"基体上に形成されたパターンを荷電粒子線で走査する工程と、前記基体から放出された二次荷電粒子のうち、所定の閾値以下のエネルギーを有する二次荷電粒子を、NNは4以上の偶数個の領域に分離または分割された検出器で検出し、信号として前記領域毎に出力する工程と、前記信号を処理する工程と、を備え、前記パターンは、第1の方向を長手方向とするラインパターン、第1の方向を長軸方向とする楕円パターン、少なくとも第1の方向に連続配置される真円パターン、および少なくとも第1の方向に連続配置される楕円パターンのいずれかを少なくとも含み、前記信号を処理する工程は、前記領域毎に得られた前記信号について前記領域間でのS/Nの比を算出し、算出されたS/Nの比に基づいて欠陥の深さ方向の位置または前記パターンの底面の深さを算出する工程を含み、前記検出器の前記N個の領域は、前記第1の方向、または前記パターンが複数の方向に連続配置される場合はパターンの配置において最小ピッチを有する方向をY軸方向とし、前記基体に平行な面内で該Y軸方向に直交する方向をX軸とすると、Y軸を含む第1の領域およびX軸を含む第2の領域を少なくとも含む、信号処理方法。基体上に形成されたパターンを荷電粒子線で走査する工程と、前記基体から放出された二次荷電粒子を、複数の領域に分離または分割された検出器で互いに独立に検出し、信号として出力する工程と、前記基体の表面に平行な面内における任意の方向を基準軸とすると、前記二次荷電粒子が前記検出面に入射する方向と前記基準軸とのなす角度θの関数fθに依存して強弱が規定されるフィルタリング処理を前記信号に対して行う工程と、を備える信号処理方法。前記フィルタリング処理は、前記基準軸と前記基準軸に直交する軸に対して線対称な処理である、ことを特徴とする請求項2に記載の信号処理方法。前記関数fθは、cosθの関数であることを特徴とする請求項2または3に記載の信号処理方法。エネルギーフィルタにより任意のエネルギー強度毎に前記二次荷電粒子を検出する工程をさらに備え、前記フィルタリング処理は、前記エネルギー強度毎に得られた信号について行われることを特徴とする請求項2乃至4のいずれかに記載の信号処理方法。基体上に形成されたパターンを荷電粒子線で走査する工程と、前記基体から放出された二次荷電粒子のうち、所定の閾値以下のエネルギーを有する二次荷電粒子を、NNは4以上の偶数個の領域に分離または分割された検出器で検出し、信号として前記領域毎に出力する工程と、前記信号を処理する工程と、を備え、前記パターンは、第1の方向を長手方向とするラインパターン、第1の方向を長軸方向とする楕円パターン、少なくとも第1の方向に連続配置される真円パターン、および少なくとも第1の方向に連続配置される楕円パターンのいずれかを少なくとも含み、前記信号を処理する工程は、前記領域毎に得られた前記信号について前記領域間でのS/Nの比を算出し、算出されたS/Nの比に基づいて欠陥の深さ方向の位置または前記パターンの底面の深さを算出する工程を含む、信号処理方法。算出された前記S/Nの比について任意の領域で得られたS/Nで他の領域のS/Nを規格化する工程をさらに備えることを特徴とする、請求項6に記載の信号処理方法。欠陥の深さ方向の位置または前記パターンの底面の深さは、算出されたS/Nの比と、予め準備された参照データとを比較することにより算出される、ことを特徴とする請求項6または7に記載の信号処理方法。前記検出器の前記N個の領域は、前記第1の方向、または前記パターンが複数の方向に連続配置される場合はパターンの配置において最小ピッチを有する方向をY軸方向とし、前記基体の表面に平行な面内で該Y軸方向に直交する方向をX軸とすると、Y軸を含む第1の領域およびX軸を含む第2の領域を少なくとも含む、ことを特徴とする請求項6乃至8のいずれかに記載の信号処理方法。