"基板に形成されたパターンを撮像して画像信号を作成する工程と、前記画像信号を輝度信号に変換し、前記輝度信号の大きさによって前記基板を撮像した複数の画素を複数のグループに分類する工程と、前記グループ内の前記画素の前記輝度信号の信号レベルと、前記グループ毎に設定された前記輝度信号の閾値とを比較し、前記閾値を越えていた場合に、その画素を欠陥と判定する工程と、を含む半導体装置の欠陥検査方法。前記グループごとに検出した欠陥の座標データとサイズデータを作成する工程と、前記パターン上で電気的な動作不良を示した部分の座標データと、前記座標データ及び前記サイズデータとから、前記パターン上で電気的な動作不良を示した部分と、その部分の欠陥のサイズのデータとを関連付ける工程と、を含む請求項1に記載の半導体装置の欠陥検査方法。複数の前記グループから選択される1つのグループに分類される領域が半導体装置に占める占有率を算出する工程と、前記占有率の大きさによって前記半導体装置を複数のランクのいずれかに分類する工程と、前記ランクごとに予め設定されている前記閾値を前記半導体装置の欠陥検出用の閾値に設定する工程と、を含む請求項1又は請求項2に記載の半導体装置の欠陥検査方法。基板に形成されたパターンを撮像して得られる画像信号を輝度信号に変換する信号変換部と、前記輝度信号の大きさによって、前記基板を撮像した複数の画素を複数のグループに分類する領域分類部と、前記グループごとに設定された閾値を有し、前記パターンの欠陥を前記グループごとに検出する判定部と、を含む半導体装置の欠陥検出装置。前記パターン上で電気的な動作不良を示した部分と、前記グループごとに検出した欠陥のサイズデータとを前記基板上の座標データを用いて関連付ける解析部を含む請求項4に記載の半導体装置の欠陥検出装置。半導体装置のパターンの疎密に応じて分けた複数の領域のうち少なくとも1つを有するテンプレートを取得する工程と、前記複数の領域に対応する少なくとも1つの選択領域を前記テンプレートにより選択する工程と、前記半導体装置表面の画像を取得する工程と、前記画像のうち前記選択領域の欠陥位置を欠陥位置データとして抽出する工程と、を含む半導体装置の欠陥検査方法。前記選択領域の前記欠陥位置データは、前記画像の輝度の大きさが予め設定された閾値以上となるか否かを基準にして抽出されるデータである請求項6に記載の半導体装置の欠陥検査方法。半導体装置のパターンの疎密に応じて複数の領域に区分けしたテンプレートを取得するテンプレート選択部と、前記テンプレートを用いて、前記複数の領域のうち選択した領域内に形成された欠陥位置を輝度の大きさに基づいて抽出し、抽出された前記欠陥位置における拡大画像の取得を拡大画像取得部に指示する欠陥位置データを作成する位置抽出部と、を含む半導体装置の欠陥検査装置。しかしながら、従来の検査方法では、電気試験の結果に影響を及ぼす可能性が低い欠陥を、電気試験の結果に影響を及ぼす可能性が高い欠陥であると判定してしまうことがあった。これは、半導体ウェハの研磨速度や成膜速度がウェハ面内でばらつきを有する場合に、そのようなばらつきに起因する膜厚差などによって画像ブロック内での輝度信号の測定誤差が大きくなることがあるからである。このような現象は、特に半導体ウェハの周辺部分で発生し易かった。このように、本来は電気特性に影響を及ぼす可能性の低い欠陥が、電気特性に影響を及ぼす可能性の高い欠陥であると誤判定されると、その後に光学顕微鏡等で検査する欠陥数が多くなってしまう。その結果、検査時間に多くの時間が必要になる。さらに、電気特性に影響を与えない欠陥が多く含まれることで、欠陥と電気特性の相関が取り難くなり、電気特性を低下させる原因の特定が困難になる。また、複数の品種の半導体装置を1つの製造ラインで生産するときには、品種ごとに欠陥判定用の閾値を設定することが望ましい。しかしながら、品種ごとに閾値を決定する工程が必要になるので、閾値を設定するための作業に時間がかかった。さらに、半導体装置の品種の変更や追加があった場合には、その都度、閾値を設定するための作業が必要であった。さらに、代表的な品種の閾値を用いて他の品種の欠陥検査を行うと、代表品種に対してパターンの形状や配置が大きく異なる品種では、判定誤差を生じ易かった。本発明は、半導体装置の欠陥を効率良く検査できる半導体装置の検査装置及び半導体装置の検査方法を提供することを目的とする。実施の形態の一観点によれば、基板に形成されたパターンを撮像して画像信号を作成する工程と、前記画像信号を輝度信号に変換し、前記輝度信号の大きさによって前記基板を撮像した複数の画素を複数のグループに分類する工程と、前記グループ内の前記画素の輝度信号の信号レベルと、前記グループ毎に設定された前記輝度信号の閾値とを比較し、前記閾値を越えていた場合に、その画素を欠陥と判定する工程と、を含む半導体装置の欠陥検査方法が提供される。また、実施の形態の別の観点によれば、基板に形成されたパターンを撮像して得られる画像信号を輝度信号に変換する信号変換部と、前記輝度信号の大きさによって、前記基板を撮像した複数の画素を複数のグループに分類する領域分類部と、前記グループごとに設定された閾値を有し、前記パターンの欠陥を前記グループごとに検出する判定部と、を含む半導体装置の欠陥検出装置が提供される。また、実施の形態のさらに別の観点によれば、半導体装置のパターンの疎密に応じて分けた複数の領域のうち少なくとも1つを有するテンプレートを取得する工程と、前記複数の領域に対応する少なくとも1つの選択領域を前記テンプレートにより選択する工程と、前記半導体装置表面の画像を取得する工程と、前記画像のうち前記選択領域の欠陥位置を欠陥位置データとして抽出する工程と、を含む半導体装置の欠陥検査方法が提供される。また、実施の形態のさらに別の観点によれば、半導体装置のパターンの疎密に応じて複数の領域に区分けしたテンプレートを取得するテンプレート選択部と、前記テンプレートを用いて、前記複数の領域のうち選択した領域内に形成された欠陥位置を輝度の大きさに基づいて抽出し、抽出された前記欠陥位置における拡大画像の取得を拡大画像取得部に指示する欠陥位置データを作成する位置抽出部と、を含む半導体装置の欠陥検査装置が提供される。表面画像の輝度信号を複数のグループに分類し、グループごとに設定された閾値で欠陥の検査を行うので、半導体装置の電気特性に影響を与える可能のある欠陥を効率良く抽出することが可能になる。また、半導体装置のパターンの疎密に応じて分けた複数の領域のうち少なくとも1つを有するテンプレートを使用して、半導体装置のうち必要な領域をテンプレートにより選択することにより欠陥箇所を正確に特定することができ、検査のスループットを向上することができる。発明の目的および利点は、請求の範囲に具体的に記載された構成要素および組み合わせによって実現され達成される。前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は、典型例および説明のためのものであって、本発明を限定するためのものではない、と理解すべきである。第1の実施の形態図1に第1の実施の形態に係る半導体装置の検査装置の概略構成を示す。半導体装置の欠陥検査装置以下、欠陥検査装置1は、半導体ウェハ2の画像を取得する外観検査部3と、データ処理を行うデータ処理部4とを有する。外観検査部3は、半導体ウェハ2を載置するステージ10を有する。ステージ10は、直交する2方向に半導体ウェハ2を水平移動可能なXステージ11とYステージ12とを有し、半導体ウェハ2を保持するホルダ13には、半導体ウェハ2を位置決めする位置決めピン14が設けられている。また、外観検査部3は、半導体ウェハ2上に配置されるCCDChargeCoupledDeviceセンサを有する撮像カメラ15と、半導体ウェハ2を照らす照明装置16とが設けられている。撮像カメラ15の出力は、データ処理部4に接続されている。外観検査部3の構成は、図示した構成に限定されない。例えば、外観検査部3は、半導体ウェハ2の位置を固定し、撮像カメラ15を移動させる構成でも良い。データ処理部4は、CPUCentralProcessingUnitやROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemoryを含んで構成される制御部21を有する。