图案的检查、测量装置及程序的制造方法

本发明涉及利用检查或测量对象图案的边缘的位置对于图案进行检查或测量的图案的检查、测量装置，以及通过该图案的检查、测量装置的计算机执行的计算机程序。

背景技术：
在半导体制造领域，很早就利用使用了扫描电子显微镜(ScanningElectronMicroscope，SEM)的检查装置或测量装置。伴随着流程规则的进化，更加精细的图案被转录在晶圆上，这使得晶圆上所形成的图案的密度增加，从而增加了通过尺寸测量进行评价所需要的点。因此，从抑制评价时间这一观点出发，通过伴随着对于成为评价对象的图案的尺寸在相对较大的视野(FieldofView，FOV)下的图像获取(低倍率图像获取)进行检查，在缺陷发生风险较高的地方，即，对于精简有必要在更高倍率下进行评价的测量点的必要性在增加。除了图案的精细化之外，由于是使用低倍率图像的检查，应该检测出的缺陷的大小，在图像上存在变小的倾向。另外，作为测量装置的用途，除了使用在高倍率下获取的图像对于缺陷发生风险较高的情况进行评价之外，还利用了用于对应于流程变化的曝光条件的管理等。伴随着图案的精细化，在用于品质管理的图案尺寸管理中存在所允许的测量值的变动减小的倾向，另外，伴随着图案的精细，为了制造良品曝光条件所能允许的变化量也在减小，因此，在所谓曝光条件管理的用途中，所允许的测量值的变动也存在变小的倾向。进一步，与转录至晶圆上的图案的形状变得复杂相随，在检查装置和测量装置的双方，下述用途在不断增加，即不是对作为一维特征的尺寸进行评价，而是必须对作为二维特征的形状进行评价。在形状评价中，通常通过对作为评价基准的预定轮廓形状与从对作为评价对象的图案进行拍摄而得到的图像所提取的轮廓形状进行比较，从而进行评价，本来就是对几何信息和图像信息这样所谓不同种类的数据进行比较，此外还加上流程变化等要素，使得这两者的轮廓形状不同的现象，经常发生。在这样的背景下，作为灵活利用设计数据并通过轮廓形状的比较来进行检查的技术的例子，可以列举专利文献1所公开的技术。在专利文献1中，公开了如下的技术，即：将图案的变形量分离成大区域的变形量和局部的变形量来捕捉，此后，利用局部的变形量来进行缺陷检查。现有技术文献专利文献专利文献1：日本特开2010-268009号公報(美国专利第7660455号说明书)

技术实现要素：
发明所要解决的问题在采用专利文献1所公开的技术的情况下，存在发生虚报的可能性。根据发明者的研究，这其中的一个原因在于，专利文献1中记载的技术中的“第二轮廓线”是利用基于从图像所获取的轮廓，通过预定的阈值而提取的边缘来形成的。专利文献1中所记载的技术，在轮廓的形状不随部位变化而是相同的情况下，由于大区域的图案变形量，成为反映例如由于图案形成时的曝光量偏离最佳值导致图案的整体变粗大的值，因此通过使用从整体变形量除去大区域的图案变形量得到的局部的变形量来进行检查，则可以得到所希望的结果。但是，从图像所得到的轮廓的形状由于各种原因而发生变化。例如，在获取图像时，要考虑到各种噪声的影响。另外，在图案的曲率较大部分显著表现出边缘效应，所以，除了依赖于包含了粗糙度的侧壁形状而发生变化之外，还依赖于二维图案形状而发生变化。此外，所检测的2次电子的量受到拍摄时试料的带电状态影响，例如，在与电子束的扫描方向垂直的线条图案的情况下，对应于右侧侧壁的轮廓与对应于左侧侧壁的轮廓，其形状不同。以专利文献1中所公开的技术为首的现有技术，强烈地受到这些因素的影响，从而存在引起发生虚报的可能性。进一步，轮廓形状，除了上述原因之外，根据加速电压、探针电流等拍摄条件而改变，此外，由于拍摄装置而存在个体差。这些原因，主要形成大区域性影响，因此，乍一看，可以认为与虚报的发生无关，但是在通过与设计数据之间的比较进行检查时，由于这些因素，也存在发生虚报的可能性。至于为什么，例如，将利用阈值法所求得的轮廓形状与由设计数据所生成的轮廓形状进行比较的情况下，本来，应该使用利用什么样的阈值所获取的轮廓形状来进行两者的比较，是根据检查用教程等而预先制定的，但是在轮廓形状发生变化的情况下，伴随着该变化，存在与预先指定的阈值所不同的阈值成为恰当的阈值的可能性。在这种情况下，即，使用不恰当的阈值来求得轮廓形状的情况下，则以专利文献1所公开的技术为首的现有技术，存在引起虚报发生的可能性。基于上述研究，发明者捕捉到问题的本质在于，基于从对作为评价对象的图案进行拍摄所得的图像所获取的轮廓，利用通过某一阈值(更为常用的是，边缘提取参数)所提取的边缘进行检查、测量时，该阈值不一定是适合该检查、测量的阈值。在上述研究基础上，以下提出了图案的检查、测量装置以及计算机程序，其目的在于，在利用从对作为检查或测量对象图案进行拍摄得到的图像提取出的边缘位置来进行检查或测量时，降低噪声等影响，提高检查或测量结果的可靠性。解决问题的技术方案为了解决上述课题，例如，采用权利要求书所记载的构成。本申请包含了多个解决上述问题的技术方案，举一例而言，一种图案的检查、测量装置，其从对检查或测量对象图案进行拍摄所得到的图像数据采用边缘提取参数来提取出边缘位置，利用该边缘位置对所述检查或测量对象图案进行检查或测量，其特征在于，利用表示作为所述检查或测量的基准的形状的基准图案与所述图像数据来生成所述边缘提取参数。发明效果根据本发明，使用了对检查或测量对象图案进行拍摄所得的图像数据所提取的边缘位置来进行检查或测量，降低了噪声等的影响，使提高检查或测量结果的可靠性成为可能。除上述之外的问题、结构以及效果，通过如下的实施方式的说明变得更为明确。附图说明图1是说明第1实施方式的图案检查装置的构成的图。图2是显示第1实施方式的图案检查装置的动作的流程图。图3是显示第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的初期设定部的动作之中，与基准轮廓线形成处理相关的动作的流程图。图4是说明第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的初期设定部的动作之中，基准轮廓线形成处理中的基准边缘的提取方法及基准边缘的筛选方法的图。图5是显示第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的初期设定部的动作之中，与基准轮廓线形成处理中基准边缘提取处理相关的动作的流程图。图6是显示第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的边缘提取参数生成部的动作的流程图。图7是说明第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的边缘提取参数生成部的动作之中，与亮度轮廓生成处理相关的动作的流程图。图8是说明第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的边缘提取参数生成部的动作之中，亮度轮廓生成处理中的亮度轮廓的获取方向的图。图9是说明第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的边缘提取参数生成部的动作之中，与初期参数计算处理相关的动作的流程图。图10是说明第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的边缘提取参数生成部的动作之中，初期参数计算处理中的初期参数的计算方法的图。图11是说明第1实施方式的图案检查装置中的边缘提取参数的值的意思的图。图12是显示第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的边缘提取参数生成部的动作之中，用于初期参数平滑化处理的权重函数的例的图。