基体上に形成されたパターンを荷電粒子線で走査する工程と、前記基体から放出された二次荷電粒子を、エネルギー強度に応じて選択的に検出し、前記エネルギー強度毎に信号として出力する工程と、前記信号の強度のエネルギー依存性に基づいて欠陥の深さ方向の位置または前記パターンの底面の深さを算出する工程と、を備える信号処理方法。前記欠陥の深さ方向の位置は、予め準備された、信号強度と二次荷電粒子のエネルギーとの関係を表す参照データを参照することにより算出される、ことを特徴とする請求項10に記載の信号処理方法。荷電粒子を生成して荷電粒子線を基体に照射する荷電粒子源と、前記基体上に形成されたパターンを前記荷電粒子線で走査する走査手段と、前記基体から放出された二次荷電粒子を検出し、信号として出力する検出手段と、前記基体の表面に平行な面内における任意の方向を基準軸とすると、前記二次荷電粒子が前記検出面に入射する方向と前記基準軸とのなす角度θの関数fθに依存して強弱が規定されるフィルタリング処理を前記信号に対して行う信号処理手段と、を備える信号処理装置。前記基体から放出された二次荷電粒子のうち任意のエネルギー強度を有する二次荷電粒子を選択的に通過させるエネルギーフィルタをさらに備え、前記信号処理手段は、前記エネルギー強度毎に得られた信号についてフィルタリング処理を行う、ことを特徴とする請求項12に記載の信号処理装置。荷電粒子を生成して荷電粒子線を基体に照射する荷電粒子源と、前記基体上に形成され、第1の方向を長手方向とするラインパターン、第1の方向を長軸方向とする楕円パターン、少なくとも第1の方向に連続配置される真円パターン、および少なくとも第1の方向に連続配置される楕円パターンのいずれかを少なくとも含むパターンを前記荷電粒子線で走査する走査手段と、NNは4以上の偶数個の領域に分離または分割されて前記基体から放出された二次荷電粒子のうち、所定の閾値以下のエネルギーを有する二次荷電粒子を前記領域毎に検出し、信号として出力する検出手段と、前記領域毎に得られた前記信号について前記領域間でのS/Nの比を算出し、算出されたS/Nの比に基づいて欠陥の深さ方向の位置または前記パターンの底面の深さを算出する信号処理手段と、を備える信号処理装置。荷電粒子を生成して荷電粒子線を基体に照射する荷電粒子源と、前記基体上に形成されたパターンを前記荷電粒子線で走査する走査手段と、前記基体から放出された二次荷電粒子のうち任意のエネルギー強度を有する二次荷電粒子を選択的に通過させるエネルギーフィルタと、該エネルギーフィルタを通過した二次荷電粒子を検出し、信号として出力する検出手段と、信号の強度のエネルギー依存性に基づいて欠陥の深さ方向の位置または前記パターンの底面の深さを算出する信号処理手段と、を備える信号処理装置。本発明が解決しようとする課題は、高アスペクト比のパターンから高S/Nの信号を取り出し、高精度の観察測長を可能にする信号処理方法および信号処理装置を提供することである。実施の一形態の信号処理方法は、基体上に形成されたパターンを荷電粒子線で走査する工程と、前記基体から放出された二次荷電粒子を、複数の領域に分離または分割された検出器で互いに独立に検出し、信号として出力する工程と、フィルタリング処理を行う工程と、を持つ。前記フィルタリング処理は、前記基体の表面に平行な面内における任意の方向を基準軸とすると、前記二次荷電粒子が前記検出面に入射する方向と前記基準軸とのなす角度θの関数fθに依存して強弱が規定される。以下、実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。図面において、同一の部分には同一の参照番号を付し、その重複説明は適宜省略する。1実施形態1による信号処理装置図1は、実施形態1による信号処理装置の概略構成を示すブロック図である。図1に示す信号処理装置は、走査型電子顕微鏡12と、コンピュータ13と、スキャン制御回路19と、アクチュエータ制御回路24と、モニタ14と、記録装置2とを備える。