さらに、データ処理部4には、データを表示するディスプレイなどの表示部22と、データの入出力を制御する入出力制御部23と、データを記憶する記憶部24とが設けられている。ここで、制御部21は、記憶部24に記憶されている欠陥検査用のプログラムを実行することで各種の機能を実現する。この実施の形態の制御部21は、信号変換部31と、領域分類部32と、感度設定部33と、判定部34と、検査制御部35とに機能分割できる。信号変換部31は、画像信号を輝度信号に変換する。領域分類部32は、輝度信号に基づいて画素を複数のグループに分類する。感度設定部33は、欠陥検出の感度をグループ毎に設定する。判定部34は、グループ毎の感度に応じて欠陥判定を行う。検査制御部35は、外観検査部3の動作を制御する。入出力制御部23としては、作業者が操作するキーボード、マウスや、サーバとの通信を行う通信制御装置、外部記録装置へのデータの入出力を制御するドライブ装置、プリンタなどがある。次に、欠陥検査装置1を用いて半導体ウェハ2に形成した半導体装置の欠陥を検査する方法について説明する。半導体装置の検査は、半導体装置の形成開始から半導体装置の形成が完了した段階までの間で少なくとも1回は実施される。最初に、図2を参照して欠陥検査方法の概略について説明する。まず、ステップS101で半導体ウェハ2の表面の画像を取得する。続いて、ステップS102で半導体ウェハ2の表面を撮像して得られる画像信号を輝度信号に変換し、ステップS103で輝度信号に基づいたグループ分けを行う。さらに、ステップS104でグループ毎の検出感度を設定し、ステップS105で欠陥の判定を行う。以下、ステップS101からステップS104について詳細に説明する。ステップS101では、最初に半導体ウェハ2が不図示の搬送ロボットなどにより欠陥検査装置1の外観検査部3に搬入される。外観検査部3は、ホルダ13上に半導体ウェハ2が搬入されたら、データ処理部4の検査制御部35からの指令に基づいて位置決めピン14を半導体ウェハ2に押し付け、半導体ウェハ2の位置決めを行う。この後、真空吸着によって半導体ウェハ2をホルダ13に吸着保持する。隣接する続いて、ステージ10を駆動させて、半導体ウェハ2の検査対象となる領域を撮像カメラ15の下方に配置する。さらに、照明装置16で半導体ウェハ2を照明しながら、撮像カメラ15で半導体ウェハ2の表面の画像を取得する。図3に示すように、半導体ウェハ2には、複数の半導体装置41が隣接して形成されているものとする。撮像カメラ15の撮像領域は、半導体ウェハ2の検査対象領域より小さいので、検査制御部35がステージ10のXステージ11及びYステージ12のそれぞれを駆動させて撮像位置を移動させながら、撮像カメラ15による撮像を行う。撮像カメラ15で撮像した半導体ウェハ2の画像は、画像信号としてデータ処理部4に出力される。データ処理部4の検査制御部35は、ステージ10の駆動量から算出される半導体ウェハ2上の撮像位置の座標データと画像信号とを関連付けて記憶部24に記憶する。続くステップS102で、データ処理部4は、信号変換部31において光の三原色に対応するRGB信号からなる画像信号を、輝度信号及び色差信号に変換する。輝度信号は、例えば、黒を0、白を255とする256諧調のレンジ幅で変換される。これにより、半導体ウェハ2上の画像の各画素の明るさの情報である輝度信号が得られる。次に、ステップS103で半導体ウェハ2の表面画像を輝度信号に基づいてグループ分けする。データ処理部4の領域分類部32は、半導体ウェハ2の画像の各画素の輝度信号を5段階の輝度レベルに分類する。このようにして形成される半導体装置41の外観の画像の一例を図4に示す。図4は、領域分類部32によって形成され、表示部22に表示される領域画面42を示している。領域画面42は、半導体ウェハ2の半導体装置41の輝度信号で分類したグループごとにマッピングした輝度画像42Aと、グループを列挙した識別画像42Bとを有する。輝度画像42Aは、グループ毎に区分けされた画像からなる。識別画像42Bは、輝度画像42Aにおいてグループごとに異なる表示形態と、グループ名と、輝度信号の諧調値とを関連付けて配置した構成を有する。識別画像42Bに示されるように、領域分類部32は、輝度信号をAグループからEグループの5つの段階に分類する。Aグループの輝度レベルは、輝度信号の諧調値が0~255のうちの0~50の画素が分類される。Aグループに分類される領域は、半導体ウェハ2上のパターンが密に配置されており、その結果として暗い像が得られる。Bグループの輝度レベルには、輝度信号の諧調値が51~100の画素が分類される。Cグループの輝度レベルは、輝度信号の諧調値が101~151の画素が分類される。Dグループの輝度レベルには、輝度信号の諧調値が151~200の画素が分類される。Eグループの輝度レベルには、輝度信号の諧調値が201~255の画素が分類される。Eグループに分類される領域は、半導体ウェハ2上のパターンが疎になっており、その結果として明るい像が得られる。このように、各画素は、最も暗い画素のパターンの集合であるAグループから、最も明るい画素の集合であるEグループまでのいずれかのグループに分類される。例えば、Aグループの輝度レベルの集合としては、図5に示すような輝度画像43Aが得られる。同様に、Bグループ、Cグループ、Dグループ、Eグループの輝度レベルの集合としては、それぞれ図6、図7、図8、図9に示すような輝度画像43B、輝度画像43C、輝度画像43D、輝度画像43Eが形成される。ここで、例えば、Dグループを示す輝度画像43Dは、A,B,C,Eグループを示す輝度画像43A,43B,43C,43Eを除く領域を示している。データ処理部4は、図5から図9に示す画像を必ずしも形成する必要はない。しかしながら、データ処理部4は、図5から図9に示す画像を自動的に又は作業者の操作によって作成し、表示部22に表示させたり、データとして出力したりしても良い。また、図4から図9のそれぞれの識別画面42Bは、選択されているグループのみが表示されている。各領域画面42は、識別画面42Bを有さずに、輝度画像42Aのみを有しても良い。ここで、図5から図9は、半導体ウェハ2上の1つの半導体装置41についての輝度画像42A~43Eが表示されているが、表示部22の1つの領域画像42に半導体ウェハ2上の2つ以上の半導体装置41についての輝度画像43A~43Eを表示させても良い。次に、ステップS104でデータ処理部4の感度設定部33が、各グループに分類された領域ごとに検出感度を設定する。ここで、検出感度は、以下のように設定される。まず、Aグループの領域の輝度信号のプロファイルの一例を図10aに示す。横軸は輝度信号の位置に相当し、縦軸は輝度信号の諧調値の大きさを示す。参考のため、図10aには、Aグループに分類されたパターン51を上段に示し、下段にパターン51及びその周囲の輝度信号の諧調値のプロファイルを示している。パターン51に相当する領域R1では、輝度信号の諧調値が小さい値になっている。これに対し、パターン51の周囲の他のパターンに分類される領域R2,R3では、輝度信号の諧調値がパターン51の輝度信号の諧調値より大きくなっている。即ち、図10aは、パターン51が相対的に暗く、その周囲の領域が相対的に明るいことを示している。Aグループに対して感度設定部33が設定する閾値C1Aは、Aグループの輝度信号の諧調値の上限値である50より大きい値が使用される。閾値C1Aは、予め記憶部24に登録されている値が用いられる。また、図11aに示すように、Bグループでは、予め設定されているBグループの欠陥検出用の閾値C1Bが設定されている。この閾値C1Bは、Bグループの輝度信号の諧調値の上限値である100より大きい値であって、Aグループの閾値C1Aより大きい値が用いられている。同様に、Cグループ、Dグループ、Eグループと輝度レベルが大きくなるにつれて、欠陥検出用の閾値として、それぞれ閾値C1C、閾値C1D、閾値C1Eが設けられている。これら閾値C1C~C1Eは、輝度信号の諧調値のレベルが上がるごとに順番に大きい値が用いられる。