图13是显示第1实施方式的图案检查装置中初期参数和边缘提取参数的例的图。图14是显示第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的检查部的动作的流程图。图15是说明第1实施方式的图案检查装置的演算装置中所包含的检查部的动作的图。(a)是表示初期状态的图；(b)是表示使用第一缺陷判定阈值检测出缺陷候补的状态的图；(c)是表示使用第二缺陷判定阈值对缺陷候补进行扩展了的状态的图。图16是说明从第1实施方式的图案检查装置输出的图像内容的图。(a)是描画了基准图案的图像；(b)是检查图像；(c)是显示与作为缺陷而检测出的区域相关的信息的图像；(d)是显示各局部区域的边缘提取参数由平均值偏离了多少的图像。图17是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，与测长轮廓线修复处理相关的动作的流程图。图18是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，在测长轮廓线修复处理中有关附加掩模进行细线化处理的动作的图。图19是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，在测长轮廓线修复处理之中有关欠损内测长轮廓线修复处理的动作的流程图。图20是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，在测长轮廓线修复处理之中有关欠损间测长轮廓线修复处理的动作的流程图。图21是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，测长轮廓线修复处理的动作的图。图22是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，欠损内测长轮廓线修复处理的动作的图。图23是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，欠损内测长轮廓线修复处理的动作的图。图24是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，欠损间测长轮廓线修复处理的动作的图。图25是说明在第1实施方式的第1变形例的演算装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，欠损间测长轮廓线修复处理的动作的图。图26是说明第2实施方式的尺寸测量装置的构成的图。图27是显示第2实施方式的尺寸测量装置的动作的流程图。图28是说明第2实施方式的尺寸测量装置的动作的图。图29是说明第2实施方式的尺寸测量装置中由操作终端120的操作者进行设定的处理参数的输入界面的图。图30是说明第2实施方式的尺寸测量装置的测量结果的提示方法的图。图31是说明第3实施方式的尺寸测量装置的构成的图。图32是显示第3实施方式的尺寸测量装置的动作的流程图。图33是说明第3实施方式的尺寸测量装置的动作的图。图34是说明第3实施方式的尺寸测量装置的测量结果的提示方法的图。图35是说明第4实施方式的尺寸测量装置的构成的图。图36是显示第4实施方式的尺寸测量装置的演算装置中所包含的参数矫正部的动作的流程图。图37是说明第4实施方式的尺寸测量装置的演算装置中所包含的参数矫正部的动作的图。图38是显示第4实施方式的尺寸测量装置的动作的流程图。图39是说明第5实施方式的图案检查装置的构成的图。图40是显示第5实施方式的图案检查装置的动作的流程图。图41是说明第5实施方式的图案检查装置中检查对象的指定方法的图。图42是说明第5实施方式的图案检查装置中的检查方法的图。图43是说明第1实施方式的第1变形例的演算装置中包含的轮廓线形成部的动作中，在进行了欠损间测长轮廓线修复处理的情况下对于缺陷种类进行判断的方法的图。(a)表示发生了桥接的状态的图。(b)表示发生了缩颈的图。图44是说明第1实施方式的第2变形例的图案检查装置中的检查图像的获取方法的图。(a)是对于作为检查对象的试料进行说明的图。(b)是对于检查对象范围内的检查图像的获取方法进行说明的图。(c)是表示现有的检查图像的图。(d)是表示第1实施方式的第2变形例中的检查图像的图。(e)表示模具的纵横方向对于载物台的移动方向呈相对倾斜的情况下的检查图像的图。图45显示第1实施方式的第2变形例中的图案检查装置的动作的流程图。具体实施方式以下所说明的实施例中，主要对于图案的检查、测量装置进行说明，该图案的检查、测量装置的目的在于，在利用从对作为检查或测量对象的图案进行拍摄而得到的图像数据提取出的边缘位置进行检查或测量时，降低噪声等影响，提高检查或测量结果的可靠性。同时，对用于在计算机上执行上述处理的计算机程序进行说明。为了达到如上所述的目的，以下说明的实施例中，在从对作为检查或测量对象图案进行拍摄得到的图像数据采用边缘提取参数提取出边缘位置，利用该边缘位置对于检查或测量对象图案进行检查或测量的图案的检查、测量装置中，主要对于利用表示作为检查或测量基准的形状的基准图像与所述图像数据来生成所述边缘提取参数的图案的检查、测量装置以及计算机程序进行说明。实施例1＜第1实施方式＞以下，对于第1实施方式参考图1至图16进行说明。本实施方式是非常适用于如下用途的图案检查装置的例子，即：随着相对于成为评价对象的图案的尺寸在相对较大视野下的图像获取(低倍率下的图像获取)而进行检查，由此，提取相对于作为预先检查的基准而赋予的轮廓形状发生局部变形的图案区域作为“缺陷区域”(发生缺陷的风险较高区域)。半导体的流程规则在进化，更精细的图案被转录至晶圆上，随之，有必要检测出由于掩模设计不良等引起的系统缺陷，从而灵活应用设计数据来进行检查的必要性在增加。掩模设计或用于转录的参数设定的余量在减少，容易发生系统缺陷之外，由于和随机缺陷不同而可以通过特定发生原因来实施改善对策进行有效对应，这就是为什么针对系统缺陷的对策的重要度在增加的原因。在系统缺陷的情况下，由于针对所有的模具发生同样的缺陷，而不能通过以往实施的经由模具之间的相互比较的检查来检测出，而只能通过与设计数据进行比较的检查来检测出。另外，对于检查的观点而言，不仅需要对作为一维特征的尺寸的检查，对二维形状的检查的必要性也在不断增加。在进行这样的检查之际，除了图案的精细化倾向之外，由于是使用低倍率图像进行的检查，应检测出的缺陷的大小在图像上有变小的倾向，如前所述。另外，在通过与设计数据进行比较而提取局部变形的图案区域作为缺陷区域的情况下，有必要分离由于拍摄(ショット)内的焦点距离或曝光量变化而产生的图案粗细的影响。在上述专利文献1中所公开的技术中，将这些影响作为大区域的图案变形量而与局部图案变形量进行分离，利用局部图案变形量进行缺陷检查，这一点对于处理问题是有效的，但是，如上所述，其也存在问题。进而，从限制评价时间的观点出发，有时为在移动载物台(试料台)的同时获取图像的检查。在此情况下，由于以载物台的移动速度不均匀为首的各种原因，相对于晶圆上的实际的图案形状，存在对该图案进行拍摄所得到的图像上的图案形状发生应变的情况。这些应变，通常在修复后与设计数据进行比较，但是，存在如下情况，即：与希望检测出的缺陷大小相比，作为充分的缓慢变形而出现的残留应变被残留下来。基于上述研究，本实施方式是旨在解决发明问题的例子。以下，进行详细说明。[图案检查装置的构成]图1是说明本实施方式的图案检查装置的构成的图，是示出了作为拍摄装置使用SEM的图案检查装置的一例的图。本实施方式的图案检查装置包括具备SEM101和该SEM的控制装置102的拍摄装置100、演算处理装置110、操作终端120以及存储装置130。SEM101具有电子枪101a、聚光镜101b、偏向器101c、ExB偏向器101d、物镜101e、载物台101h以及二次电子探测器101k。