走査型電子顕微鏡12は、鏡筒15と試料室22とを含み、鏡筒15には電子銃16と、コンデンサレンズ17と、偏向器18と、対物レンズ21と、本実施形態において特徴的な検出器5,6が設けられる。本実施形態において、検出器5はコンデンサレンズ17と偏向器18との間に設けられ、検出器6は対物レンズ21とウェーハ11との間に設けられる。検出器5,6の具体的構成については後に詳述する。試料室22内には、検査対象パターンが形成されたウェーハ11を支持するステージ10とアクチュエータ23とが設けられる。本実施形態において、電子銃16は例えば荷電粒子源に対応し、ウェーハ11は例えば基体に対応する。基体はウェーハに限ることなく、その上にパターンが形成されるものであれば、例えばガラス基板でもセラミック基板でもよい。コンピュータ13は、スキャン制御回路19、検出器5,6、エネルギーフィルタ7、およびアクチュエータ制御回路24に接続される。スキャン制御回路19は鏡筒15内の偏向器18に接続され、アクチュエータ制御回路24は、試料室22内のアクチュエータ23に接続される。また、コンピュータ13はモニタ14および記録装置2にも接続される。電子銃16から放出された電子ビーム1は、コンデンサレンズ17により集光された後に対物レンズ21により焦点位置が調整されてウェーハ11に照射される。スキャン制御回路19は、コンピュータ13の指示に従って制御信号を生成し、偏向器18は、スキャン制御回路19から供給される制御信号により偏向電界または偏向磁界を形成して電子ビーム1をX方向およびY方向に適宜偏向してウェーハ11の表面を走査する。電子ビーム1の照射によりウェーハ11の表面からは、比較的エネルギーの低い二次電子3、比較的エネルギーの高い反射電子4が発生し、二次電子3は主に検出器5により、反射電子4は検出器6により検出されて検出信号がコンピュータ13に送られる。このとき、コンピュータ13が制御信号を生成する場合は、エネルギーフィルタ7には所定の電圧が印加され、検出器6に達する反射電子4をエネルギーに応じてフィルタリングする。本実施形態において、二次電子、反射電子は、例えば荷電粒子に対応し、エネルギーフィルタ7、検出器5,6は例えば検出手段に対応する。コンピュータ13は、検出器5,6から送られた検出信号を処理してウェーハ11表面のパターンの画像SEM画像を形成し、モニタ14により表示させる。ステージ10は、X方向およびY方向に移動可能であり、コンピュータ13からの指示によりアクチュエータ制御回路24が生成した制御信号に従ってアクチュエータ23が駆動することによりX方向およびY方向に移動する。ステージ10は、検査対象のパターンに応じて、X-Yの二次元平面内に限らず、三次元空間内でX-Y-Zの任意の方向に移動可能な構成としてもよい。記録装置2は、例えば検査対象パターンから算出した欠陥部のS/N値を格納する他、欠陥の深さ測定のための参照用のS/Nデータなども格納されている。コンピュータ13は、記録装置2からこれらのデータを引き出してS/N値の比較解析等の演算処理を行う。本実施形態において、偏向器18、スキャン制御回路19、ステージ10、アクチュエータ23、アクチュエータ制御回路24およびコンピュータ13は、例えば走査手段に対応する。また、本実施形態において、コンピュータ13は、例えば信号処理手段にも対応する。図1に示す信号処理装置の動作について、信号処理方法の実施の形態として図2~図7を参照しながら説明する。2実施形態1による信号処理方法図2A乃至図2Cは、検査対象パターンと検出器6との位置関係を示す図である。ここでは、検査対象パターンとしてラインアンドスペースパターン以下、単にL/Sパターンというを取り挙げる。図2Aは、検出器6の一例として検出器601が示されている。