次に、ステップS105で判定部34がA~Eのグループごとに欠陥の有無を判定する。例えば、図10aに示すように、欠陥検査の対象領域に欠陥がない場合、Aグループのパターン51の輝度信号のプロファイルは、ほぼ一定の値になる。判定部34は、パターン51の輝度信号の諧調値とAグループの閾値C1Aとを比較する。Aグループのパターン51では、閾値C1Aを越える輝度信号が存在しないので、判定部34は、この領域R1に欠陥は存在しないと判定する。これに対し、図10bに示すように、パターン51上に異物52が載った欠陥があった場合、この領域の輝度信号のプロファイルは、異物52のところで大きく変化する。この場合には、異物52が載っている部分の輝度信号が大きくなっている。判定部34は、異物52の輝度信号の諧調値と、Aグループの欠陥検出用の閾値C1Aとを比較する。この場合、パターン51上の異物52の輝度信号の諧調値が、閾値C1A以上なので、判定部34はパターン51に欠陥が存在すると判定する。即ち、判定部34は、Aグループとして分類される領域に、閾値C1Aを越える諧調値が検出されたときに、その領域に欠陥が存在すると判定する。この欠陥検査装置1では、A~Eのグループごとに欠陥検出用の閾値C1A~C1Eが設定されている。このために、Aグループでは閾値C1Aを越えて欠陥として判定されるような異物であっても、Eグループでは、閾値C1Eを越えないことがある。その結果、このような異物がEグループに存在しても、欠陥としては判定されない。これは、Aグループのように輝度信号の諧調値が小さい領域は、パターンが密に配置されており、この領域に欠陥が発生すると半導体装置41の動作に影響を与え易いので、小さい閾値C1Aを採用して欠陥の検出感度を高くしているからである。これに対し、Eグループは、輝度信号の諧調値が大きい領域で、パターンが疎になっており、この領域に欠陥が発生しても半導体装置41の動作に影響を与え難いと考えられるので、閾値C1Eを大きくして欠陥の検出感度を低くしている。この間のBグループからDグループでは、順番にパターンが密から疎に変化していると考えられるので、段階的に欠陥の検出頻度を変化させている。具体的には、BグループからDグループにかけて閾値C1B~C1Dを徐々に大きくし、検出感度を段階的に低くしている。ここで、各閾値C1A~C1Eを順番に大きくしなくても良く、例えば、輝度信号の諧調値のレベルが大きい閾値C1B~C1Eを、レベルの低い閾値C1A~C1D以下にしても良い。輝度信号が閾値C1A~C1Eを上回り、欠陥として判定された部分は、修繕が可能であればリペア装置に搬送され、異物の除去等を行っても良い。また、半導体装置41の製造が終了した後は、動作不良を起こした半導体装置41を減耗させても良い。以上、説明したように、この実施の形態では、輝度信号のレベルに合わせて半導体ウェハ2上の画像を、例えば、パターン密度に応じて領域分割し、領域分割した領域ごとに設定した輝度信号の閾値C1A~C1Eで欠陥検出を行うようにした。これにより、輝度信号が比較的に近い領域毎に個別に欠陥を検出できる。このために、この欠陥検査方法では、バックグランドノイズの影響を受け難い。従来では、パターンの粗密に拘らず同じ輝度信号の閾値で欠陥の有無を判定していたので、半導体回路の電気特性に影響を与える可能性が低い領域も、電気特性に影響を与える可能性の高い領域と同じ検出感度で欠陥検査を行っていた。このために、半導体ウェハの周辺部分などで膜厚がばらついていると、欠陥でない領域でも輝度信号のレベルが閾値を越えてしまうことがあった。この場合、欠陥として着目する必要がない領域も欠陥と判定されてしまう。その結果、本来は検査する必要がない部分も光学顕微鏡などによる再検査を行う必要が生じてしまい、検査効率が悪かった。これに対し、この実施の形態では、半導体回路の電気特性に影響を与える可能性が低い領域は、欠陥の検出感度が低くなる。このために、従来の欠陥検査方法に比べて再検査を行うポイントの数を低減できる。さらに、半導体ウェハ2の周辺部分は、パターンが疎になっていることが多く、この領域での欠陥の検出感度を下げているので、膜厚のばらつき等による欠陥の誤判定を抑制できる。このように、半導体装置41のパターンの疎密に応じて欠陥の検出感度を異ならせたので、電気特性に影響を与える欠陥を効率良く抽出することが可能になる。ここで、輝度信号に応じて分類するグループの数は、5つに限定されない。第2の実施の形態第2の実施の形態に係る半導体装置の検査装置及び欠陥検査方法の詳細について説明する。第1の実施の形態と同じ構成要素には、同一の符号を付してある。また、重複する説明は省略する。図12に示すように、半導体装置の欠陥検査装置以下、欠陥検査装置72は、外観検査部3と、外観検査部3の動作制御及びデータ処理を行うデータ処理部4と、データ処理との間でデータのやりとりが可能な解析部である解析サーバ72とを有する。外観検査部3は、第1の実施の形態と同様の構成を有する。データ処理部4は、制御部21にサイズ情報作成部36を有する他は第1の実施の形態と同様である。サイズ情報作成部36は、欠陥と判定された領域のサイズを調べる機能を有する。解析サーバ72は、データ処理部4との間でデータの送受信が可能なコンピュータからなる。さらに、解析サーバ72は、電気試験装置73にネットワークを介して接続されており、半導体ウェハ2の電気試験の結果が入力可能になっている。ここで、解析サーバ72は、CPUやROM、RAMを含んで構成され、解析用のプログラムを実行させることで欠陥解析部として機能する制御部75と、データの入出力を制御する入出力制御部76と、ディスプレイなどの表示部77と、データを記憶する記憶部78とを含んで構成されている。ここで、この欠陥検査装置71では、外観検査部3を用いて取得した欠陥の情報と、半導体装置41の電気特性データとに基づいて各グループの欠陥検出用の閾値を最適化することができる。そこで、図13を主に参照して欠陥検査装置71の感度設定方法の概略について説明する。最初に、ステップS101で半導体ウェハ2の表面の画像を取得する。続いて、ステップS102で半導体ウェハ2の表面の画像の画像信号を輝度信号に変換し、ステップS103で輝度信号に基づいたグループ分けを行う。ステップS104でグループ毎の検出感度を設定し、ステップS105で欠陥の判定を行う。さらに、ステップS106で欠陥サイズ情報を作成し、欠陥サイズ情報に基づいてステップS107で欠陥解析を行う。この後、ステップS108で欠陥検出感度が調整される。以下、ステップS101からステップS108の詳細に説明する。ステップS101からステップS105までの処理は、第1の実施の形態と同様である。ステップS106では、データ処理部4のサイズ情報作成部36が検出した欠陥のサイズを調べて、グループごとに欠陥サイズ情報を作成する。欠陥サイズ情報は、欠陥の座標と、欠陥のサイズとを関連付けられている。欠陥のサイズは、欠陥として抽出される画素群の画素数から算出される。画素の大きさは、予めわかっているので、画素の大きさに画素数を掛け算すると、欠陥のサイズが得られる。ここで、図14に欠陥サイズ情報をグラフ化したものを示す。横軸は、欠陥のサイズを示し、縦軸は欠陥数を示す。図14は、Aグループについて欠陥サイズを抽出した結果を示したものである。Aグループでは、3μm程度の欠陥が最も多く、5μm以上の欠陥は検出されなかった。データ処理部4は、図14に示すようなグラフを作成し、データとして保存したり、表示部22等に出力したりするように構成しても良い。次に、ステップS107で、解析サーバ72の制御部75が、領域ごとの欠陥サイズ情報と、半導体ウェハ2の電気特性の試験結果のデータから欠陥解析を行う。ここで、半導体ウェハ2の電気特性は、電気試験装置73を用いて行われる。例えば、半導体ウェハ2上の各半導体装置41の半導体回路の電極パッドにプローブを当て、半導体回路設計時に作成したテストパターンを入力する。このとき得られる出力信号から半導体回路の特性を調べる。半導体回路の動作不良が確認されたときは、その半導体回路の座標データを取得する。