由电子枪101a发射出的一次电子束经过聚光镜101b被收敛，经过偏向器101c、ExB偏向器101d、物镜101e而在放置于载物台101h上的试料(晶圆)101g上进行聚焦照射。当被照射电子束，从试料101g产生二次电子。从试料101g所产生的二次电子，通过ExB偏向器101d被偏向，由二次电子探测器101k所检测。与由偏向器101c的电子束二维扫描同步，或与由偏向器101c的电子束在X方向的往返操作以及由载物台101h在试料101g的Y方向的连续移动同步，通过检测试料所产生的二次电子，得到二维电子像。由二次电子探测器101k所检测出的信号，通过A/D转换器101m转换为数字信号，通过控制装置102而被送至演算处理装置110。控制装置102通过控制SEM101，能够以所需条件进行电子束扫描。控制装置102将用于在试料上的所期望位置上设定扫描位置用的偏向信号提供给偏向器101c。偏向器101c根据所提供的信号，将视野的大小(倍率)变为所期望的大小。控制装置102将通过与偏向器101c的扫描同步由检测器101k所得到的检测信号进行排列所得到的检查图像送至演算处理装置110。需要说明的是，SEM101及控制装置102的构成，只要能够以所要求的条件将对试料101g进行拍摄所得的检查图像提供给演算处理装置110即可，不限于列举出的构成。演算处理装置110具有存储器111、实行图2的步骤S201等处理的初期设定部112、实行图2的步骤S202等处理的边缘提取参数生成部113、实行图2的步骤S203等处理的轮廓线形成部114以及，实行图2的步骤S204等处理的检查部115，通过将由拍摄装置100输入的检查图像与由存储于存储装置130中的设计数据所形成的基准轮廓线进行比较，来对试料101g上所形成的图案进行检查。演算处理装置110中所实行的处理所必要的信息，作为检查用教程(レシピ)而存储在演算处理装置110内的存储器111中。教程是用于使图案检查装置自动动作的动作程序，对于作为检查对象的试料种类的每一种，存储在上述存储器111上或外部存储介质上，必要时读取。演算处理装置110与具有键盘等的输入设备的操作终端120相连结，接受经过该输入设备的来自操作者的输入的同时，具有在该操作终端120上所设置的显示装置上显示用于提示操作者的图像或检查结果的功能。这些功能，例如，通过被称作GUI(图形用户界面，GraphicalUserInterface)的图形界面来实现。需要说明的是，演算处理装置110中的控制或处理的一部分或全部，可以分配给搭载有CPU、可以存储图像的存储器的电子计算机等来进行处理和控制。另外，操作终端120还可以作为将检查所必要的电子设备的坐标、用于决定位置的图案匹配用辞典数据(后述)、包含拍摄条件等的拍摄教程，通过手动或灵活应用存储于存储装置130的电子设备的设计数据来生成拍摄教程生成装置而发挥作用。存储装置130是存储设计数据和辞典数据的存储装置，例如硬盘。需要说明的是，本实施方式中的设计数据是指用于确定作为检查的评价基准的二维轮廓形状的数据，不仅仅限于电子设备的设计数据本身。例如，也可以是描述了将要形成于晶圆上的图案图形的布局的布局图案，还可以是从基于电子设备设计数据而形成的掩模图案形状通过光刻模拟等方法求得的轮廓形状，还可以是从良品图案所提取的轮廓形状。本实施方式中，作为设计数据，采用形成由光刻模拟器所得到的曝光图案的外形的曲线(包括折线或多边形)。设计数据构成为包含图案图形的个数、各图案图形所包含的顶点的坐标、各顶点的连结关系的信息，以便能够定义表示作为评价基准的轮廓形状的多边形。需要说明的是，连结关系的信息作为带有方向的信息而构成，以便能够判断图案的内外。另外，如后述(图2)所示，初期设定部112也将辞典数据与基准图案进行对应而存储，该辞典数据是在将基准轮廓线与检查图像进行位置对准之时，与作为模版而使用的区域相关的几何信息。辞典数据例如是具有区域中心位置的坐标信息和区域大小信息的信息，预先生成并存储的如下信息，即：考虑到“搜索范围内的一致性”等而提取的、与为了作为模板区域而适用的1个以上的区域相关的信息。在将进行位置对准时的模板信息不是作为图像数据而是作为辞典数据进行保存，由此，与作为图像数据进行保存的情况相比，可以削减需要保存的数据量。另外，根据需要，还可以构成为具有模拟器140，其基于存储装置130所存储的设计数据求得在晶圆上所形成的图案形状。通过这样的构成，根据当初存储在存储装置130中的设计数据所确定的二维轮廓形状与推测的在晶圆上所形成的图案形状之间差异较大的情况下，由模拟器140从当初存储的设计数据求出推测出的在晶圆上所形成的图案形状，可以作为成为检查评价基准的基准图案，因此，能够减少虚报，能够提高检查的可靠性。[图案检查装置的动作]接下来，对于本实施方式中的图案检查装置的动作，参考图2进行说明。图2是显示本实施方式的图案检查装置的动作的流程图。当开始图案检查处理时，首先，在步骤S201中，初期设定部112进行检查图像与基准图案的初期设定。与检查图像和基准图案的初期设定相关的处理，具体而言，如下进行处理。初期设定部112首先实施从拍摄装置100读取检查图像，根据需要实施预处理。作为预处理的一例，有例如用于除去噪声的平滑化处理等，对于这些预处理，可以利用适当的公知技术来实施。接下来，初期设定部112从存储装置130读取与检查图像相对应范围的设计数据，根据需要，在进行对图案图形的拐角进行圆角处理等设计数据的变形处理之后，基于变形后的设计数据求出基准轮廓线。检查图像相对应的范围的设计数据的读取，采用设计数据所具有的顶点坐标与连结关系的信息，对于表示作为评价基准的轮廓形状的多边形的一部分可能包含在检查图像所对应的范围(考虑了检查图像获取时与位置偏离误差相对应的余量等的范围)的数据均应该读取。即，所述多边形的边之中，至少而言，不仅对于一个顶点包含在检查图像所对应的范围内的边，对于边的一部分穿越检查图像所对应的范围的那些边，也要读取。另外，基准轮廓线是将基准边缘基于设计数据进行连结的轮廓线，在本实施方式中，成为作为检查基准的基准图案。初期设定部112的动作之中，对于与基于设计数据求出基准轮廓线的处理(基准轮廓线形成处理)相关的动作，此后进行详细描述(参考图3)。初期设定部112进一步从存储装置130读取与检查图像相对应范围的辞典数据，进行基准轮廓线与检查图像之间的位置对准。基准轮廓线与检查图像之间的位置对准，只要采用公知的技术进行实施即可。例如，可以采用以归一化互相关系数作为评价值的模板匹配。此时的模板图像，例如，参考辞典数据求出适合进行位置对准的区域，将该区域内所包含的基准轮廓线描画在图像上，可以采用利用高斯滤波器等平滑化滤波器进行模糊化的图像。另外，作为将基准轮廓线与检查图像进行位置对准的其他方法的例子，可以将参考辞典数据求得的、适用于位置对准的区域内所包含的基准轮廓线，和从检查图像利用Sobel滤波器等提取的轮廓线，利用轮廓线匹配方法进行位置对准。作为轮廓线匹配方法，可以通过例如作为粗搜索而采用广义霍夫变换，作为精确搜索而采用ICP(迭代最近点法，IterativeClosestPoint)算法这样的两步法高精度地实施。或者，还可以将参考辞典数据求出的、适合进行位置对准的区域内所包含的基准轮廓线描画在图像上，将采用利用高斯滤波器等平滑化滤波器进行模糊化的图像作为模版图像，将从检查图像利用Sobel滤波器等提取的轮廓线描画在图像上并利用高斯滤波器等平滑化滤波器进行模糊化的图像作为被搜索图像，在此基础上将归一化互相关系数作为评价值通过模板匹配来实施。基准轮廓线与检查图像之间的位置对准的方法不限于此，可以通过各种方法来实施。