また、図2Bには、ウェーハ11上に形成されたL/Sパターン25が示されている。そして、L/Sパターン25のスペース部の底面には欠陥28が存在する図2C参照。図2Aに示す検出器601は、パターン25の上方で電子ビーム1の光軸を中心としてN回対称Nは4以上の偶数に相互に独立分離した領域601a~601hを有し、これらの領域601a~601hが相互に独立の信号処理を行う。領域601a~601hは物理的に分割されているものでもよい。その一例を図3Aに示す。図3Aの検出器602は、電子ビーム1の光軸を中心として8回対称に相互に分割された検出部50~53を有し、これらの検出部50~53は互いに独立に信号処理を行う。図2Aおよび図3Aに示す例では、8回対称N=8である。図2Cは、ウェーハ11、L/Sパターン25および検出器601の位置関係を正面から見た図である。なお、図2Cでは、ウェーハ11と検出器601との間隔を省略している。検出器6の他の例について図3B乃至図3Eを参照して具体的に説明する。図3B乃至図3Eに示す検出器603,604,621,635は共に4回対称の例である。図2Aおよび図3A、図3B,図3Cに示す検出器601~604は、共に光軸を中心とする円環形状を有する例であるが、これに限ることなく、光軸から離れた位置に配置する場合は、N回対称Nは4以上の偶数でありさえすれば図3Dに示す検出器621のように円盤状でも良い。また、検出器の表面において二次荷電粒子に対して感度を有する領域も、N回対称Nは4以上の偶数でありさえすれば検出器形状とは別の形状であっても良い。例えば、図3Eに示すような十字形状の検出部640を含む検出器635でもよい。ここで、ウェーハ面内の任意の方向を基準軸とし、該基準軸と検出器601の上方すなわち電子銃16の側から見て反射電子4が検出器601の検出面に入射する方向との間の角度をθとすると、コンピュータ13は、検出器601から出力される信号に対して角度θの関数fθに応じて強弱が規定される信号処理を行い、処理後の信号を合成することにより、SEM像を形成する。この関数fθの信号処理は、欠陥検査に用いる場合は、欠陥部を含むSEM画像と欠陥部の無い正常部のSEM画像との差画像を一旦作成し、該差画像に対して行ってもよい。本実施形態では、上記基準軸の一例として、L/Sパターン25のライン方向を取り挙げる。また、本実施形態では、図2Aに示すように、L/Sパターン25のライン方向をY軸とし、Y軸に直交する方向をX軸として検出器6を配置する。この場合、上記角度θは、検出器601の上方すなわち電子銃16の側から見て反射電子4が検出器601の検出面に入射する方向とY軸とのなす角度となる。関数fθの信号処理の例について図4を参照してより具体的に説明する。図4の例では、4分割された4回対称の検出器621を用いた場合を取り挙げる。図4において、L/Sパターン25から放出される反射電子のうち、Y軸に沿って配置されている検出部26で得られた信号の強度プロファイルをグラフG26に示し、X軸に沿って配置されている検出部27で得られた信号の強度プロファイルをグラフG27に示す。コンピュータ13は、これらの信号に対して、例えば、検出部26で得られた信号に対しては強いフィルタ処理を行い、検出部27で得られた信号に対しては弱いフィルタ処理を行う。この時、X軸に沿って配置されている検出部27で得られた信号についてはフィルタ処理を行わない場合もある。関数fθとしては、ウェーハ上に形成されているパターンの形状および配置状況に応じて、異なる関数が用いられる。ここでフィルタ処理とは、ノイズNoiseを除去する信号処理である場合もあれば、特定の信号を増幅して強調する処理を意味する場合もある。前者の代表例として、N×Mピクセルの平均化処理N,Mは自然数、メディアンフィルタ処理、Y軸、またはX軸方向沿って行う移動平均処理などがあげられる。図10A乃至図10Cに具体例を示す。