半導体ウェハ2の検査対象となる全ての半導体回路について同様の検査を行い、動作不良を起こしている全ての半導体回路の座標データを取得することで、電気特性データが作成される。例えば、図3の半導体ウェハ2の5×5に配列された半導体装置41のうち、右下の4つの半導体装置41Aの半導体回路に動作不良が検出された場合には、これら半導体装置41内で実際に動作不良が検出された半導体回路の座標データが抽出される。このようにして得られた半導体ウェハ2の電気特性データと、欠陥サイズデータとを用いて、欠陥解析部81が動作不良が検出された部分と、欠陥として検出された部分のマッチングを行い、動作不良が検出された座標と、その座標が属するグループと、その座標で検出された欠陥の情報とを有する欠陥解析データを作成する。図15に欠陥解析データの画面表示の一例を示す。欠陥解析画面90は、動作不良が計測された4つの半導体装置の領域画面42に、欠陥識別データ91を重ねて表示させている。また、領域画面42の隣には、欠陥識別データ91のグラフィックと5つのグループを対応付けるための識別画面92が配置されている。このような欠陥解析画面90は、例えば、解析サーバ72の表示部77に表示される。欠陥識別データ91は、輝度信号のグループを示すグループ識別データ91Aと、欠陥サイズのデータ91Bとを有する。グループ識別データ91Aには、例えばAグループが黒塗りの四角で、Bグループが白抜きの三角など、各グループを視覚的に区別可能なシンボルマークが採用されている。欠陥サイズのデータ91Bは、数字で表され、例えば1であれば、欠陥サイズが1μmであることを示す。即ち、△―2とは、Bグループの輝度レベルで検出され、サイズが2μmの欠陥を示す。欠陥識別データ91は、電気特性の検査において動作不良と判定された半導体回路の座標データに一致するものが抽出される。このために、欠陥検査で欠陥と判定された部分であっても、半導体回路が正常に動作している部分の欠陥識別データ91は抽出されず、画面にも表示されない。図15に示す欠陥識別データ91によれば、半導体回路の動作不良は、輝度レベルがAグループの1μm~4μmの欠陥と、Bグループの2μmの欠陥が原因であると考えられる。このために、このような欠陥の発生を防ぐように半導体プロセスの改良や半導体製造装置のメンテナンスを行えばよいことがわかる。ここで、半導体装置41を製造する過程で、欠陥検査を複数回実施していた場合には、欠陥検査を実施するごとに欠陥サイズデータが作成される。この場合、欠陥サイズデータは、欠陥の座標及び欠陥のサイズに、欠陥検査を行う前に実施したプロセスを特定する情報であるプロセスIDが関連付けて作成される。さらに、欠陥識別データ91にもプロセスIDの情報が加えられる。欠陥識別データ91を表示するときには、プロセスID-輝度レベルのグループ識別データ-欠陥サイズのように関連付けて出力される。このために、作業者は、プロセスIDを確認することで、複数の工程のうち、どの工程が半導体回路の動作不良の原因になったのかを判別することが可能になる。これにより、欠陥の原因になった可能性が高い、プロセスや半導体製造装置を特定することが可能になり、プロセス改良や半導体製造装置のメンテナンスなどを実行できるようになる。また、配線上の異物欠陥の上に絶縁層と配線層を形成した場合など、1つのプロセスで発生した欠陥によって、後の工程でも欠陥が発生することがある。この場合には、半導体ウェハ2の同じ座標上に2つの欠陥識別データ91が重ねて表示される。作業者の操作によって、欠陥識別データ91を1つずつ順番に表示させるなどすることで、欠陥の原因となったプロセスを特性することができる。次に、ステップS108では、欠陥識別データ91に基づいて、データ処理部4の欠陥抽出用の閾値C1A~C1Eの調整が行われる。この実施の形態では、半導体回路の電気的特性に影響を与えない欠陥を抽出しないように閾値を調整することで、欠陥検査装置71で検出される欠陥の数を減らし、半導体ウェハ2のレビュー工程などの手間を低減させる。図15の例では、Aグループの欠陥検出用の閾値を2μmに設定すると、欠陥サイズが1μmの欠陥を抽出できなくなる。このために、Aグループの閾値は1μより小さくして欠陥の検出感度を高くする必要がある。反対に、CグループからEグループに分類された欠陥は、欠陥識別データ91の動作不良の半導体回路の電気特性に影響を与える可能性が低いので、欠陥件検出用の閾値C1C~C1Eは大きくても良い。即ち、欠陥の検出感度を下げても良いことになる。欠陥の検出感度を調整するときは、データ処理部4の感度設定部33が各グループの欠陥検出用の閾値C1A~C1Eを個別に変更する。例えば、図16に示すように、Eグループの閾値C1Eを、より大きい値の閾値C2Eに変更する。これに対し、電気特性データで動作不良をみなされた箇所に欠陥識別データ91が表示されない場合には、その領域のグループの欠陥検出用の閾値を小さくして欠陥の検出感度を上げる。これにより、データ処理部4は、半導体装置41の電気特性に影響を与える可能性が高い領域の欠陥の検出感度を高くできる。その一方で、半導体装置41の電気特性に影響を与える可能性が低い領域の欠陥の検出感度は、低くできる。その結果、必要な欠陥を確実に抽出し、かつ半導体装置41の動作に影響を及ぼさない欠陥の抽出数を低減できる。欠陥を光学顕微鏡等でレビューする際に、対象となる欠陥の数を低減できるので、欠陥検査の効率が向上する。欠陥検出用の閾値C1A~C1Eの制御は、欠陥識別データ91に基づいて作業者がデータ処理部4を操作して実行することが好ましいが、データ処理部4の処理によって実行しても良い。この場合、解析サーバ72で作成した欠陥解析データが、データ処理部4の感度設定部33に送信され、感度設定部33が閾値の調整を行う。具体的には、予め閾値C1A~C1Eを1回の処理で増減させる幅を定めておき、欠陥解析を1回行うごとに閾値を増減させる。より詳細には、動作不良が検出された部分の欠陥サイズ情報が存在しないときには、そのグループの閾値C1A~C1Eを所定量だけ減少させる。これに対し、動作不良が検出されない部分は、その領域のグループの閾値C1A~C1Eを所定量だけ増加させる。閾値の調整を行う回数は、予め定めておいても良いし、半導体ウェハ2上で検出される欠陥の数が予め定められた数に達するまで閾値の調整を行っても良い。欠陥の検出感度を調整した後は、図2に示すステップS101からステップS105を実行して半導体装置41の欠陥検出を行う。ここで、欠陥の検出感度を調整した後、そのまま、ステップS105の欠陥判定を実行しても良い。以上、説明したように、この実施の形態では、半導体装置41の電気特性の測定結果と、データ処理部4が欠陥を検出した結果とを組み合わせるようにしたので、半導体装置41の動作に影響を与える欠陥を特定し易くなる。さらに、半導体装置41の動作に影響を与える欠陥と、動作に影響を与えない欠陥とを区別することができるので、半導体装置41内の輝度信号のグループごとに設定される閾値を個別に調整することが可能になる。半導体装置41のパターンの疎密に応じて欠陥の検出感度を最適化できるので、電気特性に影響を与える欠陥を効率良く抽出することが可能になり、検査工程の効率を向上できる。また、半導体装置41の動作に影響を与える欠陥を特定し易くなるので、製造装置のメンテナンスやプロセス改良を行い易くなり、半導体装置41の歩留まりを向上できる。ここで、データ処理部4と解析サーバ72は、1つの装置で構成しても良い。第3の実施の形態第3の実施の形態に係る半導体装置の検査装置及び欠陥検査方法の詳細について説明する。第1、第2の実施の形態と同じ構成要素には、同一の符号を付してある。また、重複する説明は省略する。図17に示すように、欠陥検査装置101は、外観検査部3と、データ処理部4と、判定基準設定部102を有する。外観検査部3とデータ処理部4は、第1の実施の形態と同様の構成を有する。判定基準設定部102は、データ処理部4との間でデータの送受信が可能なコンピュータからなり、CPUやRAM、ROMなどを有する設定制御部103を有する。さらに、データの入出力を制御する入出力制御部104と、ディスプレイなどの表示部105と、データを記憶する記憶部106とを有している。