"基板表面の形状を計測するための計測装置において、前記基板に光を照射する照射部と、前記基板からの光を検出する検出部と、前記検出部の検出結果を特定の周波数でサンプリングするサンプリング部と、処理部とを有し、前記処理部は、前記サンプリング部によるサンプリング結果を、前記検出結果の信号強度,検出間隔、及び検出頻度に基づいて三次元化し、前記三次元化結果を用いて前記基板の表面の形状を得ることを特徴とする計測装置。請求項1に記載の計測装置において、前記処理部は、前記三次元化結果を用いて表面粗さの有無,システムノイズの有無,欠陥の有無の少なくとも1つを判定することを特徴とする計測装置。請求項1に記載の計測装置において、原子間力顕微鏡による表面粗さの測定結果に相当するデータを用いて前記表面粗さを算出することを特徴とする計測装置。請求項1に記載の計測装置において、前記処理部は、前記基板の領域に応じて、検査条件を変えることを特徴とする計測装置。従来、表面状態の計測については、原子間力顕微鏡AFM等の装置により行われていたが、高分解能,高感度なセンサを低速,高分解能で、1対1でスキャンする方式のため、点での測定によることから測定時間が膨大となり、被測定対象の一部または、小数サンプルに留まっていた。つまり、従来技術では、基板の比較的広い範囲の表面状態を高速高精度に得る点については配慮がなされていなかった。一方、欠陥検査という面では、従来技術では、被検査体からの散乱光の大きさに応じて検査閾値を設定するが、被検査体全面で同一の値を設定するのが一般的であった。しかしながら実際の被検査体表面の状態は一様で無く、被検査体全面で一様の検査閾値では、表面の粗さ,表面状態,結晶方位から発生するノイズの最も大きい領域の制約を受け、ノイズの小さい領域の検出感度を下げる場合も考えられる。この点に対する配慮が従来技術ではなされていなかった。本発明は、従来技術では着目されていなかった検出信号の間隔に着目することを特徴とする。本発明は、例えばウェハ上の異物,欠陥を検査する方法の1つである被検査体からの散乱光信号処理を、従来の強度のみに対し、高速サンプリングデバイス使用により検出間隔,検出頻度を加えることにより、3次元データとする。本発明は、例えばこの3次元データをもとに設定領域毎に3次元マップを作成し解析結果よりウェハ表面状態を推定し物理量として処理,解析することにより被検査体表面の粗さを計測するものである。本発明は、例えば上記3次元データを被測定対象の領域毎に作成し、3次元データ上に閾値を設けることと、領域毎に上記3次元閾値を設定することにより、欠陥,異物付着を検出する性能を向上させる方式である。本発明は、例えば、空間的に独立した複数の検出器を設け、検出信号を同時に3次元的判定処理することにより、被検査体表面の方位性特徴をもつ欠陥の検出解析に対応する。本発明は以下の効果を奏する。なお、以下の効果はそれぞれ独立して奏される場合もあれば、同時に奏される場合もある。1本発明によれば、従来よりも詳細な基板表面の状態を得ることができる。2本発明によれば、従来よりも精度の高い欠陥検査を行うことが可能となる。より具体的には、本発明は以下の効果を奏すると表現することができる。3本発明によれば、表面の粗さ計測は、従来の点による低速スキャンに対して、照明系で決定する照明光での高速スキャン測定となることから、表面の粗さ計測時間は、大幅に短縮され、計測サンプル数を増大することができ、半導体製造プロセスの向上に貢献することができる。4従来、一様の検査閾値で、被検査体表面の粗さ,表面状態,結晶方位からなるノイズの制約を受け検出感度を下げていたものが、3次元的判定処理により、上記変動要因を場合分けでの対応とすることができることから検出感度の最大化を図ることが可能となる。5また、空間的に独立した複数の検出器の、信号を同時に3次元的判定処理することにより、被検査体表面の方位性特徴をもつ欠陥の検出精度向上、方位性特徴解析分類を効率良く行うことが可能となる。以下、図面を用いて、本発明の実施の形態を説明するが、本発明の装置及び方法は、各図面に示された構成に限定されるものではなく、その技術思想の範囲内で種々変形可能である。図1に、本実施例の検査装置の実施例を示す。