図10A乃至図10Cはいずれも、画像の一部のピクセル群と、各ピクセルの輝度を示す。ここでは0~8の数字で輝度を示している。例えば3×5ピクセルの平均化処理は、図10Aに示すように中心のピクセルの輝度を周囲3×5ピクセルの輝度の平均値に置き換えるフィルタである。また、メディアンフィルタ処理の例を図10Bに示す。ここでは3×3のメディアンフィルタ処理の例を示している。この処理は、フィルタをかけるピクセルを中心とした3×3=9ピクセルの輝度を小さいほうから順に並べ、その中央の値ここでは5を、フィルタをかけるピクセルの輝度と入れ替える処理である。また、Y軸に沿って行う移動平均処理の例を図10Cに示す。ここでは平均化するピクセル数は3の場合を示している。これは、Y軸方向に沿って、フィルタをかけるピクセルと、これに隣接するピクセルとで平均化を行う処理である。これらの処理において、フィルタ処理が強いとは、平均化処理の場合には、平均化を行うピクセル数が多いことを意味し、メディアンフィルタの場合には輝度を並べる個数が多いことを意味する。本実施形態の信号処理方法によれば、角度θの関数fθに依存して強弱が規定されるフィルタリング処理を検出部26、27で検出された電子のそれぞれに対して行うことにより、検出部26、27で検出された全ての電子の信号量の総和に対して一括でフィルタリング処理を行うよりも、高アスペクト比のパターン中からの信号のS/Nを高めることが可能となる。特に、エネルギーの高い反射電子を選択的に検出することにより高アスペクト比のスペースや、高アスペクト比のコンタクトホールの深い位置からの信号をより高い強度で検出することが可能となる。例えば、アスペクト比10以上のパターンの底の情報を得るためには、20keV以上のエネルギーの反射電子を検出することが有効である。例えば、本実施形態の信号処理方法を欠陥検査に適用した場合においては、高アスペクト比のL/Sパターンのスペース中もしくは底、または、高アスペクト比のコンタクトホール中もしくは底、に存在する異物や残膜からの信号のS/Nが向上し、これに伴って正常部との違いを明確化できるために欠陥検出性能が向上する。欠陥観察の場合は高アスペクト比のL/Sパターンのスペース中もしくは底、高アスペクト比のコンタクトホール中もしくは底、に存在する欠陥に対する視認性が向上し、異物の形状や、深さ方向の位置などを推定することが可能となる。また、本実施形態の信号処理方法を測長に適用した場合は、高アスペクト比のL/Sパターンのスペース部の側面または底面、高アスペクト比のコンタクトホールの側面または底面など、パターンの形状を反映した信号のS/Nが向上する。これに伴って、高アスペクト比のパターンの側面または底面におけるエッジ検出性能が向上し、高い寸法測定精度を得ることが可能となる。高アスペクト比のL/Sパターンのスペース部の底面の深さ加工深さの測定、高アスペクト比のコンタクトホール部の底面の深さ加工深さに関しても、底部からの信号のS/Nが向上するので、加工部の輝度差を検出することで精度よく測定することが可能となる。関数fθの信号処理について、図3Aの8分割8回対称の検出器602を用いた場合を例に挙げてより具体に説明する。検査対象パターンのL/Sパターン25に対して、例えば、Y軸に沿った検出部50で得られた信号に対しては強いフィルタ処理を行い、X軸に沿って配置されている検出部51で得られた信号に対しては弱いフィルタ処理を行い、それ以外の検出部52で得られた信号に対しては、検出部50、検出部51のフィルタ処理の中間強度のフィルタ処理を行う。この時、X軸に沿って配置されている検出部51で得られた信号に対してはフィルタ処理を行わない場合もある。よって、この場合のFilter強度は、Filter強度検出部50>Filter強度検出部52>Filter強度検出部51となる。