膨張処理を施すことによって得られる興味領域RegionOfInterest:ROI同士を比較することによって、位置合わせを実行するコンピュータープログラム、及びパターンマッチング装置を提案する。更に、他の一態様として、評価領域を除いてマスク処理を施したテンプレートを用いて、パターンマッチングを実行す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を提案する。上記構成によれば、マッチングが失敗したか否かの判定を行うことができるため、その旨をオペレータに通知したり、当該判定に基づいて、マッチングの失敗を解消するような処理を行うことが可能となる。また、2つのパターンの形状差に依らず、繰り返しパターンを含む画像に対する適正なマッチング処理を行うことが可能となる。半導体集積回路は微細化が進むにつれて、塵や湿度の変化および振動などの影響によって、歩留まり低下や欠陥発生の可能性が増大する。また、半導体回路の製造に要する時間が長いことは製造コストの上昇を招くので検査や測定以下、単に検査と称する工程を自動化してオペレータが介在する時間の縮減が求められている。一般的なSEMを用いた検査装置を図1に例示する。SEMは、主に電子顕微鏡鏡体101と、真空チャンバに含まれる試料ステージ105を備えている。SEMは、制御装置103に内蔵された計算機104からの指示に基づいて、試料ステージ105上に搭載された試料に電子ビームを走査し、電子ビームの走査領域から放出される電子を、検出器によって検出すると共に、当該検出電子信号を電子ビームの走査信号と同期して配列することによって、一次元情報ラインプロファイルや二次元画像を形成し、表示装置109に表示する。図13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1301,A/D変換機1304,制御装置画像処理装置を含む1305が含まれている。SEM本体1301は電子デバイスが製造されたウェハ等の試料に電子ビームを照射し、試料から放出された電子を検出器1303で捕捉し、A/D変換器1304でデジタル信号に変換する。デジタル信号は制御装置1305に入力されてメモリ1307に格納され、画像処理部1306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1306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。更に制御装置1305は、入力手段を備えた入力装置1315と接続され、当該入力装置1108に設けられた表示装置、或いは外部ディスプレイ1109には、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、制御装置1305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1315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1314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1315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1306に内蔵されるマッチング処理部1306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1305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1308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。また、図13に例示するシステムには、シミュレーター1316が含まれている。シミュレーター1316は、設計データ記憶媒体1314に記憶された設計データに基づいて、パターンの出来栄えを推定する装置である。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1316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制御装置入力装置1315を例に採って説明するが、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。検査画像に、ラインとスペース幅が略同じのラインアンドスペースパターンのような繰り返しパターンが含まれていると、パターンマッチングに基づく位置合わせが適正に行われない可能性がある。これは、同じパターンが羅列されているような画像では、1ピッチずれて位置合わせが行われたとしても、正確な位置とほぼ同等の一致度となってしまうためである。このように特徴の少ないパターンが含まれる画像や、形状が複雑なパターンが含まれる画像であると、通常のマッチング法では、位置合わせに失敗することがある。