被検査物体である半導体ウェハ100はチャック101に真空吸着されており、このチャック101は、回転ステージ103と並進ステージ104から成る被検査物体移動ステージ102,Zステージ105上に搭載されている。回転ステージ103にて回転移動θを、並進ステージ104にて並進移動Rを行う。図2は半導体ウェハ100の上方に配置されている照明検出光学系110を示す側面図である。図3は半導体ウェハ100上に形成される照明スポットを説明する図である。照明光の光源200にはレーザ光源を用いる。光源200から出た照射ビーム201はエキスパンダ209,照射レンズ202に入射し、予め定められた大きさの照明スポット203を形成する。照明光は例えばP偏光であり、被検査物体である半導体ウェハ100の表面に、概略、結晶Siに対するブリュースター角で斜入射するように構成されている。このため照明スポット203は、図3平面図のように概略楕円形状をしており、照度が照明スポット中心部のeの2乗分の1eは自然対数の底に低下する輪郭線の内部を、ここであらためて照明スポット203と定義することにする。この照明スポット203の長軸方向の幅204をd1,短軸方向の幅205をd2とする。照明スポット203は、図3の点線の矢印で示すようにθ走査208させる。被検査物体移動ステージ102は、回転移動θと並進移動Rを時間と共に組合せて変化させることで、相対的に照明スポット203を半導体ウェハ100の概略全表面上で螺旋状に走査させる。集光レンズ210は、レーリー散乱に従うような微小な異物に対して効率良くその散乱光を捕捉できるよう低い仰角で散乱光を集光できる構成にしてある。この構成において、異物欠陥206からの散乱光は、集光レンズ210を通過し、光検出器207で検出される。光検出器207からは光散乱光信号が得られる。本実施例では光検出器207として高速光変換デバイスであるフォトダイオードを用いている。このフォトダイオードは、アバランシェフォトダイオードのような高速応答可能なデバイスの方が望ましいが、異物からの散乱光を高感度且つ、高速に検出できる光検出器であれば他の検出原理の光検出器であっても良い。次に、本実施例における信号処理を説明する。前記光検出器207からの散乱光信号は増幅器111で増幅された後、A/D変換器112で予め定められたサンプリング間隔ΔT220毎にサンプリングされ、デジタルデータに変換される。前記サンプリング間隔ΔTは図4に示す信号波形を十分な時間分解能でサンプリングできるように決める。例えば、図4における最小信号波形幅である最外周部での半値幅をΔSout221とすると、ΔT=ΔSout÷10とする。このサンプリングにより、図4に示す信号波形に対応する時系列デジタルデータ群が得られる。A/D変換器112からのデジタルデータに対して、デジタルフィルタリングの一例として可変フィルタ114処理を行い、前記低周波数成分のみのデータを作成して、前記A/D変換器112からのデータから減算器115にて減算して、異物欠陥の大きさに対応する散乱光の強度のみの情報となる。可変フィルタ114処理の周波数帯域は、被検査物体移動ステージの回転数,前記座標検出手段から得られる走査方向の座標位置,照明スポットの大きさの情報を基に、演算器116にて制御される。この演算器の算出パラメータは検査座標検出機構106と上位CPU107からの情報に基づくものである。前記データ処理の結果として得られた散乱光強度値は、異物欠陥判定機構108で、予め定められた検出しきい値この点については後述すると比較され、前記散乱光強度値が前記しきい値以上であれば、欠陥判定機構108は欠陥判定情報を発生する。欠陥判定情報が発生すると、欠陥座標検出機構109は検査座標検出機構106からの情報に基づいて、検出された異物欠陥の座標位置を算出する。また、粒径算出機構117は前記散乱光強度値から、検出された異物欠陥の大きさを算出する。被検査物体移動ステージの回転数,照明スポットの大きさは、入力手段118を介して、ユーザーにて設定し、検査装置内にて演算する。この入力手段118としては、キーボード又はマウス等のポインティングデバイスを用いてもよい。また、前述の必要な情報を記憶した独立したメモリを図示しないインターフェースを介して、検査装置へ入力してもよい。次に、本実施例における表面状態の計測について説明する。