設定制御部103は、記憶部106に記憶されている欠陥検査用のプログラムを実行することで各種の機能を実現する。設定制御部103は、1つの半導体装置41内でAグループに分類された部分の占有率を計算する占有率計算部111と、占有率に基づいて半導体装置41の種類を分類する品種分類部112と、に機能分割できる。ここで、この欠陥検査装置101では、複数の品種の半導体装置41を製造する場合に、その各々の半導体装置41の欠陥検査に使用する閾値を品種ごとに決定することが可能である。そこで、図18を主に参照して、品種ごとに閾値を設定する方法について説明する。品種ごとの閾値の設定方法は、主に、新たな品種の半導体装置41の製造を開始する際に実施される。図18に示すように、ステップS101で半導体ウェハ2の表面の画像を取得する。続いて、ステップS102で半導体ウェハ2の表面の画像の画像信号を輝度信号に変換し、ステップS103で輝度信号に基づいたグループ分けを行う。さらに、ステップS201で、Aグループに分類された画素の面積から半導体装置41におけるAグループの占有率を算出する。続いて、ステップS202で占有率に基づいて判定基準を決定し、ステップS203で判定基準と品種を関連付けて登録する。以下、ステップS101からS103、S201、S202の詳細に説明する。ステップS101からステップS103までの処理は、第1の実施の形態と同様である。ステップS201では、データ処理部4の領域分類部32が、Aグループ、即ち輝度信号の信号レベルが0~50の画素を抽出して測定結果データを作成する。測定結果データは、半導体ウェハ2のデータや、半導体ウェハ2中の半導体装置41の位置を特定するデータと、その半導体装置41内でAグループとして抽出された画素の数とが関連付けられている。この測定結果データは、判定基準設定部102に送信される。続いて、判定基準設定部102の占有率計算部111が測定結果データから、Aグループとして抽出された画素の面積がその半導体装置41内で占める割合を、占有率として算出する。ここで、図19に、複数の品種の半導体装置41のそれぞれについて占有率を算出した結果の一例を示す。横軸は半導体装置41のタイプを示し、縦軸はAグループに分類される領域の占有率を示す。図19は、A~Sまでの19品種の半導体装置41のそれぞれについての占有率を調べた結果が示されている。例えば、Lタイプでは、下から3マス分のマークが表示されている。さらに、一番上のマークのさらに上に占有率を示す30が表示されている。占有率は、0から100まで10刻みで表示可能になっている。このために、Lタイプの半導体装置41における占有率の計算値が、例えば、32であって場合でも、30として表示される。図19に示す占有率のグラフは、判定基準設定部102の表示部105等に出力可能にすることが好ましい。ステップS202では、判定基準設定部102の品種分類部112が、Aグループの占有率に応じて判定基準を決定する。ここで、図20に、複数の品種の半導体装置41のそれぞれについて判定基準のランクを分類した結果の一例を示す。図20の左側の製品欄は、半導体装置の品種を示している。この例では、製造ラインで、AタイプからSタイプまでの19品種の半導体装置41を製造していることが示されている。中央の占有率欄は、占有率計算部111で計算された占有率が示されている。左側の判定基準欄は、品種分類部112で分類されたランクが表示されている。例えば、Lタイプの半導体装置41では、Aグループの面積の占有率が30で、判定基準がgである。占有率は10刻みで表示され、判定基準は、占有率が100~90までがa、89~80までがbとなっており、以下、占有率が10下がるごとにc~iまでランク付けされる。また、図20には省略されているが、占有率が9~0までがjにランクされる。図20に示す判定基準のグラフは、判定基準設定部102の表示部105等に出力可能にすることが好ましい。このようにして半導体装置41の品種ごとに分類された判定基準の情報は、判定基準データとして、記憶部106に記憶される。判定基準データは、品種分類部112によって作成されるもので、半導体装置41の品種と、判定基準のランクとが関連付けられたデータ構成、例えば、gランクの半導体装置41がLタイプ、Mタイプ、Nタイプ、Oタイプであることを示すデータになる。ステップS203では、判定基準ごとに品種を登録する。最初に、判定基準データが判定基準設定部102からデータ処理部4に送信される。データ処理部4では、判定基準データを記憶装置24に記憶させる。これにより、記憶装置24には、図21に示すような階層構造を有する判定基準データが形成される。記憶装置24には、判定基準のランクごとに欠陥検出用の閾値が予め登録されているので、以降、品種の情報で欠陥検出用の閾値を検索することが可能になる。次に、例えば、Lタイプの半導体装置41が製造する半導体ウェハ2の欠陥検査を行うときは、図2に示すようなフローチャートに従って処理が行われる。ここで、ステップS104で感度を設定するときは、データ処理部4の感度設定部33が、半導体装置41の品種の情報で記憶装置24の判定基準データを検索し、判定基準データに基づいて欠陥検出に用いる閾値を設定する。閾値は、判定基準のランクごと、即ち占有率ごとに予め定められており、例えば、図10及び図11に示すようにグループごとに設定される。半導体装置41を輝度信号で5つのグループに分類し、品種ごと、グループごとに設定された閾値を用いて欠陥検査を行う。ここで、異なる品種の半導体装置41であっても、判定基準が同じランクに分類される場合には、同じ閾値を用いて欠陥の検査が行われる。例えば、Mタイプ、Nタイプ及びOタイプの半導体装置は、判定基準のランクがLタイプと同じgに分類されるので、同じ閾値を使って欠陥が検査される。また、新しい品種として、Tタイプの半導体装置41の製造を開始する場合には、最初に、図18のステップS101からステップS203までを実施し、Tタイプの半導体装置41のAグループの占有率及び判定基準のランクを決定する。Tタイプの半導体装置41について判定基準データを作成し、データ処理部4の記憶装置24に登録する。欠陥検査装置101にTタイプの半導体装置41が搬入されたときには、図2のフローチャートに従って、Tタイプで判定基準データを検索して判定基準のランクを調べ、判定基準のランクに応じた閾値を使って欠陥の有無を調べる。特定の品種の製造が終了した場合には、データ処理部4の記憶装置24からその品種に関する判定基準データを削除する。例えば、Cタイプの品種の製造が終了した場合には、図21に示す階層構造のbランクのデータからCタイプのデータを削除する。以上、説明したように、この実施の形態では、品種の異なる半導体装置41の欠陥検査を行う場合に、輝度信号のレベルが所定の範囲に収まる領域が半導体装置41の上面の面積に占める割合を占有率として調べ、占有率の大きさを複数のランクに分類するようにした。これにより、ランクに応じた閾値を用いて半導体装置41の欠陥の有無を調べることが可能になる。パターンが密な領域が半導体装置41の全体に占める割合が同程度の半導体装置41は、異なる品種でも同じ閾値を使って欠陥を検査することが可能になるので、品種ごとに欠陥の検出に有効な閾値を調べる工程が不要になり、欠陥検査の効率を向上できる。また、1つの品種を代表品種とし、代表品種に適した閾値を調べ、この閾値を使って他の半導体装置の欠陥検査を行うと、代表品種と占有率が大きく異なる半導体装置では、欠陥を見逃し易くなることがあった。この場合には、プロセスの異常などを早期に発見することが困難になる。これに対し、この実施の形態では、占有率の近い半導体装置41で同じ閾値を使用するので、欠陥の見落としを抑制できる。さらに、半導体回路のパターンが最も密に配置されるAグループの占有率を調べることで、同様のパターン密度を有する半導体装置41の欠陥検査を精度良く行える。Aグループの占有率の代わりに、Bグループなど、他のグループの占有率を求めることで判定基準データを作成しても良い。欠陥検査装置101は、図12に示すような解析サーバ72を含んでも良い。半導体装置41の電気特性の検査結果に応じて閾値の調整が可能になる。