本実施形態において、検出部50で得られた信号に対するフィルタ処理は、例えばY軸に対して線対称な処理に対応し、検出部51で得られた信号に対するフィルタ処理は、例えばX軸に対して線対称な処理に対応する。角度θに応じた信号処理の例として、図2に示されるようなL/Sパターン25の場合で関数fθの例を示すと以下のようになる。関数f1θは、Line/Spaceに沿った方向に、Y個のピクセル輝度を平均化するフィルタ処理を示す。Yを以下のように定める。Y=ACOSθB[A、B:定数]i22.5°≧θ≧0°,202.5°≧θ≧157.5°,360°>θ≧337.5°の範囲の検出器で得られた信号について、θ=θ1と決める。ii67.5°≧θ≧22.5°,157.5°≧θ≧112.5°,247.5°≧θ≧202.5°,337.5°≧θ≧292.5°の範囲の検出器で得られた信号について、θ=θ2と決める。iii112.5°≧θ≧67.5°,292.5°≧θ≧247.5°の範囲の検出器で得られた信号について、θ=θ3と決める。ACOSθ1B>ACOSθ2B>ACOSθ3BとなるA,Bを選択する。例えば、検出器50で得られた信号についてはY軸方向に3ピクセルの平均化を行い、検出器52で得られた信号に対しては2ピクセルの平均化を行い、検出器51で得られた信号に対してはフィルタ処理を行わない場合、θ1=0°,θ2=45°,θ3=90°,A=3,B=0とすることにより所望のフィルタ処理を行うことができる。このとき、Yが自然数とならない場合は、四捨五入、少数点以下の数値の切り捨て処理、または、切り上げる処理などを行う。また、θ1~θ3は、信号を取得するそれぞれの検出器のY軸からの最小の回転角度を用いている。N回対称の検出器で処理を行う場合、Nが8よりも大きい場合でも、θ1,θ2,...を同様に定めれば、最大でA個のピクセルの平均化処理、最小でB個の平均化処理となりその他の検出器がその中間の強度となる処理を行う。L/Sパターンにおいては、θ=0°で最も強いフィルタとなり、θ=90°で最も弱いフィルタとなる信号処理f1θが最もS/Nを高めることができる。信号処理の対象とするパターンは、L/Sパターン25に限るものではなく、回転対称形状のパターンで且つX方向とY方向とで等間隔で配置されたパターンレイアウト例えば、真円のコンタクトホールがX方向、Y方向ともに等間隔で均等に配置されているレイアウト以外のパターンであれば本実施形態の信号処理方法の効果を得ることができる。例えば、図6Aに示す孤立スペースパターン40、図6Gに示す単一の楕円ホール46、図6Bに示す孤立穴系パターン41、図6C、図6Fに示す楕円形状の穴ホールパターン42,45、図6Dに示すスペース/穴系パターン43、図6Eに示すX、Y方向で異なる間隔の穴系パターン44であってもよい。このとき図2Aで示したY軸基準軸は、ラインパターンと単一の楕円ホールではそれぞれ長手方向および長軸方向となり、それ以外ではパターンの配置において最小ピッチを有する方向となる。図6Aと図6Gの例では孤立スペースの長手方向と楕円の長軸方向、図6Bの例では穴列に沿った方向、図6Cの例では楕円形状の長軸方向、図6Fの例では楕円の短軸方法、そして図6D、図6Eおよび図6Fの例では、穴群において間隔が短い穴列に沿った方向となる。この点は、後述する実施形態2乃至4についても同様である。3実施形態2による信号処理方法本実施形態の特徴の一つは、エネルギーフィルタ7図1参照を用いて異なるエネルギーの電子で構成されるSEM画像をいくつか取得し、それぞれに対して、異なる関数fθの信号処理を施す点にある。これにより、上述した実施形態1による信号処理方法によりも有利な効果が得られる。特に、溝に沿って配置されている検出器の領域図4の領域26、図3Aの検出部50などで検出される高エネルギーの反射電子信号で構成されるSEM画像については、強いFilter処理を行うとなお良い。