表面状態の計測に当たっては、まず、前述したA/D変換器112でサンプリング間隔ΔT220毎にサンプリングされた時系列デジタルデータ群を、測定データメモリー120内に保存する。測定データメモリー120内には、この時系列デジタルデータ群がサンプリング間隔クロック検出間隔毎に被検査面の座標も併せてアドレッシングして保存されている。次に、この時系列デジタルデータ群の、信号強度,信号強度を検出する間隔検出間隔,信号強度を検出する頻度検出頻度をもとに図5のデータを3D解析機構121にて作成する。これは、例えば、本実施例では、サンプリング結果を、信号強度,検出間隔、及び検出頻度に基づいて三次元化し、前記三次元化結果を用いて前記基板の表面の形状を得ると表現することができる。より詳細に説明する。本実施例では図22に示すように、時系列デジタルデータ群1501を、計測する対象毎にパラメータ1502を設けて、このパラメータ1502に基づいて三次元計測結果1503のように表面の形状を分類するものである。さらに、本実施例では、この分類結果では自ずと表面形状が分類されたことになるので、信号強度,検出間隔、及び検出頻度についてそれぞれ第1の閾値1504、第2の閾値1505、第3の閾値1506を設けて、精度の高い検査が行うものである。なお、これは、図1において3D解析機構121と欠陥判定機構108とが信号線124によって接続されていることによって表現されている。つまり、本実施例は、基板表面の種々の形状はその種類例えば、表面粗さ、システムノイズ、表面特徴形状エピタキシャル成長ウェハにおける特徴的なステップ形状、欠陥に応じて、信号強度、信号強度を検出する間隔、及び信号強度を検出する頻度の側面において、それぞれ特徴的な振る舞いをするであろうから、この特徴的な振る舞いを捕捉すれば詳細な表面の解析ができるであろうし、この解析結果は欠陥検査にも応用できるであろうとの考えに基づくものである。なお、図23では単純に基準以上か否か、基準以下か否かという判断を行ったら、基板表面の形状は同じ種類であっても、検出される信号にはある程度のばらつきが出る場合もある。そこで、基準にはある程度広がりも持たせても良い。つまり、信号強度、検出間隔、検出頻度がある範囲内か否か、範囲外が否かという判断を行っても良い。次に、3D解析機構121が行う表面解析のフローを図23を用いて説明する。本実施例では、まず信号強度に着目し、時系列デジタルデータ群1501から信号強度が基準以下のものを抽出するstep1601。step1601において、基準以下と判断された信号強度はさらにその検出間隔に着目される。そして、検出間隔が基準以下であれば表面の粗さと、基準より大きければシステムノイズと判断されるstep1602。一方、step1601において基準より大きいと判断された検出信号は、次に、その検出間隔に着目して判断される。検出間隔が基準より小さければ、その信号はある欠陥1であると判断されるし、基準以上であれば後述のstep1604へ進むstep1602。検出間隔が基準以上であった検出信号は、さらに検出頻度が基準以上か否か判断される。検出頻度が基準以上であれば、それはある表面特徴形状1であると判断されるし、基準より小さければ、それは欠陥1以外の欠陥2、又は表面特徴形状1以外の表面特徴形状2であると判断される。以降は、より具体的なケースを用いて本実施例を説明する。半導体ウェハ100の表面の状態は、その粗さのピッチ、粗さ量粒径、に応じて、図5乃至図8のように分けられ、得られる3次元データは、図5-図8に対応して図10-図13のようなパターンとして現れる。ここで、被検査面の粗さピッチ,粗さ量の基準値としては、例えば、半導体製造プロセス世代32nmノードにて、RMS粗さ0100ppmとして表される。図5のように被検査面の粗さピッチ,粗さ量粒径小のときは、図10のようなパターンとなる。図6のように被検査面の粗さピッチ,粗さ量大のとき、図11のようなパターンとなる。図7のように被検査面の粗さピッチ,粗さ量小のとき、図12のようなパターンとなる。図8のように被検査面の粗さピッチ,粗さ量大のとき、図13のようなパターンとなる。まず表面粗さの判定について説明する。図5-図8のようなパターンを予めAFMなどの別の測定機を用いて、物理量表面粗さ情報を計測する。本実施例では表面粗さ判定機構123がこの表面粗さ情報を記憶している。