この場合には、判定基準設定部102で判定基準を決定し、各判定基準の閾値を電気試験装置73の検査結果に基づいて最適化することが可能になり、欠陥検査の効率をさらに向上できる。また、データ処理部4と判定基準設定部102は、1つの装置で構成しても良い。同様に、データ処理部4と解析サーバ72と判定基準設定部102は、1つの装置で構成しても良い。第4の実施の形態第4の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。第1~第3の実施の形態と同じ構成要素には同一の符号を付してある。また、第1~第3の実施の形態と重複する説明は省略する。半導体ウェハ上に形成した薄膜などに欠陥が検出された場合には、半導体ウェハを拡大画像取得部である走査型電子顕微鏡SEMに導入し、半導体ウェハ表面の欠陥の拡大画像を取得してプロセスの異常を検討する。欠陥の検出数が多いときに全ての欠陥箇所の拡大画像を取得すると膨大な検査時間が必要になる。また、欠陥箇所を判断するための閾値を高くして拡大画像での欠陥の数を少なくすると、検査時間を短縮できるが、適切な欠陥の拡大画像を取得できないことがある。さらに、本来的に欠陥の原因にならない箇所を欠陥として認識すると検査時間が無駄に浪費される。これに対して、この実施の形態は、適切な欠陥箇所をより正確に発見して検査できるようにする欠陥検査方法、欠陥検査装置を以下に説明とする。図22に示すように、欠陥検査装置121は、欠陥検査部122と、欠陥位置抽出部123と、SEM124とを含んでいる。欠陥検査装置121は、SEM124の代わりに、欠陥及びその周囲の拡大画像が得られる他の装置を含んでも良い。欠陥検査部122は、例えば第1実施形態と同様に図3に示す半導体ウェハ2を撮像してその表面画像データを取得する外観検査部3と、外観検査部3の制御及び欠陥の判定を行うデータ処理部125とを有する。データ処理部125は、半導体ウェハ2の表面画像データを取得して欠陥を抽出するもので、半導体ウェハ2の良否を判定する良否判定部125Aを有する。欠陥位置抽出部123には、制御部131と、撮像、欠陥位置等のデータを表示するディスプレイなどの表示部132と、データの入出力を制御する入出力制御部133と、データを記憶する記憶部134とが設けられている。SEM124は、半導体ウェハ2の表面の拡大画像を取得する拡大検査部126と、拡大検査部126の制御とデータ処理を行うSEM制御部127とを有する。欠陥位置抽出部123の制御部131は、CPU、ROM、RAM等を含み、欠陥位置抽出用のプログラムを実行することで各種の機能を実現させる。この実施の形態における制御部131は、検査制御部141と、図3に例示する半導体装置41の品種ごとにテンプレートを選択するテンプレート選択部142と、半導体装置41のパターンの疎密に応じて欠陥位置を抽出する位置抽出部143とに機能的に分割される。次に、この実施の形態で使用されるテンプレートの一例について、図23の模式図を参照して説明する。半導体装置41の品種毎に用意されるテンプレート151は、輝度信号の諧調値に合わせて例えば第1~第5の領域152~156に分けられている。これら5つの領域152~156は、半導体装置41におけるパターンの疎密に対応しており、第1の領域152がパターンの最も密な領域であり、以降は第2、第3、第4の順番にパターンが徐々に疎になり、第5のグループ156がパターンの最も疎な領域になっている。テンプレート151は、第1~第5の領域152~156毎に個別に用意されてもよい。例えば、第1の領域152は、外観検査部3で撮像した半導体ウェハ2の画像の輝度信号を0~255の諧調値に変換したときに0~50に分類される画素の領域である。同様に、第2の領域153は、輝度信号の諧調値が51~100に分類される画素の領域である。第3の領域154は、輝度信号の諧調値が101~150に分類される画素の領域である。第4の領域155は、輝度信号の諧調値が151~200に分類される画素の領域である。第5の領域156は、輝度信号の諧調値が201~255に分類される画素の領域である。このようなテンプレート151の座標、輝度等の情報は、半導体ウェハ2に形成される半導体装置41の品種ごとに作成され、記憶部24に予め登録される。図23の例では、複数の品種毎に複数のテンプレート151の情報が記憶装置134に検索可能に登録されている。複数のテンプレート151が用意されているのは、半導体装置41の品種によってパターンが異なることに伴って、各々のテンプレート151151A~151Dの第1~第5の各領域152~156の大きさや形状、パターン密度、素子の配置等が異なるからである。これらテンプレート151の種類は4種類に限定されない。しかも、テンプレート151の各々に設定される領域の大きさや数も限定されない。また、図23ではテンプレート151は、1つの半導体装置41に相当する部分のみが図示されているが、半導体装置41が複数配列される半導体ウェハ単位のテンプレートでも良い。このようなテンプレート151を使用する場合には、第1~第5の領域152~156のいずれか1つの領域のデータのみを選択して抽出することができる。例えば、図23において、第1のテンプレート151Aを使用する場合、半導体ウェハ2のうち半導体装置41の形成領域から第1の領域152の抽出結果画像161Aの画像データのみを抽出する。又は、半導体ウェハ2の半導体装置41の各々の領域から第2の領域153の抽出結果画像161Bのデータのみを抽出する。半導体ウェハ2のうち半導体装置41の形成領域から第3の領域154の抽出結果画像161Cの画像データのみを抽出する。又は、半導体ウェハ2のうち半導体装置41の形成領域から第4の領域155の抽出結果画像161Dの画像データのみを抽出する。又は、半導体ウェハ2の半導体装置41の各々の領域から第5の領域156の抽出結果画像161Eのデータのみを抽出する。次に、図24のフローチャートを参照して欠陥検査装置を用いた欠陥検査について説明する。まず、ステップS401で欠陥検査部122が半導体ウェハ2の表面の画像情報を取得する。ここでの処理は、図2に示すステップS101と同様である。続いて、ステップS402で欠陥検査部122のデータ処理部125が半導体ウェハ2の表面の欠陥を検査する。即ち、半導体ウェハ2の全体、即ち半導体ウェハ2に形成された全ての半導体装置41の表面の欠陥の発生分布を検査する。欠陥の検査では、第1実施形態と同様に、画像における輝度が予め定められた閾値以上となるか否かで欠陥の有無を調査し、閾値以上になる位置を欠陥発生箇所として判定する。さらに、ステップS401で、良否判定部125Aが検査した欠陥が判定基準値以下であるか否かを判定する。欠陥の判定基準値は、例えば、検出した欠陥の数が所定数以下であるとか、検出した欠陥のサイズが所定大きさ以下であるか、などのような判定基準が半導体装置41の品種ごとに予め決められている。半導体ウェハ2の表面の欠陥が判定基準値以下であれば、その半導体ウェハ2は良品であると判定し、欠陥検査を終了する。その半導体ウェハ2は、次工程に搬送される。これに対し、ステップS403で半導体ウェハ2の表面の欠陥が判定基準値を越えていた場合には、ステップS404において欠陥位置抽出部123で欠陥位置を抽出する。欠陥位置を抽出するにあたり、最初にテンプレート選択部142が半導体ウェハ2に付与された品種情報で記憶部134を検索してテンプレート151を選択する。続いて、位置抽出部143が、テンプレート151を用いて所定の領域に存在する欠陥の座標を抽出し、拡大画像を取得すべき位置を特定するデータ、すなわち欠陥位置データを作成する。例えば、図23に示す第1の領域152の欠陥の座標を抽出して欠陥位置データを作成する場合には、テンプレート151の第1の領域152以外の領域をマスクし、半導体ウェハ2の表面の第1の領域152の画像を抽出する。さらに、画像処理によって、抽出した第1の領域152中の欠陥を特定し、その座標のデータを取得する。画像処理方法としては、例えば、同じ品種の半導体装置41を製造する他の半導体ウェハ2を同条件で製造し、その表面画像を取得する。