その例を図5に示す。電子ビーム1のエネルギーが25keVのとき、検出電子のエネルギーEは、25keV≧E≧0eVとなる。このとき、以下のように画像処理を行う。f2θ:L/Sの長手方向に沿った平行な方向にY個のピクセルの平均化を行うFilter処理E≒25keV,Y=MMは2以上の自然数;9°≧θ≧0°,360°>θ≧351°,189°≧θ≧171°図5Aの検出領域70E≒25keV,Y=1;171°≧θ≧9°,351°≧θ≧189°図5Aの検出領域71E<25keV,Y=NNは自然数;全てのθ図5BE<25keVの電子については、図5Bに示すように、エネルギーの減少とともにFilter強度を上げていくとなおよい。ここで検出器80は25keV未満の電子のうち比較的高いエネルギー19keV以上の電子を捕集し、検出器90は19keV未満のエネルギーの電子を捕集しており、それぞれの信号に対するフィルタ強度の関係を示している。エネルギーの減少とともにFilter強度を上げていくためには多くの異なるエネルギーで画像取得を行わなければならない。そこで、手間を省くためには、上述したように25keV近傍の電子とそれ未満の電子に二等分すればよい。また、エネルギーが低い反射電子、例えば上記例で10keV未満については、欠陥のS/Nが非常に低いことが多いため、画像の取得自体を行わない場合もある。4実施形態3による信号処理方法本実施形態は、複数の領域に分離または分割された検出器により互いに独立に検出された反射電子の信号から、高アスペクト比のパターン中に存在する欠陥の深さ方向の位置を算出するための信号処理方法を提供するものである。図7Aおよび図7Bは、検査対象パターンの一例であるパターンの平面図および正面図である。図7Aおよび図7Bに示すL/Sパターン60は、ウェーハ11上に形成され、スペースの底面に欠陥61が存在する。まず、SEM画像を取得する際に、検出器6の表面に配置されたエネルギーフィルタ7を用い、コンピュータ13が生成する制御信号に従ってエネルギーフィルタ7の強度を変化させながらエネルギー毎の反射電子画像を取得する。次に、得られたエネルギー毎の反射電子画像に対して欠陥部のS/Nを算出する。S/Nは、例えば図7Cおよび図7Dに示すような手順で算出する。L/Sパターン60の溝底にショート欠陥61があるとき、そのSEM画像は、例えば図7Cに示すImg62のようになる。この画像に対し、欠陥箇所を含むようにY軸に沿って図7Cの矢印に示すように階調のプロファイルを取得すると、図7Dに示すG68のようなグラフとなる。このプロファイルの欠陥部の平均階調Av64と、溝底の平均階調Av65との差S66をSignalと規定する。この一方、Noiseは、溝底の階調のばらつきを用いる。ばらつきを表すためには標準偏差σなどの統計量を用いる。本実施形態では図7Dの標準偏差σ67を、ばらつきを表す統計量とする。以上のようなS/N算出を、検出される反射電子のエネルギー毎に行い、S/Nのエネルギー依存性を取得する。次いで、算出された反射電子エネルギーとS/Nとの関係を、予め準備された参照データと比較し、最も分布形状が一致するものを選択することによって、欠陥の深さ方向の位置を算出する。図8A乃至図8Fに参照データの具体例を示す。図8A乃至図8Cは、参照データを作成するための高アスペクト比のパターンのいくつかの例を示す。図8AのL/Sパターン125は、スペース中の溝底の位置でショート欠陥30が発生し、図8BのL/Sパターン125は、スペース中の溝の深さ方向中央の位置でショート欠陥31が発生し、図8CのL/Sパターン125は、溝の表面の位置でショート欠陥32が発生している。図8Dは、図8Cのショート欠陥30のように溝の表面にショート欠陥が存在する場合における反射電子エネルギーとS/Nとの関係の参照データの一例をグラフRD33に示したものである。