次に、図5-図8のようなパターンを本実施例の検査装置で測定し、図10-図13のような3次元データを採取する。表面粗さ判定機構123には、本実施例での測定結果と別測定機での物理量をリンクさせるための変換テーブルも記憶されており、任意の被測定物測定時、測定中に得られる3次元データを、登録されたテーブル122と参照し、表面粗さを結果として出力できるようになっている。言い換えるなら、例えば本実施例では、原子間力顕微鏡による表面粗さの測定結果に相当するデータを用いて前記表面粗さを算出すると表現することができる。なお、表面粗さを得るに当たっては、前述したサンプリング間隔ΔTは予想される表面粗さの間隔よりも狭い、望ましくは十分狭い方が良い。これは、サンプリングの周波数は予想される表面の凹凸の周波数よりも高い方が良いとも表現することができる。なお、図5-図8に示すデータから、表面粗さに関するデータか否かを判断する場合、表面粗さに関するデータとシステムノイズに関するデータとを切り分ける場合は、上記のAFM等により測定された表面粗さ情報は必ずしも必要ではない。図10-図13に示すデータの3つの軸にそれぞれ第1の閾値,第2の閾値,第3の閾値を設けることで、表面粗さに関するデータとシステムノイズに関するデータとの判定,表面粗さのピッチ,粗さの判定を行うことが可能である。もちろん、上記のAFM等により測定された表面粗さ情報に関する情報があればより実際の粗さ情報がある訳であるからより高精度な判定を行うことができる。次に欠陥の検出について説明する。図9のような検出信号は、欠陥の有無,欠陥の大きさによって、図14-図16の3次元データのようなパターンとなる。欠陥が存在せず、表面粗さ,システムノイズのみの場合、図14のようなパターンとなる。比較的小さい欠陥が存在する場合、図15のようなパターンとなる。比較的大きい欠陥が存在する場合は、図16のようなパターンとなる。このように、欠陥サイズの大きさにより、3次元データ上のマッピングが異なる。また、表面粗さ,システムノイズとも、3次元データ上で分別可能となる。このような3次元データのそれぞれの軸に対して第4の閾値,第5の閾値,第6の閾値をそれぞれ設けることで表面粗さ,システムノイズ,欠陥の有無の判定,欠陥の大小の判定が可能となる。言い換えるなら、例えば本実施例では、前述した三次元化結果を用いて表面粗さの有無,システムノイズの有無,欠陥の有無の少なくとも1つを判定すると表現することができる。このようにすることで従来の検査方式に対して優れた欠陥の検出が可能となる。なお、上記の第1-第6までの閾値は本実施例の検査装置内で任意に設定,変更が可能である。次に実施例2について説明する。装置構成は実施例1と概略同じである。実施例1と同様の部分は省略し、実施例1と異なる部分を主に説明する。エピタキシャルウェハ700その他には再生ウェハが考えられるにおいては、図17のように、同一面上で被検査面の粗さピッチ,粗さ量が異なることがある。大部分の面積では、図5の状態250に対し、放射上及び内外周にて面分布が異なる。放射上部分が、図6の状態251であったり、内周部分が、図8の状態252であったりする。このような被検査面に対応するため、本実施例2ではエピタキシャルウェハ700面上の異なる領域毎に、前述した第1-第6までの閾値を設定,変更する。異なる領域か否かの判断は、被検査物体移動ステージの回転数,前記座標検出手段から得られる走査方向の座標位置,照明スポットの大きさの情報を基に、演算器116にて計算すれば良い。言い換えるなら、本実施例は例えば基板の領域に応じて、検査条件を変えると表現することができる。また、より高精度な検査を求めるのであれば、エピタキシャルウェハ700面上の異なる領域毎に、上述したAFM等により測定された表面粗さ情報及び変換テーブルを備えていれば良い。これにより、エピタキシャルウェハ,再生ウェハ等面状態分布が一様でない被検査物に対しても、高精度欠陥検出が可能となる。次に実施例3について図18-図20を用いて説明する。欠陥からの散乱光の分布は、その欠陥の形状等に依存して、空間的に配置した検出器毎に異なって現れる。例えば、方位性欠陥300に対し、照明光301が図18のような方向から照射された場合、方位性欠陥300の直上に配置された検出器302,方位性欠陥300の長辺方向に配置された検出器303での3次元データは、図19,図20のようになる。