需要说明的是，当参考辞典数据所求得的“适用于位置对准的区域”存在多个时，可以构成为仅利用其中的一个来进行位置对准，也可以构成为在各区域独立地进行位置对准并从结果中求得最终的位置对准结果，还可以构成为将多个区域进行组合同时进行位置对准。接下来，在步骤S202中，边缘提取参数生成部113生成边缘提取参数。步骤S202的处理，具体而言，利用在进行了位置对准状态下的检查图像与基准轮廓线，对于每个基准边缘求出一个边缘提取参数。在本实施方式中，轮廓线形成部114由于利用了阈值法，在阈值法中，在提取边缘时所使用的参数，即“阈值”就成为边缘提取参数。将边缘提取参数算出，使得在正常部位从检查图像所提取的边缘与基准边缘大致相同。对于边缘提取参数生成部113的动作，此后进行详细描述(参考图6)。接下来，在步骤S203中，轮廓线形成部114利用步骤S202所生成的边缘提取参数，提取测长边缘(后述)，形成测长轮廓线(后述)。步骤S203的处理具体而言是如下处理，即：从每个基准边缘所生成的亮度轮廓，基于该基准边缘所对应的边缘提取参数，求得检查部115的处理所使用的边缘。以下说明中，将采用亮度轮廓所求得的边缘特别称作“测长边缘”。需要说明的是，本实施例中，后述的在检查部115处理中为了参考EPE(边缘定位误差，EdgePlacementError，相当于本实施方式中从基准边缘至测长边缘之间的距离)的值，仅仅求得从基准边缘至测长边缘之间的距离，但是根据检查或测量的用途，也可以将测长边缘作为检查图像的坐标系中二维坐标的列来求取，模仿基准边缘的连结方式进行连结，作为轮廓线来进行处理。如此连结的测长边缘称作“测长轮廓线”。通过将其作为轮廓线进行处理，可以实施曲线近似等公知技术的几何学上的平滑化处理，除了能够降低由于噪声影响引起的轮廓线形状的错乱之外，根据需要，将EPE的测量方法不是作为“点与点”之间的距离而是作为“点与多边形”或“多边形与多边形”的距离来进行定义，还可以提高EPE的测量精度。另外，还可以实施检测相互交叉的线段之间的交叉，为了消除该交叉可以进行测长边缘的削除、移动、排列顺序的变更等处理。通过增加这些处理，例如，当想要将基准轮廓线与测长轮廓线的差异部分的面积作为指标来掌握形状的差异的情况下，可以提高指标的可靠性。在本说明书的此后记载中，考虑到这些变形例，对于提取测长边缘之后，对于无需一定形成测长轮廓线的情况下，也对于形成测长轮廓线的处理进行说明。此后，在步骤S204中，检查部115通过对由轮廓线形成部114所形成的测长轮廓线与基准轮廓线进行比较来检查图案，将被判断为缺陷区域的区域相关的信息作为检查结果而输出后，结束图案检查处理。在检查部115的动作之中，对于与通过测长轮廓线与基准轮廓线的比较来进行的图案检查相关的动作，参考图14及图15此后进行详细描述。另外，在检查部115的动作之中，对于与检查结果的输出相关的动作，参考图16此后进行详细描述。[初期设定部112的动作中与基准轮廓线形成处理相关的动作]接下来，对于初期设定部112的动作中与基准轮廓线形成处理相关的动作，参考图3至图5进行说明。图3是显示本实施方式的演算处理装置110中所包含的初期设定部112的动作之中，与基准轮廓线形成处理相关的动作的流程图。当基准轮廓线形成处理开始后，初期设定部112在步骤S301中，从存储装置130读取设计数据，将所读取的图案图形的个数存储至计数MJ中。接下来，初期设定部112在步骤S302提取基准边缘。将基准边缘按照设计数据中所包含的每个图案图形，以不超过所指定的最大间隔的间隔进行等间隔提取。需要说明的是，也可以构成为，根据曲率不同而改变密度，即，构成为针对曲率较高部分的密度高于曲率较低部分的密度的方式来进行提取，在此情况下，曲率较高部分的形状能够在提取的轮廓上得到更好地反映。步骤S302的处理的详细内容，在之后详细描述(参考图5)。接下来，初期设定部112在步骤S303中，筛选基准边缘。这是，在步骤S302所提取的基准边缘中，仅仅选择可以包含在检查范围内的基准边缘，将连续的基准边缘作为1个分段进行登记的处理。考虑到要进行位置偏离的修正，对于检查图像的成像范围(FOV)，选择包含在预定幅度的较广范围内的基准边缘。需要说明的是，初期设定部112在步骤S303中，以“0”进行初期化的计数MS值，在每当对分段进行登记之时增加“1”，由此，使得计数MS值与应当处理的对象的分段个数相对应。另外，对于在第S号分段中所包含的基准边缘的个数NS，也与分段相对应进行存储。对于步骤S302及步骤S303的处理的内容，利用图4进行说明。图4是说明本实施方式的演算处理装置110中所包含的初期设定部112的动作之中，基准轮廓线形成处理中的基准边缘的提取方法及基准边缘的筛选方法的图。在图4中，矩形401是检查图像的成像范围(FOV)，矩形402是针对上下左右的各个方向，以在规格上可考虑到的最大位置偏移量与基准边缘的最大间隔之和的距离，来对矩形401进行扩大得到的矩形。图形410是图案图形，呈现为形成有向闭路的多边形。通过有向边的右侧或左侧，能够判断图案的内外。在图4的例中，朝向为顺时针方向。基准边缘411是在图形410的数据之中，与最初登记的顶点相对应的基准边缘。在步骤S302的处理中，从作为始点的基准边缘411出发，以等间隔沿着有向边的方向，提取包含基准边缘412至415的基准边缘群。在步骤S303的处理中，对于所提取的基准边缘群中所包含的基准边缘的每一个，判断是否包含在矩形402中，将判断为包含在矩形402中的基准边缘之中连续的一系列基准边缘作为1个分段进行登记。具体而言，将从基准边缘412至基准边缘413的一系列基准边缘作为1个分段进行登记，将从基准边缘414至基准边缘415的一系列基准边缘作为另一个分段进行登记。图5是说明本实施方式的演算装置110中所包含的初期设定部112的动作之中，基准边缘轮廓线形成处理中的与基准边缘提取处理(S302)相关的动作的流程图。在步骤S501中，初期设定部112将计数J的值设为“0”，该计数J是用于识别作为处理对象的图案图形的计数。在步骤S502中，初期设定部112计算第J号的图案图形的周长LJ。可以通过公知的方法进行计算图案图形的周长LJ。在步骤S503中，初期设定部112从周长LJ与所指定的最大采样间隔P，计算对于第J号图案图形的采样间隔PJ和基准边缘个数NJ。具体而言，如果LJ可以由P进行整除的情况下，在将最短路径进行(LJ/P)等分的位置处配置基准边缘。这种情况下，PJ变得与P相同，NJ由于包含了两端从而变为(P/LJ+1)。当LJ不能被P整除的情况下，可以考虑在将最短路径进行(LJ/P+1)等分的位置处配置基准边缘，同样求得。在本实施方式中，P值为0.5像素，但P值并不限于此。在步骤S504中，初期设定部112将计数N的值设为“0”，该计数N是用于识别作为处理对象的基准边缘的计数。在步骤S505中，初期设定部112计算第N号基准边缘的坐标作为从始点开始行进“PJ×N”的点的坐标，作为第J号的图案图形的第N号基准边缘进行登记。在步骤S506中，初期设定部112通过将计数N与基准边缘的个数NJ进行比较，来判断对于必要个数的基准边缘的处理是否结束。当对于必要个数的基准边缘的处理结束的情况下(步骤S506，是)，初期设定部112进行步骤S508的处理。当存在处理未结束的基准边缘的情况下(步骤S506，否)，初期设定部112进行步骤S507，在计数N的值增加“1”之后，进行步骤S505以继续进行处理。在步骤S508中，初期设定部112通过将计数J与表示读取的图案图形的个数的计数MJ进行比较，来判断对于必要个数的图案图形的处理是否结束。当对于必要个数的图案图形的处理结束的情况下(步骤S508，是)，初期设定部112结束基准边缘提取处理。当存在处理未结束的图案图形的情况下(步骤S508，否)，初期设定部112进行步骤S509，在计数J的值增加“1”之后，进行步骤S502以继续进行处理。