この結果、測定,検査システムの稼動が停止、或いは遅延し、オペレータによる操作時間が増大する。また、位置合わせに失敗したことを正しく判断することも難しい。本実施例では、マッチングの成否の判定を容易に判断可能な装置について、図面を用いて説明する。このような判断を速やかに行うことによって、マッチングエラー時の早期の復旧や、レシピ設定時の適正なテンプレート条件を早期に発見することが可能となり、装置の自動化率を向上することが可能となる。また、マッチングエラーの検出に基づいて、選択的に異なるマッチング処理を実行せしめることによって、マッチング処理の効率化を実現することができる。本実施例では、主に半導体集積回路の製造に用いられるウェハ上または露光用マスク上の形状を撮像する手段と、該撮像手段により検査画像を格納する手段と、上記撮像手段により撮像しようとするウェハ上または露光用マスク上の位置に対応する半導体回路の設計データを格納する手段と、該設計データを画像化した設計データ画像を格納する手段と、該設計データ画像に含まる形状の相対的粗密関係から求めた関心領域を画像化した設計データROI画像を生成する手段と、該検査画像と該設計データ画像の位置合わせを行う位置合わせ部を有し、該設計データROI画像を用いて該検査画像と該設計データ画像が一致する位置の特定または、一致度を計算する装置,システム、或いは上記処理を、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について説明する。上記構成によれば半導体回路の設計データから生成した設計データROI画像を用いて形状の密度の高い領域を除いた特徴的な領域だけに着目することから、位置合わせが少し違うだけで設計データと検査画像の一致度に差を出すことができる。たとえば、検査画像が繰り返しパターン形状で、周期ズレが生じるような場合にはROIにおける設計データと検査画像は通常異なるものとなるので位置合わせの正解と失敗を正しく判断できる。また、検査画像から検査画像ROI画像を生成すると繰り返しパターン形状以外の領域だけが残るので周期ズレは生じにくいので、位置合わせの失敗は低減され、且つ位置合わせの正解と失敗を正しく判断できる。位置合わせの正解と失敗を正しく判断できるので、オペレータフリーな半導体検査装置を提供することができる。以下、図面を用いて画像内の選択的な評価に基づく、マッチングの成否判定を行う装置について、詳細に説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。図4は位置合わせ判定工程の一例を示す図である。図2は、パターンマッチングの対象となる撮像画像、図3は、設計データに基づいて生成されるテンプレート画像、図5は、2つの画像間のマッチング処理工程を示す図である。図4の設計データ402は、図13に例示する設計データ記憶媒体1314に格納されており、テンプレート作成時には、制御装置1305内のメモリ1307に一時的に格納される設計データ画像403。なお、以下の説明では、設計データ画像に基づいてテンプレートを作成する例について説明するが、シミュレーター1316にて生成されてシミュレーション画像に基づいてテンプレートを作成するようにしても良い。メモリ1307には、パターンマッチングの対象となる撮像画像検査画像も併せて格納され検査画像401、マッチング処理部1308におけるマッチング処理に供される。検査画像412と設計データ画像414は位置合わせ部406で位置合わせが行われる。一方、設計データROI生成部404では、設計データ画像414に基づいて、設計データROI画像405を作成する。位置合わせ結果407と設計データROI画像405は位置合わせ判定部408に入力される。位置合わせ結果407の判定は位置合わせ判定部408で設計データROI画像405のROIに着目して一致度409を算出することで行う。位置合わせ判定部408は、図13の位置合わせ判定部1310と同じものである。この位置合わせ判定に基づいて得られる位置合わせ一致度409を表示装置109に表示する。なお、位置合わせ一致度409は一般的に知られている相関値などを用いることができる。位置合わせ一致度409は検査画像412と設計データ画像414および設計データROI画像405と共に表示装置109に送られて表示される。また、位置合わせ一致度409が失敗を示した場合は検査画像401に撮像やり直し指示411を送る。撮像をやり直して得られた検査画像412を用いて再度位置合わせを行う。本実施例では、図5に例示するように、設計データ画像502に基づいて、設計データROI画像405を生成し、当該設計データROI画像405を用いて、検査画像501と設計データ画像502の位置合わせの成否を判断する。図5の検査画像501と設計データ画像502において正解な位置合わせができているのかを判断するには、少なくとも検査画像中の特徴領域503と設計データ画像の特徴領域506との間で適正な位置合わせが行われているか否かの判断を行えば良い。