図19が検出器302のパターン、図20が検出器303のパターンとなり、このパターンの特徴を予め登録しておき、測定の際に参照することにより、検出された欠陥の方位性,形状の弁別をより高精度で行うことができる。次に実施例4について説明する。実施例4ではより高精度に検査物体の表面粗さの粒径を得るものである。AFM等により計測された表面粗さの粒径と散乱光の強度との間には相関がある。これに着目し、本実施例4では、複数の光検出器の強度比のデータと、AFMの粒径データ表面粗さの粒径を計測できる分解能が光学式検査装置よりも高い方式のデータならAFMでなくても良いまたは光学的シミュレーションにより得られた強度比のデータとから被検査物体の粒径を得る。これにより、より高精度で微小な粒径を得ることが可能となる。図21は本実施例4を説明する図である。本実施例4では、半導体ウェハ100に対して斜方から照明光2000を照明する。半導体ウェハ100からの散乱光は、高速応答が可能な光検出器2001-2005によって検出される。ここで、光検出器2001-2005はそれぞれウェハに対して異なる仰角,方位角に配置されている。光検出器2001-2005の検出結果は処理部2006に送られる。処理部2006では、実施例1に開示される方法により、光検出器2001-2005毎に信号輝度,検出間隔、及び検出頻度に基づいた三次元化を行い、3次元データを得る。この際、処理部2006は三次元化に並行して光検出器2001-2005の検出結果の強度比を算出する。これにより、半導体ウェハ100の立体的な強度比を得ることができる。記憶部2007には以下のものの少なくとも1つが格納されている。1AFMによる粒径のデータとその粒径のデータに対応した検出器の理想的な強度比2光学的シミュレーションにより得られたある粒径に対応する検出器の理想的な強度比処理部2006では、記憶部2007から上述した1,2のデータの少なくとも1つを読み出し、検出結果の強度比を表面粗さの粒径に換算する。さらに、本実施例4では、半導体ウェハ100が全面走査され、上述した換算がされることにより、半導体ウェハ100全面の表面粗さの粒径が得られる。そして、処理部2006では換算した粒径を用いて3次元データから表面粗さのデータを判定し、欠陥,システムノイズの判定も行う。これにより、より微小な表面粗さの計測,欠陥判定が可能となる。次に実施例5について図24を用いて説明する。実施例5では実施例1とは異なる部分について主に説明する。実施例5では、半導体ウェハ100を照明する照明光がパルス照明光である点で実施例1と異なる。そして、実施例5ではパルス照明光の光路に、パルス照明光を分岐する分岐部2201と、分岐された光を電気信号へ変換する光電変換部2201と、を有する。ここで、光電変換部2201は、パルス照明光が照明されている間のみ電気信号を生成するので、この電気信号はパルス信号となる。さらに、実施例5は、A/D変換器112がゲート回路等のスイッチング部となっており、A/D変換器112は光電変換部2201からの電気信号によってスイッチングを行う点で実施例1と異なる。つまり、実施例1でのサンプリング間隔ΔTはA/D変換器112に依存していたのに対して、実施例5でのサンプリング間隔Δはパルス照明光の発光間隔に依存することとなる。よって、表面粗さを得るに当たっては、本実施例でのパルス照明光の発光間隔は予想される表面粗さの間隔よりも狭い、望ましくは十分狭い方が良い。これは、パルス照明光の発光間隔は予想される表面の凹凸の周波数よりも高い方が良いと表現することもできる。このようにすることで、サンプリングは半導体ウェハ100にパルス照明光が照明されている間のみ行われることになるので、背景ノイズの影響を低減し、高感度な表面形状解析、及び検査を行うことが可能となる。なお、パルス照明光の発光時刻と光電変換部2201が電気信号を発生する時刻は必ずしも一致しない場合もあるし、パルス照明光の発光時間と光電変換部2201が生成した電気信号の時間間隔は必ずしも一致しない場合も考えられる。本実施例ではこのような時間的なずれを補正するための補正信号を生成する補正信号生成部2203を設けても良い。"