[演算处理装置110中所包含的边缘提取参数生成部113的动作]接下来，对于边缘提取参数生成部113的动作，参考图6至图13进行说明。图6是显示本实施方式的演算处理装置110中所包含的边缘提取参数生成部113的动作的流程图。在步骤S601中，边缘提取参数生成部113针对每个基准边缘，求得获取亮度轮廓的方向，生成亮度轮廓。对于步骤S601的处理，此后进行详细描述(参考图7)。接下来，在步骤S602中，边缘提取参数生成部113利用检查图像与基准轮廓线，进行初期参数计算处理。对于步骤S602的处理，此后进行详细描述(参考图9)。接下来，在步骤S603中，边缘提取参数生成部113进行初期参数平滑化处理。对于步骤S603的处理，此后进行详细描述(参考图13)。图7是说明本实施方式的演算处理装置110中所包含的边缘提取参数生成部113的动作之中，与亮度轮廓生成处理相关的动作的流程图。在步骤S701中，边缘提取参数生成部113将计数S值设为“0”，该计数S是用于识别作为处理对象的分段的计数。在步骤S702中，边缘提取参数生成部113将计数N值设为“0”，该计数N是用于识别作为处理对象的基准边缘的计数。在步骤S703中，边缘提取参数生成部113计算第S号分段的第N号基准边缘处的轮廓获取方向。对于步骤S703的处理，此后进行详细描述(图8)。在步骤S704中，边缘提取参数生成部113生成第S号分段的第N号基准边缘处的亮度轮廓。在步骤S705中，边缘提取参数生成部113通过将计数N与基准边缘的个数NS进行比较，来判断对于必要个数的基准边缘的处理是否结束。当对于必要个数的基准边缘的处理结束的情况下(步骤S705，是)，边缘提取参数生成部113进行步骤S707的处理。当存在处理未结束的基准边缘的情况下(步骤S705，否)，边缘提取参数生成部113进行步骤S706，在计数N的值增加“1”之后，进行步骤S703以继续进行处理。在步骤S707中，边缘提取参数生成部113通过将计数S与表示分段的个数的计数MS进行比较，来判断对于必要个数的分段的处理是否结束。当对于必要个数的分段的处理结束的情况下(步骤S707，是)，边缘提取参数生成部113结束边缘提取参数生成处理。当存在处理未结束的分段的情况下(步骤S707，否)，边缘提取参数生成部113进行步骤S708，在计数S的值增加“1”之后，进行步骤S702以继续进行处理。图8是说明本实施方式的图案检查装置的演算处理装置110中所包含的边缘提取参数生成部113的动作之中，亮度轮廓生成处理中的亮度轮廓的获取方向的图。相对于所关注的第N号基准边缘802的亮度轮廓的获取方向，作为在基准边缘802的位置处的与分段800的切线方向的垂直方向来求得。例如，可以利用在分段800上的作为基准边缘802之前1个基准边缘的基准边缘801的坐标，以及在分段800上的作为基准边缘802之后1个基准边缘的基准边缘803的坐标来求得。基准边缘801的坐标为(X1，Y1)，基准边缘803的坐标为(X3，Y3)的情况下，将向量(X3-X1，Y3-Y1)以使其长度为1进行标准化后作为向量(TX，TY)，求得基准边缘802处与分段800的切线相当的直线810的方向向量，接下来，将与直线810垂直的直线820的方向向量(DX，DY)作为(-TY，TX)来求得。亮度轮廓在直线820上将与位置相关的坐标原点作为基准图案802的位置，生成1元函数。区间823为轮廓获取区间。本实施例中，将如下区间作为轮廓获取区间823，即：从对于基准边缘802向负侧离开预定的距离R的点821，至向正侧离开预定的距离R的点822之间的区间。亮度轮廓在轮廓获取区间823内，以子像素间隔(例如0.5像素间隔)来对像素值进行采样来生成。需要说明的是，对于像素值的采样例如可以采用双线性插值等公知手法来进行。图9是说明本实施方式的演算处理装置110中所包含的边缘提取参数生成部113的动作之中，与初期参数计算处理相关的动作的流程图。在步骤S901中，边缘提取参数生成部113将计数S值设为“0”，该计数S是用于对于作为处理对象的分段进行识别的计数。在步骤S902中，边缘提取参数生成部113将计数N值设定为“0”，计数N是用于对处理对象的基准边缘进行识别的计数。在步骤S903中，边缘提取参数生成部113在与第S号分段的第N号基准边缘相关的亮度轮廓上，求得初期参数计算区间。初期参数计算区间，可以作为如下区间来求得，即：“向上凸起的1个区间与其两侧的向下凸起的区间的总集合之中，包含基准边缘的区间”。在找不到这样的区间的情况下，即基准边缘附近的像素的像素值仅仅只有噪声水平程度的变化的情况下，由于“轮廓获取区间内未发现适合作为测长边缘的部分”，通过后述的步骤S1401处理应该判断为缺陷候补，在初期参数计算区间的两端插入例外值，使得对于基准边缘没有对应的测长边缘。需要说明的是，对于是否平坦的判断，可以通过由教程等所指定的预定的阈值来判断，也可以通过公知的方法利用从检查图像由其他手段推定的噪声水平来进行判断，还可以利用其他方法进行判断。在步骤S904中，边缘提取参数生成部113求取初期参数计算区间内的正侧最小值以及负侧最小值与最大值。在步骤S905中，边缘提取参数生成部113计算第S号分段的第N个基准边缘的初期参数并登记。在步骤S906中，边缘提取参数生成部113通过对计数N与基准边缘的个数NS进行比较，来判断对于必要个数的基准边缘的处理是否结束。当对于必要个数的基准边缘的处理结束的情况下(步骤S906，是)，边缘提取参数生成部113进行步骤S908的处理。当存在处理未结束的基准边缘的情况下(步骤S906，否)，边缘提取参数生成部113进行步骤S907，在计数N的值增加“1”之后，进行步骤S903以继续进行处理。在步骤S908中，边缘提取参数生成部113通过对计数S与表示分段的个数的计数MS进行比较，来判断对于必要个数的分段的处理是否结束。当对于必要个数的分段的处理结束的情况下(步骤S908，是)，边缘提取参数生成部113结束初期参数计算处理。当存在处理未结束的分段的情况下(步骤S908，否)，边缘提取参数生成部113进行步骤S909，在计数S的值增加“1”之后，进行步骤S902以继续进行处理。图10是说明本实施方式的图案检查装置的演算处理装置110中所包含的边缘提取参数生成部113的动作之中，初期参数计算处理中的初期参数计算方法的图。利用轮廓区间内的位置1011、轮廓区间内的位置1012、轮廓区间内的位置1013以及负侧最小值VBM、正侧最小值VBP、最大值VT来计算初期参数，其中位置1011是在亮度轮廓1000上到达负侧最小值的点1001的轮廓获取区间内的位置，位置1012是到达正侧最小值的点1002的轮廓获取区间内的位置，位置1013是到达最大值的点1003的轮廓获取区间内的位置。区间1020是在轮廓获取区间内，成为与边缘提取参数的定义域[-1.0，1.0]相对应的值域的区间。轮廓1000中的基准边缘的位置的像素值为像素值VC。针对像素值VC的边缘提取参数就是初期参数。需要说明的是，从像素值变换为边缘提取参数，根据图11的定义来进行。图11是说明本实施方式中边缘提取参数的值的意思的图。与只使用亮度轮廓的峰的一侧(对于到达最大值的点，通过教程等来指定使用哪一侧)的现有的阈值法不同，本实施方式中，由于亮度轮廓利用了到达最大值的点1003的两侧，作为阈值的定义域不是[0％，100％]的值，还包括负值，定义域为[-1.0，1.0]。另外，为了确保亮度轮廓上的点的值的连续性，设与负侧最小值相对应的边缘提取参数1101的值为“-1”，与最大值相对应的的边缘提取参数1102的值为“±0”，与正侧最小值相对应的边缘提取参数1103的值为“+1”。符号的正负，通过相对于达到最大值的点1003的轮廓获取区间内的位置1013的大小关系来进行定义。