本実施例では、設計データ画像502上の特徴領域507,508と、検査画像501の特徴領域504,505をも判定対象とする例について説明する。特徴領域503は、周期パターンが含まれる設計データの中で、その周期性が途切れる部分であり、マッチングによって適正な位置合わせが行われなかった場合、特定領域503に位置合わせされる検査画像503上の周期パターン部となる。当該部分は、検査画像501全体と設計データ画像502全体を比較する場合と比べると、マッチングエラー時の一致度が相対的に低くなる或いは不一致度が高くなる部分である。即ち、マッチング成功時と失敗時の一致度の差が顕著に現れる領域であり、この部分を選択的に評価すれば、マッチング成否の検証を正確に行うことが可能となる。本実施例では、設計データ画像502を設計データROI生成部404に入力して設計データROI画像405を生成する。設計データROI画像405には506,507,508に対応する509,5010,511のROIが生成される。設計データROI生成部404は、図13のROI生成部1312に相当するものであり、後述する膨張処理等に基づいて、ROIを生成する。位置合わせ結果407は検査画像501と設計データ画像502が位置合わせ結果に基づいて合成された画像である。次に、位置合わせ結果407と設計データROI画像405を位置合わせ判定部408で論理積ANDすることで位置合わせ判定結果409を得る。この場合、位置合わせ判定結果409に含まれる検査画像501のエッジ情報と、設計データ画像502のデザイン情報の比率を求めることで位置合わせが正解か失敗かを判断する。また、ROI評価部1309によって、以下のような手順に基づいて、位置合わせの成否を判定することも可能である。図14には、設計データに基づいて得られる評価領域ROI1401、マッチングが失敗したときに、評価領域1401と重畳する撮像画像領域1402、及びマッチングが成功したときに、評価領域1401と重畳する撮像画像領域1403が例示されている。ここで撮像画像領域1402と1403の違いが分かれば、マッチングの成否判断を行うことができる。上述のように画素の比率に基づいて、成否判断を行う場合、評価領域1401に含まれる所定輝度の画素が、評価領域1401全体の画素数に対し、どの程度含まれているかの判定を行い、その比率が所定値の条件を満たしている場合例えば、所定の比率の範囲に収まっている場合、或いは所定の比率の範囲を脱している場合に、マッチングが成功、或いは失敗したと判断するようにすると良い。また、相対値ではなく、画素数の絶対値と閾値の比較に基づいて、成否を判定するようにしても良い。また、単にテンプレート全体の大きさに比べて小さな評価領域内の設計データと、撮像画像との一致度と、閾値との比較に基づいて、位置合わせの成否を判断するようにしても良い。更に、評価領域1404内に設けられた評価ウィンドウ1405内にて、プロファイル波形を形成し、評価ウィンドウ1406のように、所定の閾値を超えるピークが検出されたときには、マッチングが失敗したと判断し、評価ウィンドウ1407のように、ピークが検出されない場合には、マッチングが成功したと判断するようにしても良い。更に、図15に例示するように、評価ウィンドウ1405について、エッジ部の膨張処理を行った上で、画素数をカウントすれば、評価ウィンドウ内のエッジの存否に基づく所定画素数の差異をより明確にすることができる。以上のようなマッチングの成否の結果を、位置合わせ判定結果409として、表示装置109にて表示することでオペレータに位置合わせが正解か失敗かを知られることができる。次に、設計データROI生成部404ROI生成部1312における設計データROI画像405の生成工程を、図8を用いて説明する。まず、設計データ画像502を、メモリ1307に、N-1回目として保存するステップ801。ステップ802では、膨張処理部1311によって、膨張処理を施すことによって、パターンの輪郭を示す線分を太らせる処理を行い、処理回数Nを1とする。膨張処理は例えば、注目画素に隣接する画素に、1つでもエッジに相当する画素が存在する場合に、当該注目画素をエッジと同じ階調とすることによって行われる。ステップ803では、ステップ802にて生成された画像から、膨張処理によって輝度が変化した領域以外の領域ブロブの個数を数えてMとする。Mの数が1となるまでステップ801~803を繰り返しステップ804、M=1となった場合に、ステップ805に進む。ステップ805では、膨張回数Nの数をカウントし、N=1である場合には、ステップ807に進み、膨張処理回数が2回以上である場合には、ステップ806に進む。ステップ806では、N-1回目の画像が次のステップの処理対象となるように、膨張画像を戻す。ステップ807では、塗り潰されなかった部分を抽出する。ステップ808では、塗り潰されなかった部分が、関心領域ROIとして適切な位置と面積になるように画像を膨張させるなどの補正処理を施して出力する。