続いて、他の半導体ウェハ2の表面画像と、検査対象となる半導体ウェハ2の表面画像とでパターンマッチングを行い、相違する箇所を欠陥として抽出する。また、欠陥のない画像を予め用意しておき、欠陥のない画像とパターンマッチグを行っても良い。ところで、欠陥データの取得方法は、半導体装置41の全体の画像の欠陥データを取得した後に、テンプレート151をマスクとして用いて選択した領域152の欠陥データを取得する方法に限られない。例えば、テンプレート151内の複数の領域152~156の選択された一部の領域、例えば第1の領域152の画像のみを取得した後に、その画像情報に基づいて選択された領域152の欠陥データを取得する方法を採用してもよい。その処理につて、図25を例に用いて説明する。図25aは、外観検査部122で取得した半導体ウェハ2の表面画像に相当する。この場合、半導体ウェハ2の表面には、全体にわたって複数の欠陥162が発生している。これに対し、テンプレート151を用いて半導体装置41内の第1の領域152中の欠陥162を抽出した結果に相当するのが図25bである。第1の領域152中の欠陥162のみが抽出されるので、半導体装置41全体における見かけ上の欠陥数は、減少する。抽出した欠陥162のそれぞれの位置の座標、輝度等のデータを取得することで欠陥位置データが作成される。それらのような欠陥位置データの取得に続くステップS405では、SEM124を用い、欠陥位置データで特定される位置の実際の拡大画像を取得する。すなわち、SEM制御部127は、拡大検査部126を制御してSEM124により撮像した半導体装置41の拡大画像情報のうち欠陥位置データで指定される領域の座標上の拡大画像を取得する。拡大画像は、欠陥位置データで指定された1箇所の座標だけで取得しても良いし、欠陥位置データで指定された全ての座標の拡大画像を取得しても良く、拡大画像を取得する数は、任意に設定される。続いて、SEM124で取得した拡大画像を用いて、作業者がプロセスの異常などを検証する。プロセスに異常があった場合には、該当するプロセス工程に対して警告を発し、工程の見直しや製造装置のメンテナンスを行う。次に、ステップS405で取得した拡大画像に基づいてプロセス異常を判定する手順の一例について図26を参照して説明する。図26は、SEMで取得した半導体装置41の表面の拡大画像の一部を示している。拡大画像には、最上層の層間絶縁膜171に配線溝172が形成されており、配線溝172内には複数のビアホール173A,173Bが形成されている平面像が現れている。複数形成されたビアホール173A,173Bのうちの1つのビアホール173Bは、形が変形し、開孔径が小さくなっている。変形したビアホール173Bの隣には、異物174が存在している。図26の画像に表示されている領域の断面は、例えば図27に示す構造になっている。半導体ウェハ2の上方に下側の層間絶縁膜168が形成されており、下側の層間絶縁膜168内には、配線169が例えばダマシン法により形成されている。下側の層間絶縁膜168として例えばCVD法によりシリコン酸化膜を形成する。配線169は、下側の層間絶縁膜168内に形成された配線溝内にTi、Ta等を拡散防止膜として形成した後にCu膜を成長させている。下側の層間絶縁膜168及び配線169の上には、中間の層間絶縁膜170として例えばシリコン窒化膜、シリコン酸化膜がCVD法により順に形成されている。中間の層間絶縁膜170の上には、上側の層間絶縁膜171として例えば窒化シリコン膜。シリコン酸化膜がCVD法により順に形成されている。さらに、層間絶縁膜171上に不図示のマスクを形成した後、層間絶縁膜171及び層間絶縁膜170をエッチングし、複数のビアホール173A,173Bを配線169に到達する深さに形成する。この後、不図示のマスクを用いて上側の層間絶縁膜171を途中までエッチングして配線溝172を形成する。図26の拡大画像では、ビアホール173Bが変形し、かつその開口径が小さくなっている。このことから、層間絶縁膜171の形成後からビアホール173A,173Bを形成前までの間に異物174が付着していること推定される。さらに、異物174の一部が上側の層間絶縁膜171で覆われているので、上側の層間絶縁膜171の形成前には既に異物174が存在していたことがわかる。これらから、異物174は、中間の層間絶縁膜170の形成後から上側の層間絶縁膜171を形成する前までの処理により半導体ウェハ2に付着したことがわかる。異物174は、外観検査部3により撮像された後、上記した方法により例えば第1の領域152中の欠陥として検出される。このために、中間の層間絶縁膜170の形成後から上側の層間絶縁膜1717の工程の見直しが必要になる。また、中間の層間絶縁膜170の形成と上側の層間絶縁膜171の形成との間に熱処理などの工程がある場合には、その工程も見直しに含まれる。これに対し、ビアホール173A、173Bが複数存在するパターンの密な領域である第1の領域152以外、即ちパターンが疎な領域で欠陥検査を行った場合は、例えば、図28に示すようになる。図28において、ビアホールが存在しないパターンの疎な領域、例えば第2の領域153にある配線溝172の底部に異物174が発見される。この場合は、上側の層間絶縁膜171の形成前に異物が付着したのか、配線溝172をエッチングした後に異物が付着したのかは明確に区別できない。これに対し、図26に示す拡大画像では、第1の領域152では異物174が付着した工程を特定できる。そのような欠陥は必ずしもパターンの密な領域に存在するとは限らないので、必要に応じてテンプレート151を使用して一部のパターンの疎な領域153~156を選択して検査してもよい。ところで、例えば第1の領域152に形成された欠陥の拡大画像を取得しても欠陥の発生原因や欠陥発生の時期を特定できない場合には、第2の領域153に形成された欠陥を同様にして調べる。第3の領域154以降のついても同様に選択して欠陥の詳細検査を行うことができる。また、第1の領域152の拡大画像を取得する前に、第2の領域153から第5の領域156のいずれかの領域の欠陥の拡大画像を取得しても良い。以上説明したように、本実施形態に示す欠陥検査装置121では、欠陥の拡大画像を取得する場所を、半導体装置41のパターンの疎密に応じて指定することが可能になる。通常は半導体装置41の不良の原因となる欠陥は、パターンが密な領域に生じたものである可能性が高いので、工程不良を生じた欠陥の発生原因を特定し易くなる。特に、半導体ウェハ2全体又は各半導体装置41の全体を検査する際に、パターンが密な領域では欠陥が検出され難い工程では有効である。これにより欠陥箇所の誤検出を少なくすることが容易になるので、SEM等による拡大画像を取得する回数を減らせ、検査効率を向上できる。ところで、図22に示す欠陥検査装置121において、欠陥検査部122に、例えば第1の実施の形態又は第2の実施の形態の欠陥検査装置1,71を使用してもよい。この場合の欠陥検査部122として用いられる欠陥検査装置1,71は、データ処理部4の制御部21に、第4の実施の形態と同じ良否判定部125Aを有する。欠陥検査装置121は、図24のフローチャートに従って欠陥を検査する。ここにおいて、ステップS402の欠陥検査工程及びステップS403の欠陥判定は、図2のステップS102からステップS105に従って行われる。例えば第1実施形態と同様に、撮像カメラ15による撮像を行う。撮像カメラ15で撮像した半導体ウェハ2の画像は、画像信号としてデータ処理部125に出力される。データ処理部4,125の図1に示す検査制御部35は、図1に示すステージ10の駆動量から算出される半導体ウェハ2上の撮像位置の座標データと画像信号とを関連付けて記憶部24に記憶する。続く、図2のステップS102で、データ処理部4,125は、図1に示す信号変換部31において光の三原色に対応するRGB信号からなる画像信号を、輝度信号及び色差信号に変換する。輝度信号は、例えば、黒を0、白を255とする256諧調のレンジ幅で変換される。これにより、半導体ウェハ2上の画像の各画素の明るさの情報である輝度信号が得られる。次に、図2のステップS103で半導体ウェハ2の表面画像を輝度信号に基づいてグループ分けする。