例如，与边缘提取参数1104相对应的边缘的位置，为与亮度轮廓1000的交点1124的位置处的位置1114，与边缘提取参数1105相对应的边缘的位置，为与亮度轮廓1000的交点1125的位置处的位置1115。这些位置是通过以基准边缘的位置802作为原点的1维坐标系来定义的，因此其本身构成与该基准边缘相对应的EPE的值。在本实施例中，检查部115的处理仅仅是基于EPE值的处理，因此没必要利用方向向量(DX，DY)来计算二维轮廓形状，但是在有必要计算二维轮廓形状的情况下，只要利用方向向量(DX，DY)与EPE值进行坐标变换即可。此时，根据需要还可以增加用于消除自己交差的处理。需要说明的是，从像素值V向边缘提取参数的变换，只要进行如下变换即可，即：当到达像素值V的位置比到达最大值的位置1013小的情况下，变换为“(V-VT)/(VT-VBM)”，比之大的情况下变换为“(VT-V)/(VT-VBP)”。图12是表示在本实施方式的演算处理装置110所包含的边缘提取参数生成部113的动作中，在初期参数平滑化处理中所使用的权重函数的例的图。曲线1201被定义为随着Δp的绝对值越小而权重越大，是平滑的函数。Δp是初期参数的函数，在本实施例中，初期参数的理想值设为“0.0”，初期参数值直接使用。作为曲线1201的具体例，例如可以使用“0.5+0.5×cos(π·|Δp|)”。将初期参数的理想值设定为“0.0”以外的情况下，将与理想值之间的差值小于“-1.0”的情况设为“-1.0”，与理想值之间的差值为大于“1.0”的情况下设为“1.0”，使Δp的绝对值为“1.0”以下。需要说明的是，作为曲线1201使用的函数，不限于示例。图13是表示本实施方式中的初期参数与边缘提取参数的例的图。图13(a)所示的描画了基准图案的曲线1301和图13(b)所示的相当于白色带(ホワイトバンド)的突起(尾根)的曲线1302，实际上如图13(c)所示重叠的情况下，在曲线1301的位置处用于提取边缘的参数即初期参数，例如就成为如曲线1312。将该曲线1312利用图12的曲线1201所示的权重函数与预定尺寸的窗口进行加权平均后为曲线1313，该曲线1313成为作为初期参数平滑化处理S603结果而得到的边缘提取参数。轮廓线形成部114的处理，即步骤S203的处理中，由于针对每个基准边缘，利用与该基准边缘相对应的边缘提取参数来提取边缘，其结果为：对于正常部，由于初期参数与平滑化的结果的参数之间的差异较小，在基准图案附近提取边缘，对于缺陷部，由于初期参数与平滑化的结果的参数之间的差异较大，在离开基准图案的位置处提取边缘。对于曲线1313，即，在求取边缘提取参数时所使用的窗口的尺寸，使用检查用教程所记载的值，或使用通过操作终端120所具有的输入设备而由操作者所输入的值。当窗口尺寸相对较小的情况下，与窗口尺寸相对较大的情况下相比，在更接近基准图案的位置提取出测长边缘；当窗口尺寸相对较大的情况下，与窗口尺寸相对较小的情况下相比，由于提取的测长边缘能够对细微的凹凸也进行表达，可以考虑所要检测的缺陷的大小来设定窗口尺寸。需要说明的是，在求取边缘提取参数时所使用的窗口尺寸，可以根据基准图案的形状而采用不同的值。例如，对于直线部分与拐角部分可以分别采用不同的值。这样做的目的在于，例如，当从布局图案将进行倒角来制作基准图案的情况下，可以推测角部分的偏离增大，通过将角部分的窗口尺寸减小，可以降低该部分的缺陷检测灵敏度。[图案检查装置的演算处理装置110所包含的检查部115的动作]接下来，对于检查部115的动作，参考图14至图16进行说明。图14是显示本实施方式中图案检查装置的演算处理装置110所包含的检查部115的动作的流程图。本实施方式中，检查部115将与设计数据的形状相比变形较大的部分作为缺陷区域而检测并输出。当缺陷判定处理开始后，首先，检查部115在步骤S1401中，将EPE为第一阈值以上的基准边缘作为缺陷候补而提取，并登记在缺陷候补的列表中。第一缺陷判定阈值是与“被认定为缺陷发生风险较高的、相比于设计数据的偏移量”相当的值，作为具体值，可以使用检查用教程中所记载的值，或使用通过操作终端120所具有的输入设备而由操作者所输入的值。需要说明的是，“被认定为缺陷发生风险较高的、相比于设计数据的偏移量”相当于现有的作为“公差”而给出的值。缺陷候补列表是有可能作为最终缺陷区域而输出的基准轮廓线上的区间信息，被设定成对于各缺陷候补保存所谓“从第S号分段的第Ns号基准边缘至第Nt号基准边缘”的信息。缺陷候补的列表的内容，在步骤S1401至S1403的处理中通过检查部115进行适当更新，在到达步骤S1404的处理阶段，与在缺陷候补列表中残留的区间相对应的部位，作为最终缺陷区域而输出。需要说明的是，由于在步骤S903处理中未发现初期参数计算区间等原因，将未对应上测长边缘的基准边缘处的EPE值，作为无穷大进行处理。接下来，检查部115在步骤S1402中，将缺陷候补扩展至EPE为第二缺陷判定阈值以上的基准边缘。第二缺陷判定阈值是小于第一缺陷判定阈值的值，可以使用检查用教程中所记载的值，或使用通过操作终端120所具有的输入设备而由操作者所输入的值。检查部115对缺陷候补列表中所对应的缺陷候补信息进行更新(即，扩展区间)，当成为多个缺陷候补连续的区间的情况下，将该多个缺陷候补作为1个区间进行合并，将所述多个缺陷候补从缺陷候补列表中去除，在此之上，将被合并的区间追加到缺陷候补列表中。步骤S1402的处理是用于抑制如下误判断的处理，即：由于测长轮廓线的形状的细小凹凸，缺陷区域被分割，在后述的使用第三缺陷判定阈值的判断中而被判断为虚报。需要说明的是，第二缺陷判定阈值可以使用如下的统计方法来求得，即：使用判别分析法(大津算法)求得正常部的EPE平均值与标准偏差，利用这些值进行计算等。接下来，检查部115在步骤S1403中，对于缺陷候补列表中所登记的各个缺陷候补，判断是否为虚报，是虚报的情况下从缺陷候补的列表中去除。具体而言，使用与需要检测的缺陷大小相当的第三缺陷判定阈值，判断所提取的缺陷候补在基准轮廓线上是否具有预定的长度，将在基准轮廓线上未到达预定长度的缺陷候补作为虚报而去除。作为“长度”，例如可以使用基准边缘的个数。接下来，检查部115在步骤S1404中，合并缺陷候补，生成缺陷信息。具体而言，将所提取的缺陷候补中在图像上相近接的缺陷作为1个缺陷区域进行合并，求得经合并的缺陷区域的外接矩形，将该外接矩形的中心位置作为缺陷位置，另外，将外接矩形的大小作为缺陷的大小，进行登记。需要说明的是，当所输出的缺陷区域的个数无需减少的情况下，可以省略缺陷区域的合并处理。在步骤S1404的结束之后，检查部115结束缺陷判定处理。图15是直觉地说明本实施方式中图案检查装置的演算处理装置110所包含的检查部115的动作的图。在图15中，图15(a)为表示缺陷判定处理的初期状态的图，图15(b)为表示利用第一缺陷判定阈值检测出的缺陷候补的状态的图，图15(c)为表示利用第二缺陷判定阈值对缺陷候补进行扩展的图。缺陷判定处理，从如图15(a)的初期状态，通过依次参考基准轮廓线1500上的基准边缘(例如基准边缘1501)和与该基准边缘相对应的测长边缘(例如测长边缘1511)之间的距离，即EPE的值来进行。步骤S1401中的处理中，将EPE为第一阈值以上的基准边缘，作为缺陷候补进行提取。在图15(b)的情况下，将EPE为第一缺陷判定阈值1521以上的基准边缘，即基准边缘1502、基准边缘1503、基准边缘1504、基准边缘1505以及基准边缘1506作为缺陷候补进行提取。在步骤S1402的处理中，缺陷候补被扩展至EPE为第二阈值以上的基准边缘。