図12は、膨張処理に基づいてROIを抽出する工程を示す図である。ROI生成部1312では、膨張処理部1311によって膨張処理を施された画像を用いて、ROIを抽出する。入力された設計データ画像502には特徴的な箇所として特徴点1202と特徴点1203および1204が存在していると仮定する。設計データ画像502を膨張処理すると画像1206のように白い部分が増える。さらに膨張処理すると画像1208となりもう1回膨張処理すると画像1210となる。画像1210内にて塗り潰しの処理を施されなかった領域ブロブの数は1個である。設計データ画像502は2回以上膨張処理を行ったのでN-1回目となる画像1208から処理1212で形状を取り出し、膨張などの処理を行うと関心領域ROI画像1220が得られる。関心領域ROI画像1220に含まれる白い領域1221は特徴点1202、白い領域1222は特徴点1203、白い領域1223は特徴点1204に対応する。膨張させて最後まで残った情報を関心領域ROIとするので、設計データに含まれる形状を判断するのではなく形状の相対的な粗密関係から関心領域ROIを求めることができる。図11は位置合わせ結果を表示する表示装置109の表示例を示す図であり、表示データは図13に例示する出力データ作成部1313にて作成される。メニュー1101はROIを求めるかどうかを指定するROI方式スイッチでAutoスイッチ1102は図8の処理フローを使用して自動で関心領域ROIを求めることを指定する。関心領域ROIを使用しない場合はOFFスイッチ1103を指定する。ウィンドウ1105は検査画像を表示する。ウィンドウ1107は設計データ画像を表示する。ウィンドウ1109は設計データROI生成部404で生成した設計データROI画像405を表示するROI表示部である。ウィンドウ1111は位置合わせ結果が表示される結果表示部であり位置合わせ判定結果409を表示する。また1105,1107,1109の合成画像を表示してもよい。ウィンドウ1111をオペレータが見ることで1107に表示された設計データ画像内のどの領域を判断しているのかを知ることができる。なお、上述の例では、位置合わせの成否を判定するところまでを説明したが、位置合わせが失敗したとの判断に基づいて、再度位置合わせ処理を実行する例を、図16のフローチャートを用いて説明する。電子ビームの照射領域に、測定対象位置を位置づけステップ1601、電子ビーム走査に基づいて、対象パターンの画像を取得するステップ1602。ここで設計データ画像502のようなテンプレートを用いてパターンマッチングを実行するステップ1603。テンプレートマッチング後、ROI内の評価を行い、ROI内に対象部位例えば周期パターンが途切れた部分が含まれていると判断される場合には、次の処理測定のためのビーム走査等を実行しステップ1605、ROI内に対象部位が含まれていない、すなわち位置合わせが失敗したと判断される場合には、ROIを用いたマッチング処理によって、正しい位置合わせを実行するステップ1606。位置合わせが失敗したとは言え、近接した位置に正解の位置が存在すると判断できるような場合、図17に例示するように、3つのROIを含む選択領域1701や、1つのROI1702からなるテンプレートを用いて、狭い範囲でのマッチング処理を実行する。この場合、例えば、テンプレートの移動範囲を、ラインアンドスペースパターンの3ピッチ分に制限する即ち、最初のテンプレートマッチングのテンプレートの移動量に比べて狭い範囲をサーチすることによって、処理の高速化、及び効率化をはかることが可能となる。図6は、設計データに基づいて生成される画像データ、撮像画像に基づいて生成される画像データ共に、膨張処理を施すことによって、ROI領域同士を比較するマッチングを実行する工程を示すブロック図である。図7は、双方の画像データとROIが抽出された画像の例を示す図である。本実施例では、検査画像701と設計データ画像702の双方をメモリ1307内に格納し、検査画像ROI生成部601、及び設計データROI生成部404図13の場合、双方ともROI生成部1312にてROIの生成を行う。位置合わせ部406に検査画像ROI画像602と設計データROI画像605を入力して正規化相関などの一般的に知られた方法で位置合わせを実行する。また、例えばマッチング処理部1308にてマッチング処理を行う場合、ROIの輪郭を抽出し、試料上のパターン形状同士の比較ではなく、ROI形状同士の比較によって、マッチング処理を行うこともできる。この場合、ROI形状の輪郭同士の差分が最も小さくなるときの相対的な移動量をマッチングに要する移動量と定義するようにすると良い。このような構成によれば、設計データと実パターン形状との乖離に基づくマッチングエラーの可能性を抑制することが可能となる。出力データ作成部1313では、位置合わせ結果409として、検査画像ROI画像602と設計データROI画像605の一致する位置に基づいて、両者の位置誤差情報704を生成し、表示装置109に表示させることもできる。