データ処理部4,125の図1に示す領域分類部32は、半導体ウェハ2の画像の各画素の輝度信号を第1実施形態と同様に例えば5段階の輝度レベルに分類する。次に、図2に示すステップS104でデータ処理部4,125うちの図1に示す感度設定部33が、例えば第1実施形態に示したように各グループに分類された領域ごとに検出感度を設定する。次に、図2に示すステップS105で図1に示す判定部34が5つのグループごとに欠陥の有無を判定する。ここで、第1の実施の形態又は第2の実施の形態の欠陥検査方法と同様に、半導体装置41のパターンの疎密に応じて欠陥の判断に必要な輝度の閾値が調整される。例えば、パターンが密な領域では欠陥判断に必要な輝度の閾値を下げて検出感度を高くし、疎な領域ではその閾値を上げて検出感度を低くする。これにより、半導体ウェハ2又は半導体装置41の全体に対する欠陥の発生位置の分布や、欠陥の大きさの分布が確認される。図24に示すステップS402で欠陥を抽出したら、ステップS403において図22に示す良否判定部125Aが、半導体ウェハ2の良否判定を行う。例えば、欠陥の数が所定数以上であったり、欠陥サイズが所定以上であったり、欠陥の輝度が閾値より高い場合には、ステップS404に進む。ステップS404以降の処理を第4の実施の形態と同様に行い、選択した領域の欠陥の位置を検出した後にその領域の画像を取得する。ここで、良否判定部125Aは、第2の実施の形態に示すように欠陥サイズ情報を用いて欠陥判定を行っても良い。以上のように半導体装置41のパターンの疎密の領域の大きさに応じて欠陥検出感度を予め調整することにより、第1~第5の領域152~156のそれぞれの欠陥の判定精度が向上する。特に、欠陥検査部122で、半導体ウェハ2全体と各半導体装置41全体としての欠陥の分布を調べることができるので、第4実施形態と同様に有効な欠陥箇所を抽出する確率を高めるとともに、欠陥の全体的な傾向を高い精度で得ることができる。これにより、欠陥の発生原因や対象に関する評価を高精度に行うことができる。また、これに伴って、プロセスの見直しや装置のメンテナンスなどが適切に行うことが可能になり、半導体装置41の生産性が向上する。欠陥検査装置は、欠陥検査部122に、テンプレート選択部142及び位置抽出部143を設け、欠陥検査部122とSEM124とを通信可能に接続しても良い。以上に挙げた全ての例および条件的表現は、発明者が技術促進に貢献した発明および概念を読者が理解するのを助けるためのものであり、ここで具体的に挙げたそのような例および条件に限定することなく解釈するものであり、また、明細書におけるそのような例の編成は本発明の優劣を示すこととは関係ない。本発明の実施形態を詳細に説明したが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、それに対して種々の変更、置換および変形を施すことができる。以下に、前記の実施の形態の特徴を付記する。付記1基板に形成されたパターンを撮像して画像信号を作成する工程と、前記画像信号を輝度信号に変換し、前記輝度信号の大きさによって前記基板を撮像した複数の画素を複数のグループに分類する工程と、前記グループ内の前記画素の前記輝度信号の信号レベルと、前記グループ毎に設定された前記輝度信号の閾値とを比較し、前記閾値を越えていた場合に、その画素を欠陥と判定する工程と、を含む半導体装置の欠陥検査方法。付記2前記グループごとに検出した欠陥の座標データとサイズデータを作成する工程と、前記パターン上で電気的な動作不良を示した部分の座標データと、前記座標データ及び前記サイズデータとから、前記パターン上で電気的な動作不良を示した部分と、その部分の欠陥のサイズのデータとを関連付ける工程と、を含む付記1に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記3前記基板の画像上で電気的な動作不良を起こした部分に、前記グループを特定するデータと前記サイズデータとを重ねて表示する付記1又は付記2に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記4複数の前記グループから選択される1つのグループに分類される領域が半導体装置に占める占有率を算出する工程と、前記占有率の大きさによって前記半導体装置を複数のランクのいずれかに分類する工程と、前記ランクごとに予め設定されている前記閾値を前記半導体装置の欠陥検出用の閾値に設定する工程と、と含む付記1乃至付記3のいずれか一項に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記5複数の前記グループから選択される1つのグループは、輝度信号が最も小さいグループが選択される付記4に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記6基板に形成されたパターンを撮像して得られる画像信号を輝度信号に変換する信号変換部と、前記輝度信号の大きさによって、前記基板を撮像した複数の画素を複数のグループに分類する領域分類部と、前記グループごとに設定された閾値を有し、前記パターンの欠陥を前記グループごとに検出する判定部と、を含む半導体装置の欠陥検出装置。付記7前記パターン上で電気的な動作不良を示した部分と、前記グループごとに検出した欠陥のサイズデータとを前記基板上の座標データを用いて関連付ける解析部を含む付記6に記載の半導体装置の欠陥検出装置。付記8前記判定部は、前記閾値を前記グループごとに変更可能に構成されている付記5又は付記7に記載の半導体装置の欠陥検出装置。付記9複数の前記グループから選択される1つのグループに分類される領域が半導体装置に占める占有率を算出する占有率算出部と、前記占有率の大きさによって前記半導体装置を複数のランクのいずれかに分類する品種分類部と、を含む付記6至付記8のいずれか一項に記載の半導体装置の欠陥検出装置。付記10前記半導体装置を特定する情報で、前記ランクごとに設定されている欠陥検出用の閾値を検索し、その品種の前記半導体装置の欠陥検査で使用する前記閾値を決定する感度制御部を有する付記9に記載の半導体装置の欠陥検出装置。付記11半導体装置のパターンの疎密に応じて分けた複数の領域のうち少なくとも1つを有するテンプレートを取得する工程と、前記複数の領域に対応する少なくとも1つの選択領域を前記テンプレートにより選択する工程と、前記半導体装置表面の画像を取得する工程と、前記画像のうち前記選択領域の欠陥位置を欠陥位置データとして抽出する工程と、を含む半導体装置の欠陥検査方法。付記12前記欠陥位置データにより特定される前記半導体装置の前記欠陥位置の拡大画像を取得する工程を含む付記11に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記13前記テンプレートは、半導体装置の品種毎に個別に選択される付記11又は付記12に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記14前記複数の領域は、前記半導体装置の表面で測定される輝度の階調の大きい順に分けられる領域である付記11に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記15前記選択領域の前記欠陥位置データは、前記画像の輝度の大きさが予め設定された閾値以上となるか否かを基準にして抽出されるデータである付記11乃至付記13のいずれか一項に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記16前記複数の領域毎に、前記閾値が調整されていることを特徴とする付記15に記載の半導体装置の欠陥検査方法。付記17半導体装置のパターンの疎密に応じて複数の領域に区分けしたテンプレートを取得するテンプレート選択部と、前記テンプレートを用いて、前記複数の領域のうち選択した領域内に形成された欠陥位置を輝度の大きさに基づいて抽出し、抽出された前記欠陥位置における拡大画像の取得を拡大画像取得部に指示する欠陥位置データを作成する位置抽出部と、を含む半導体装置の欠陥検査装置。"