在图15(c)的情况下，沿着基准轮廓线1500，依次参考与作为缺陷候补而被提取的基准边缘，即基准边缘1502、基准边缘1503、基准边缘1504、基准边缘1505以及基准边缘1506所相邻的基准边缘的EPE，将缺陷候补扩展，直至EPE小于第二缺陷判定阈值1522的基准边缘之前为止。通过如此扩展所得到的缺陷候补为缺陷候补1530及缺陷候补1531。在步骤S1403的处理中，对于缺陷候补1530及缺陷候补1531，判断是否为虚报。在本实施方式，通过观察在基准轮廓线上的长度来判断是否为虚报，因此，例如，当第三缺陷判定阈值为“5”的情况下，长度为“8”的缺陷候补1530不能被判断为虚报，最终作为缺陷而被输出，而长度为“3”的缺陷候补1531则被判断为虚报，被从缺陷候补的列表中删除。图16是说明本实施方式中从图案检查装置所输出的检查结果的图像的内容的图。检查结果的图像，基于参考图14至图15所说明的缺陷判定处理的结果所得到的缺陷信息，由检查部115来生成，例如，通过演算处理装置110而显示在操作终端120所具有的图像显示装置中。本实施方式中，如果描画基准轮廓线，则形成如图16(a)所示的图像，当得到的检查图像为如图16(b)的情况下，检查部115将图16(c)或图16(d)所示的图像作为检查结果图像而生成。需要说明的是，图16(b)的检查图像，是表示在图像中包含了非正常的图案的图像。即表示如下情况，图案图形1601整体上较细，图案图形1602中一部分可确认为较粗，其粗细程度可以作为缺陷而被检测出。图16(c)是用于将与所检测出的缺陷区域相关信息由操作终端120的操作者进行确认的图像。检查部115在该图像的左上区域1611中切取与缺陷区域相对应的区域的检查图像进行描画，在右上区域1612中切取与缺陷区域相对应的区域的基准图案进行描画，在右下区域1613中重叠与缺陷区域相对应的区域的测长轮廓线与基准图案进行描画，在左下区域1614中描画被判断为具体缺陷的部位1622，由此，生成该图像。需要说明的是，缺陷部位1622与图16(b)的检查图像中图案图形1602的较粗部分相对应。缺陷部位1622的描画，例如可以通过如下来实施，即：将缺陷部位所包含的基准轮廓线以及与此对应的测长轮廓线、以及对应的基准边缘与测长边缘进行连结，对连接的直线所包围的区域进行涂抹来实施即可，但缺陷部位1622的描画方法不限于此，例如，可以使用如下方法，即在与缺陷部位相关联的轮廓线描画之后，使用形态滤波(モルフォロジカルフィルタ)来描画的方法。图16(d)是用于由操作终端120的操作者确认各局部区域的边缘提取参数到底从平均值偏离了多少的图像。检查部115对于各基准边缘，计算与该基准边缘相对应的边缘提取参数和边缘提取参数的基准值(例如，对与各个基准边缘相对应的边缘提取参数进行平均的值)之间的差的绝对值，在计算出的值相对较大的情况下，用相对较粗或相对较大的像素值来描画该基准边缘，在计算出的值相对较小的情况下，用相对较细或相对较小像素值来描画该基准边缘，由此，生成如图16(d)的图像。在这样的方法所生成的图16(d)的图像中，以如下的视觉上所捕捉到的形式来表现，即：在图16(b)的检查图像中整体上较细的图案图形1601相对应的部分成为粗线部分1631，在图16(b)的检查图像中图案图形1602的较粗部分成为粗线部分1632。因此，例如，可以用于如下用途，即：观察拍摄内的曝光条件的变化，进行所谓“模具的这一边的图案形状容易不稳定”的分析的用途，或确认扫描器有无异常的用途等。需要说明的是，还可以替代边缘提取参数而使用初期参数(即边缘提取参数的初期值)，来生成与图16(d)同样的图像。另外，作为用于判断边缘提取参数自身是否为缺陷区域的1个评价指标，还可以将边缘提取参数与其他相比不同的部分判断为缺陷区域而输出。如此，通过关注边缘提取参数来生成图像，与通过图案间的尺寸评价进行的缺陷判定不同，基于该观点，对于其他的图案区域能够将预测的相对而言缺陷发生风险较高的图案部位进行提取。如上，根据本发明的第1实施方式的构成为：利用检查图像与基准轮廓线生成用于从检查图像提取边缘的边缘提取参数，使得正常部的边缘在基准轮廓线的附近提取，基于所生成的边缘提取参数对从检查图像所求得的边缘与基准边缘进行比较来进行检查，通过这样构成，能够降低噪声等的影响，提高检查结果的可靠性。尤其是，在检查时，由于能够降低如在制造被检查图案时的拍摄内焦点距离、曝光量变化所引起的大区域的形状变形的影响，非常适用于探测掩模缺陷的用途。需要说明的是，还可以构成为具有范围指定部，该范围指定部输入适当的值(作为边缘提取参数生成部104所生成的边缘提取参数的值)的范围，从而操作终端120的操作者可以指定边缘提取参数的值的范围。通过如此构成，能够抑制如下的失报现象，即：通过超过某范围(作为边缘提取参数的调节范围而被判断为适当的范围)而生成的边缘提取参数所提取的边缘，本应作为缺陷而被检测出的部分但未被检测出。边缘提取参数生成部104所生成的值作为边缘提取参数是适当的值的这一范围，可以通过检查用教程进行指定。另外，在所述实施方式中，作为从初期参数求取边缘提取参数的方法，利用加重平均，但是，从初期参数求取边缘提取参数的方法不限于此，还可以利用曲线近似等其他手法进行求取。另外，在所述实施方式中将“0.0”作为理想值来求得Δp值，但是本发明的实施方式不限于此，例如，还可以将每个图案图形或每个检查图像的初期参数的平均值作为理想值进行求取。另外，在上述实施方式中，虽然对于每个基准边缘求得1个边缘提取参数，但本发明实施方式不限于此，例如，还可以以图案图形为单位求得1个边缘提取参数。具体而言，例如，可以将属于图案图形的基准边缘的初期参数的平均值作为边缘提取参数，或者也可以构成为搜索边缘提取参数以使得测长轮廓线相对于基准轮廓线的相关性最好。通过如此构成，可以抑制测长边缘被相对于基准边缘过度拟合的现象。同样地，对于推测为曝光条件在检查图像内为固定的情况下，还可以构成为针对检查图像整体求得1个边缘提取参数。另外，对测长轮廓线与基准轮廓线进行比较的方法以及检查结果的输出方式以及输出目的地，不限于图14至图16以及相应的说明中所示例出的，可以根据用途进行各种变形。例如，对于检查结果的输出形态，可以是用于目视确认的、除示例之外的图像信息，也可以是用于分析等的、缺陷区域的坐标或大小、缺陷类别、判断可靠度这类的信息，还可以是将这两种进行关联而输出。另外，检查结果的输出目的地，不仅限于操作终端120，还可以是外部的存储装置，也可以通过网络发送到其他系统。另外，本实施方式例如也可以适用于光刻工艺后与刻蚀工艺后的图案形状比较等、不同工艺间的图案形状的比较。例如，可以采用两者通用的设计数据进行检查。或者，可以将从一方所形成的轮廓线作为基准轮廓线，来检查另一方。对于不同工艺间的图案形状进行比较的情况下，通常轮廓形状相互不同，因此，如本发明，通过使用从检查图像适应性地所求得的边缘提取参数来进行处理，与使用预定的边缘提取参数的情况相比，可以提高检查结果的可靠性。需要说明的是，在适用于对不同工艺间的图案形状进行比较的情况下，将一方所形成的轮廓线作为基准轮廓线来检查另一方的情况下，考虑到“能够抑制轻微的粗糙度的影响”这一点是本实施方式的一个特征，优选将相对粗糙度较小一方的轮廓线作为基准轮廓线。因此，可以将刻蚀工艺后的图案形状作为基准轮廓线，来评价光刻工艺后的抗蚀剂的图案形状。需要说明的是，如果推定在不同工艺的图案形状之间存在设计上的差异的情况下，可以以所推定的差异的程度来将基准轮廓线进行膨胀或收缩处理，由此能够进一步提高检查结果的可靠性。＜第1实施方式的第1变形例＞以下，对于第1实施方式的第1变形例，参考图17至图25及图43进行说明。本变形例是对于如下情况尤其适用的例子，即：对于从基准图案的偏离较大而在步骤S903的处理中不能发现初期参数计算区间的案例，希望更加准确地把握缺陷部位的形状的情况并且发生桥接(ブリッジング)或缩颈的案例，不仅将该区域作为缺陷区域而检测出，还希望同时对“桥接”或“缩颈”等缺陷类别进行判断的情况。