出力データ作成部1313では、マッチングの成否,位置誤差情報などを表示装置に表示させるための出力データを作成し、表示装置109は、レシピ名,画像取得時間,試料の座標情報等の付加情報と併せて表示する。また、位置誤差情報に基づいて、位置補正を行った位置合わせ結果704を表示装置109に表示させるようにしても良い。図9は検査画像ROI生成部601の処理フローである。図8の処理フローに入力する情報を検査画像から作成することが図8のフローチャートと異なる点である。ステップ901にて、検査画像701に対し、ノイズ除去とエッジ強調などの画像処理を施し、画質改善を行う。このような画像処理は、画像処理部1306にて行われる。ステップ902では、画質改善した検査画像を2値化画像に変換する。以降、図8と同様の手順で検査画像から関心領域ROIを求めて検査画像ROI画像602を生成する。図10は、繰り返しパターンの一態様であるホールアレイを対象画像としたときのマッチング処理の概要を示す図である。検査画像1001と、設計データ画像1003との間にて、位置合わせを行った場合、検査画像のホール1002と設計データのホール1004が重なるようにしたい。しかし、ホールアレイ形状は、繰り返しパターンなのでホールアレイの1行また1列だけズレが生じる場合がある。1行または1列ズレの場合、一致度は検査画像1001のホール総数をB、設計データ画像のホールと検査画像のホールが重なっていないホール数をAとした場合、式1の単純な式で表すと、図10の失敗画像1005においてAは5、Bは30となり式1より一致度は83を示す。一致度=1-A/B×100...式1この場合、ROIの内側だけについて一致度を求めれば良い。具体的なステップとして、まず、位置合わせ結果に基づいて設計データ画像を切り出して設計データROI画像1007を生成する。設計データROI画像1007に含まれるROI1008を位置合わせ結果1006に重ねたものが一致度算出画像1010である。一致度算出領域1011について式1を用いると、Aは5、Bは9となり一致度は44となる。このことから、設計データROIを用いれば精度よく位置合わせの正解と失敗を判断することができる。上述したパターンマッチング法、及びパターンマッチングの検証法は、特に半導体デバイスのウェハや露光用マスクの回路パターンを検査するパターン検査装置,測長装置及び半導体測定,検査システムに適用することが可能である。図18は、設計データに基づいたパターンが均等な間隔で縦と横の線分から構成される設計データ画像の例である。設計データ画像1801から折れ曲がり部分を特徴領域と判断するためには、縦パターン成分1802を選択的に左右の隣り合うパターンと重なるまで左右に膨張させる。横パターン1803と縦パターン1802の膨張領域1804の境界がパターンの粗密関係となり特徴領域1807が得られる。または、設計データ画像1801から折れ曲がり部分を特徴領域と判断するためには、横パターン成分1803を選択的に上下の隣り合うパターンと重なるまで上下に膨張させる。縦パターン1802と横パターン1803の膨張領域1806の境界が粗密関係となり特徴領域1807が得られる。設計データ画像1801から特徴領域1807の領域を使いマッチングを行うことで、精度の良いマッチングを行うことが可能となる。図19は、設計データROIをグレースケールで用い重み付きマッチングを行う例である。設計データROIを示す画像は、白黒の2値画像ではなく、グレースケール設計データROI1901を用いることもできる。グレースケール設計データROI1901は、グレースケールの画素値がマッチング正解位置の重みを意味する。グレースケール設計データROI1901の中心にマッチングすることを期待しており、同一画素値の領域1911,1912、1913,1914は、グレースケール設計データROI1901の周囲から中心に向かって、昇順の画素値とする。例えば、設計データ画像1902と撮像したSEM像1903をマッチングしたマッチング失敗結果画像1904の場合、水平パターン1905の幅だけマッチング位置が上にずれている。一方、設計データ画像1902と撮像したSEM像1903をマッチングしたマッチング正解結果画像1906の場合は設計データのパターンとSEM像のエッジが重なっている。1904と1906のどちらのマッチング位置が正解かを判断するには、1904と1906において設計データのパターンとSEM像のエッジが重なっている画素をプラス点、乖離している画素をマイナス点とする。さらに、画素が位置している1911,1912,1913,1914の画素値を乗算する。設計データのパターンとSEM像のエッジが重なった度合いを、グレースケール設計データROI1901の画素値で乗算した点数から点数が高い方をマッチング正解位置とすればマッチングの失敗を低減できる。図21は、検査画像と設計データとのパターンマッチングを行う方法において、設計データROIの領域を、検査画像と設計データとの類似度評価を行う選択領域とする方法を説明する図である。