図8Eは、図8Bのショート欠陥31のように溝の深さ方向中央にショート欠陥が存在する場合における反射電子エネルギーとS/Nとの関係の参照データの一例をグラフRD34に示したものである。さらに、図8Fは、図8Cのショート欠陥32のように溝の表面にショート欠陥が存在する場合における反射電子エネルギーとS/Nとの関係の参照データの一例をグラフRD35に示したものである。本実施形態では、L/Sパターン60について算出された反射電子エネルギーとS/Nとの関係を、参照データRD33乃至RD35と比較した場合、参照データRD35が最も分布形状が近いことが分かる。そして、参照データRD35を用いてショート欠陥61の深さ方向の位置が算出される。参照データとしては、予め標準サンプルを用いて実測することで得られたものでもよく、シミュレーションによって得られたものでもよい。本実施形態において、参照データRD33乃至RD35は、例えば二次荷電粒子信号の強度のエネルギー依存性を表すデータに対応する。5実施形態4による信号処理方法図9A乃至図9Dは、本実施形態による信号処理方法の説明図である。図9Aは、回転対称に4分割された検出器501を示す。本実施形態では、検出器501を用いて50eV以下のエネルギーの荷電粒子である二次電子を検出し、得られた二次電子信号を処理することによって高アスペクト比のパターン中に存在する欠陥の深さ方向の位置を算出する。検査対象パターンの例として、図8A乃至図8Cに示したL/Sパターンを取り挙げる。図8A乃至図8Cのパターン125では、溝底、溝の中央、溝の表面のそれぞれの位置でショート欠陥30,31,32が発生している。図9Aに示すように、検出器501は、X軸に沿った領域37とY軸に沿った領域36について、互いに独立に二次電子を検出できるようになっている。検出器501は、図1における二次電子検出器5の一具体例に相当するものであるが、図1の検出器6を二次電子検出器として使用してもよい。ここで、検出器を光軸の近傍ではなく、鏡筒15内で光軸から離れた側部に設置し、例えばウィーンフィルタのようなE×B装置を用いて二次電子を偏向させることにより検出してもよい。この場合の検出器の例を、図9Bの509に示す。ここでは、円環状の形状に限らず、円盤状の形状であってもよい。また、図9に示すように分割の角度が異なっていたり、分割される領域間の面積比が異なっていたりしてもよい。いずれにしても二次電子の放出角度情報を得ることができるように検出器を配置する必要がある。本実施形態において、50eVは例えば所定の閾値に対応する。領域37で得られたSEM画像における欠陥のS/Nと領域36で得られた欠陥のS/Nの例を、図9CのグラフRD38に示す。ここでS/Nは、実施形態2と同様な手順で算出できる。さらに、領域37で得られたS/Nを領域36で得られたS/Nで規格化することにより、信号の比を算出した例を図9DのグラフRD39に示す。この信号の比は、欠陥深さ位置に対して特長的な傾向を示す。欠陥の深さ位置が深いほど、領域36に対して領域37で得られるS/Nが小さくなる。このS/Nの算出は、欠陥部を含むSEM画像と正常部のSEM画像との差画像に対して行ってもよい。また、未知の欠陥を含む画像を同様に解析し、得られたS/N比を、予め準備した参照データと比較し、最も一致するものを選択することによって、未知の欠陥の深さを求めることができる。参照データは実測によって得られたものでもよいし、予めシミュレーションによって得られたものでもよい。上述の実施形態3および4の信号処理方法によれば、欠陥がある場合にその深さ方向の位置を算出することができる。さらに、欠陥が無い場合、または欠陥の無い領域については、高アスペクトパターンの底面の深さ、すなわち加工深さを測長することも可能である。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。"