ここでは検査画像と設計データとの類似度評価を行わない領域をマスク処理領域と呼び、マスク処理領域では類似度評価を行わないマッチング方法をマスク処理付きパターンマッチングと呼ぶこととする。本方法によりパターンマッチングで類似度評価を行う領域を画像内の特徴的な領域である設計データROIに限定することができ、マッチングのロバスト性が向上するロバスト性が向上する理由は後述する。図21aは、本方法の処理フローを示している。マスク処理付きパターンマッチング2107は、検査画像2101、設計データ2102、マスクデータ2106を入力とし、マッチング位置2108を出力する。なお、マスクデータ2106は、次の処理により生成する。まず設計データをもとに図8で説明した設計データROI生成処理2103でROI画像2104を生成し、次に生成したROI画像2104をもとにマスク領域生成処理2105でマスクデータを生成する。以上の処理で、設計データROIを用いたマスク処理付きパターンマッチングを行うことができる。図21bは、マスク処理付きパターンマッチングで生成する画像等を説明する図である。パターンマッチングにおいては、検査画像2120で、マッチング処理用のテンプレートとする設計データと同サイズの領域を切り出し、その切り出した領域と設計データとの類似度を評価する。この切り出す領域の位置を検査画像上で移動させて2122、各位置での類似度を算出し、類似度の最大の位置をマッチング位置とする。本例ではマッチング正解位置は矩形の破線部2121である。また検査画像2120での丸型の破線部が本画像での特徴的な領域であるその他の領域はラインアンドスペースパターンの繰り返しパターンとなっている。設計データ2130において特徴的な領域は、設計データ2130での丸型の破線部であり、本領域は、図8で述べたROI生成方法により抽出できる。抽出したROIがROI画像2131で白色の丸領域で示した領域である領域内の設計データは、領域の位置を示すために参考のために描画しているだけで、実際は無い。マスク領域生成部において、ROI画像のROIをマスク処理付きマッチング処理で、類似度評価を行うフラグを付け例えば1とする、それ以外の領域マスク領域は類似度評価を行わないフラグを付ける例えば0とする。マッチング処理は、先に述べたように、検査画像2120、設計データ2130、マスクデータ2140を入力とする。マスクデータ2140を用いることで、検査画像との類似度評価に設計データでの特徴的な領域のみを用いた評価をすることができる。本方法でマッチングのロバスト性が向上する理由は、例えば検査画像2120のように特徴的でないパターンであるラインアンドスペースの繰り返しパターンライン幅:スペース幅=1:1の領域が類似度評価領域に多く含まれた場合に、半導体パターンの形成具合によっては、検査画像と設計データとの間でライン同士或いはスペース同士よりもラインとスペースとの幅が一致してしまっている場合に、類似度評価領域の多くを占めるラインアンドスペースの悪影響でマッチング位置が例えば半ピッチずれ、マッチングに失敗してしまう恐れがある。一方で、先の説明したように丸型の破線部の特徴的な領域に限定して類似度評価を行うと、このような半ピッチずれしてマッチングに失敗することを回避でき、マッチングをロバストに行うことが可能となる。なお、マスク領域のフラグは2値に限定するものではなく、図19の説明にあったようにグレースケール多値にしても良い。その場合、例えばパターンマッチングの類似度評価が相関演算の場合に、画素毎の相関値への寄与率としてグレースケール多値の重みを掛け合わせることを行うことが可能となる。図22は、図21実施例6で述べた設計データROIを用いてマスク処理付きパターンマッチングを行う方法において、マスクデータを異なる方法で生成する方法を説明する図である。設計データ2211から図8で説明したROI生成方法でROIを生成するまでは、図21実施例6と同じである。抽出したROIにおいてROI画像2212の白色の丸領域、設計データ近傍の領域のみを類似度評価を行う領域とし、それ以外の領域はマスク領域とする。例えば、マスクデータ生成時の中間処理画像2221に示すように、ROI内の設計データである破線の周辺を類似度評価領域白色部とする。本領域は、例えば設計データ部の領域を膨張処理することで生成する。マスクデータ2132で白色の領域が類似度評価を行う領域、それ以外の黒色の領域がマスク領域となる。これにより例えば検査画像2241に示すようにROI内にパターンのエッジがある領域以外に余剰なパターン2242が写り込んだ場合にでも、その余剰なパターン2242はマスク処理により類似度評価から除外することができ、余剰なパターン2242の悪影響を受けないロバスト性の高いパターンマッチングを行うことが可能になる。図23は、設計データから生成したROIを用いて、設計データからテンプレート領域を自動選出する方法を説明する図である。本方法により、よりロバストなマッチングを可能にするテンプレートを設計データから自動選出することができる。図23aはテンプレート選出の処理フローを説明する図である。まず図8で説明したROI生成処理2302により設計データ2301からROI画像2303を生成する。次にROI画像2303からテンプレート選出処理2304によりテンプレート2305を選出する。図23bはテンプレート選出の例を説明する図である。設計データ2301では、破線で示した領域2302がROIとなる。テンプレート選出処理2304では、テンプレート内にROIの領域が多く含まれるようにテンプレートを選出する。設計データ2301において、テンプレートの候補が領域2303、2304,2305とすれば、領域2303がROIを最も多く含むことから、領域2303をテンプレートとして選ぶ。パターンマッチングにおいては特徴的な領域がテンプレートに多く含まれるとマッチングがロバストになる傾向にあり、本方法のように特徴的な領域であるROIが多く含まれる領域をテンプレートとすることで、マッチングがロバストになる。テンプレートサイズが決まっているのであれば、そのテンプレートの領域内に、より多くのROIが含まれるようなテンプレート位置を選出すれば良い。テンプレートサイズが決まっていないのであれば、テンプレートサイズの許容範囲内でより多くのROIがテンプレート内に含まれるように、テンプレートサイズ及びテンプレート位置を選べば良い。なお、テンプレートが多く含まれるかの判定は、ROIの面積総和に限定するものではなく、テンプレートの面積に対するROIの面積の割合が最大となるように選んでも良い。また図19で説明した重み付きROIであれば、重みの総和であっても良い。図24は、図8とは異なる方法でROIを生成する方法を説明する図である。図24aは、処理フローを説明する図である。設計データ2401に対して、コーナ点抽出処理2402を行い、その結果に対して、コーナ点周辺領域抽出処理2403を行い、ROI画像2404を生成する。本処理内容を説明する図が図24bである。設計データ2401から特徴的な領域として、コーナ点2406丸印部を抽出する。一般的に知られている画像処理によるコーナ抽出方法としては、Harrisのコーナ検出方法、SUZANのコーナ検出方法等があるが、本方法に限定するものではなく、コーナを検出する方法であれば良い。次にコーナ点2406をもとにコーナ点周辺領域2407丸印部を生成する。例えば、コーナ点を膨張処理することで本領域が生成できる。生成方法は、膨張処理に限定するものではなく、コーナ周辺領域が生成できれば良い。コーナ周辺領域2407がROI画像2404のROI白色の領域となる。次に、関心領域ROIを設定するための他の手法について説明する。先述した実施例では、設計データのエッジ画像輪郭線画像、或いはシミュレーション画像のエッジを太らせる膨張処理を施すことによって、ROI中心を求める例について説明をしたが、膨張処理に換えて、或いは併用して距離変換画像を用いて、ROI抽出を行うことも可能である。図20は距離変換画像に基づいてROIを抽出する工程を示すフローチャートである。まず、設計データのエッジ画像、或いはシミュレーション画像を、設計データ記憶媒体1314から読み出しステップ2001、距離変換画像を形成するステップ2002。本例で用いる距離変換画像は、エッジ位置を基準として、エッジとの距離に応じた信号を画素に付与することによって形成されるものであり、例えばエッジから離れるほど、大きな値を各位置の情報とすることによって形成する。距離変換画像形成法自体は公知のものであり、種々の手法の適用が可能である。図2に例示するような周期パターンの場合、エッジから最も遠い位置とは、周期パターンが途切れた部分であり、距離変換画像を形成することによって、エッジから最も遠い、1または複数のROI候補位置を特定することができる。本例の場合、エッジから最も遠い位置、或いはエッジより所定値以上、離間している部分を、ROI中心として選択するステップ2003。更に、距離変換画像を用いる利点として、途切れy方向部分のエッジ間の距離が、ライン間の距離x方向より小さい場合であっても適用が可能な点がある。膨張処理の場合、途切れy方向部分のエッジ間の距離<ライン間の距離であると、先に途切れ部分が塗り潰されてしまうため、途切れ部分にROIを設定することが難しい。一方、距離画像に基づけば、エッジから特定の距離を有する部分を選択的に抽出することができるため、例えばエッジからの距離が最も近い部分、或いは所定の距離条件を満たす例えばライン間距離とは異なる距離情報を持つ部分を選択的に抽出することにより、適正なROI中心の選択が可能となる。このROI中心位置から所定の大きさをROIとして設定ステップ2004し、この測定条件を自動測定条件としてレシピに登録するステップ2005。以上のような構成によれば、膨張処理によらずとも、適正な位置にROIを設定することが可能となる。次に、複数のROIを設け、複数のROI評価を行うことによって、マッチングの検証を行う例について説明する。図25は、その工程を示すフローチャートである。通常のパターンマッチングを実施ステップ2501した後、複数のROI評価を行うステップ2502。評価値一致度等が所定条件を満たしているROIの数を判定しステップ2503、その数が所定条件を満たすか否かを判定するステップ2504。例えば一致度が所定値以上のROIが所定数以上存在するか、或いは不一致度が所定値以上のROIの数が所定値以下であるかの判断を行う。ROIの数が所定条件を満たすと判断できる場合は、マッチングが成功したものと判定ステップ2505し、ROIの数が所定条件を満たさないと判断される場合には、マッチングが失敗したと判定するステップ2506。マッチングが失敗したと判定された場合には、再度ステップ2501に戻り、次候補を選択するか、或いはエラーメッセージ等を発生する等の処理を行う。このように単にROI内の評価値を用いてマッチングの検証を行うだけではなく、複数のROIを設け、条件を満たすROIの数を判断基準とすることによって、例えば、パターンが部分的に変形し、評価値が異常値を示すような場合であっても、適正にマッチングの検証を行うことが可能となる。また、これまでの説明では1のマッチング結果を検証するために、ROIの評価を行っていたが、最初のパターンマッチングで複数のマッチング候補を選択し、ROIの評価によって、複数のマッチング候補から適正なものを選択することも可能である。図26はその工程を示すフローチャートである。まず、通常のパターンマッチングによって、複数のマッチング候補位置例えば一致度が所定値以上、或いは一致度が上位n個の位置を選択するステップ2601。次に、ROI内の判定に基づいて、複数のマッチング候補位置の中から、1のマッチング位置を特定するステップ2603。この場合、最初のマッチングにおける一致度と、ROIの評価値の統計値の一番良いものを選択するようにしても良いし、ROI内の評価値のみで判断するようにしても良い。以上のように、マッチングの検証だけではなく、複数のマッチング候補から適正なものを選択することにも、ROI評価を用いることができる。次に、ROI評価を複数のテンプレートを用いて行う例について説明する。図27は、2つのラインエンド2702,2703が含まれるROI2701を示す図である。例えば、二重露光法等によって形成されたパターンや、光近接効果OpticalProximityCorrection:OPCによって部分的にパターンがずれて形成されるパターンの場合、2つのラインエンドの相対位置が変化する可能性がある。本例ではROIの評価を行うテンプレートを複数用意し、複数のテンプレートの一致度評価に基づいて、マッチングの検証を行う例について説明する。図27に例示するように、ROIを評価するためのテンプレート2704,2705を用意した上でパターンマッチングを実行する。まず、通常のパターンマッチングを実行しステップ2801、次に、ROI2701内にて、テンプレート2704,2705を用いたパターンマッチングを実行するステップ2802。所定数のテンプレートを用いたマッチングが終了した場合には、複数3以上でも可のテンプレートを用いたマッチング結果が所定の条件を満たしているかを判定するステップ2804,2805。ここで、マッチング結果が所定の条件を満たしている場合には、ステップ2801で実施したマッチングが成功したものと判定ステップ2805し、パターンの測定等、次の処理に移行する。また、マッチング結果が所定の条件を満たしていないと判断される場合には、ステップ2801でのパターンマッチングが失敗したものと判定ステップ2806し、次の候補を選択する、或いはエラーメッセージを発生する等の処理を実行する。なお、マッチング結果が所定の条件を満たしたか否かの判定は、例えば、2つのテンプレートを用いたマッチングによって、一致度が所定値以上である個所が特定できたか否かで判定する。このような判定によれば、2つのパターン位置が相対的にずれていたとしても、2つのパターンの存在の有無を判定することができ、パターンの形成条件によらず、安定してマッチングの検証を行うことができる。また、一方のパターンがROIの外にずれて形成されている可能性もあるため、一方のパターンが検出された場合に、マッチング成功と判定するようにしても良いし、一方のパターンが検出された場合には、他方の一致度の閾値を下げて、検証を行うようにしても良い。通常のパターンマッチングでは、サーチ領域に種々のパターンが存在するため、本例で説明するような1パターン単位でのマッチングは困難であるが、本例のように、パターンマッチングを行う領域をROIに制限する手法によれば、サーチ対象内のパターン形状の種類が限定されるため、簡単な形状のテンプレートを用いたマッチングの検証が可能となる。また、予めパターン間の相対位置が異なる複数の検証用テンプレートを用意し、そのいずれかで所定値以上の一致度が得られた場合に、マッチング成功と判定するようにしても良い。"