本变形例的图案检查装置，相对于第一实施方式的图案检查装置，主要是轮廓线形成部114的动作不同。具体而言，本变形例中，轮廓线形成部114在通过边缘提取参数生成处理所生成的边缘提取参数来形成缺陷检测用测长轮廓线之后，实施测长轮廓线修复处理。为此，下面对于测长轮廓线修复处理进行说明。图17是说明本实施方式的变形例的演算处理装置中所包含的轮廓线形成部114的动作之中，与测长轮廓线修复处理相关的动作的流程图。当测长轮廓线修复处理开始后，轮廓线形成部114在步骤S1701中，利用与轮廓的峰位置相当的边缘提取参数(即“0.0”)来形成第一图像轮廓线。所谓图像轮廓线，是在图像上连结明亮部分所形成的轮廓线，在将像素值视作高度时，是与突起(脊线)相当的轮廓线。在本实施方式中，作为轮廓图像(即：将形成图像轮廓线的像素的像素值作为“1(前景)”，将此之外的像素的像素值作为“0(背景)”的图像)以像素单位进行管理，在需要子像素精度的坐标的情况下，根据具体情况通过插值计算来求得坐标值。但是，也可以使用公知方法(例如专利文献1等)，预先生成具有子像素的坐标精度的轮廓线，通过公知数据结构作为几何信息进行管理。第一图像轮廓线，对于存在相对应的测长边缘的每个基准边缘，使用与轮廓的峰位置相当的边缘提取参数来提取边缘，由此来形成。需要说明的是，对于相互邻接的基准边缘所分别对应的图像边缘(本实施方式中是指构成图像轮廓线的像素，作为几何信息进行管理的情况下，意味着子像素精度的边缘的位置)，在轮廓图像上不为同一像素，或是彼此不相邻接的像素的情况下，将这些像素之间例如由直线进行插值来保持连结性。接下来，在步骤S1702中，轮廓线形成部114将检查图像进行二值化处理形成图像轮廓线候补区域。具体而言，在将检查图像进行二值化之时，将像素值属于较大侧的类别的像素集合作为图像轮廓线候补区域。形成图像轮廓线候补区域的处理，可以采用公知方法来实施。例如，可以基于采用以判别分析法(Discriminantanalysis；大津算法)为首的公知阈值确定方法所求得的阈值将检查图像进行二值化，也可以通过动态阈值处理对于检查图像的每个部分区域求得不同的阈值进行二值化。另外，在求阈值之时，可以采用第一图像轮廓线的信息。接下来，在步骤S1703中，轮廓线形成部114从图像轮廓线候补区域与第一图像轮廓线通过附加掩模进行细线化处理来形成第二图像轮廓线。具体而言，在检查图像的坐标系中，将图像轮廓线候补区域与第一图像轮廓线进行重叠描画，在此之上，在保持第一图像轮廓线的位置的情况下进行细线化处理，在得到的细线化上的像素中，将第一图像轮廓线中所不包含的像素的集合作为第二图像轮廓线。需要说明的是，对于附加掩模进行细线化处理的具体情况，此后进行详细描述(参考图18)。接下来，在步骤S1704中，轮廓线形成部114基于基准轮廓线，求得与欠损区间的两端相对应的第一图像轮廓线上的2点。具体而言，顺着作为有向曲线而保存的、基准轮廓线上的基准边缘而追溯，将满足“虽然存在与自身相对应的第一图像边缘，但是不存在与其本身的下一个基准边缘相对应的第一图像边缘”这一条件的基准边缘相对应的第一图像边缘作为“欠损区间的始点”，将满足“虽然存在与自身相对应的第一图像边缘，但是不存在与其本身的之前一个基准边缘相对应的第一图像边缘”这一条件的基准边缘相对应的第一图像边缘作为“欠损区间的终点”来进行求取。所求得的“欠损区间始点”及“欠损区间终点”，将其作为一组登记在欠损区间列表中。具体而言，只要登记“从第S号分段的第Ns号基准边缘至第Nt号基准边缘”这一信息即可。欠损区间列表，在步骤S1705的欠损内测长轮廓线修复处理，以及步骤S1706的欠损间测长轮廓线修复处理中被参考。需要说明的是，根据获取检查图像时的视野(FOV)不同，有可能存在如下情况，即：仅仅存在欠损区间的始点或终点的一方。在此情况下，在登记至欠损区间列表之时，当不存在始点的情况下在始点侧的识别码Ns中存入例外值，在不存在终点的情况下在终点侧的识别码Nt中存入例外值。即使仅存在欠损区域的始点或终点的一方的情况下也要登记到欠损区间列表中，是为了在步骤S1706的欠损间测长轮廓线修复处理中有可能被使用。在欠损区间列表中所登记的欠损区间的个数，在步骤S1705的欠损内测长轮廓线修复处理以及步骤S1706的欠损间测长轮廓线修复处理中能够得以参考，因此，例如将保存欠损区间数的计数KT在测长轮廓线修复处理开始时初期化为“0”，在欠损区间列表中登记欠损区间之时将该计数KT的值也增加“1”，在步骤S1704的处理中进行计数。步骤S1704的处理结束后，轮廓线形成部114在步骤S1705中，进行此后参考图19进行描述的欠损内测长轮廓线修复处理，进一步，在步骤S1706中，进行此后参考图20进行描述的欠损间测长轮廓线修复处理，之后结束测长轮廓线修复处理。图18是说明在本实施方式的变形例的演算处理装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，测长轮廓线修复处理中与附加掩模进行细线化处理相关的动作的图。图18(a)是显示描画了第一图像轮廓线的状态的图，所涂抹的像素与构成第一图像轮廓线的像素相对应。图18(b)是在第一图像轮廓线之外还重叠描画了图像轮廓线候补区域的图，用粗线所描画的像素与构成图像轮廓线候补区域的像素相对应。图18(c)是显示附加掩模进行细线化处理的结果的图，用粗线描画的、涂抹的像素，与构成第二图像轮廓线的像素相对应。如此，附加掩模的细线化处理的目的在于在保持第一图像轮廓线的位置的条件下直接求得与第一图像轮廓线相连的第二图像轮廓线。作为形成图18(b)至图18(c)的方法，可以使用公知方法，本实施方式中，作为一例，使用Hilditch的细线化算法。此时，预先将成为更新对象的像素(即，存在通过细线化处理而从前景变化至背景的可能性的像素)按照光栅顺序(从左至右)在列表上登记，对于奇数次的反复处理顺着列表从头至尾追溯进行处理，对于偶数次的反复处理顺着从尾至头追溯进行处理等，从不同的方向切削粗线状区域以形成细线状。此时，收敛判断，以奇数次的反复处理与偶数次的反复处理作为一组，在偶数次处理结束时进行实施。通过在成为更新对象的像素列表中不登记构成第一图像轮廓线的像素，从而可以在保持第一图像轮廓线位置的条件下，进行细线化。需要说明的是，在第一图像轮廓线包含闭路，而该闭路的整体为图像轮廓线候补区域的情况下，对于该图像轮廓线候补区域不进行细线化而保留下来。对此，为了实现本实施方式中的测长轮廓线修复处理的目的，可以实施如下处理。即，在图18(c)的状态下，除去构成第一图像轮廓线的像素，将构成第二图像轮廓线的像素分解成连结成分。所得到的连结成分中，由于有必要进行测长轮廓线修复处理的仅仅是连结第一图像轮廓线中2个以上端点的连结成分，将构成不能连结第一图像轮廓线中2个以上端点的连结成分的像素从第二图像轮廓线削除。此处，第一图像轮廓线中的端点是指仅与构成第一图像轮廓线的1个像素相邻的、构成第一图像轮廓线的像素。图19是说明本实施方式的变形例的演算处理装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，测长轮廓线修复处理中与欠损内测长轮廓线修复处理相关动作的流程图。欠损内测长轮廓线修复处理是，对于由于“所要求取的测长边缘的位置很大程度地偏离基准边缘，从而通过步骤S903的处理不能发现初期参数计算区间”等理由成为欠损区间的区间，能够通过适当地设定获取亮度轮廓的区间，以与基准边缘相对应地求取测长边缘情况下的处理，对于欠损区间内的各基准边缘，利用图像轮廓线来求得获取亮度轮廓的区间，进行反复使用插入的边缘提取参数来求测长边缘的处理，由此来进行测长轮廓线的修复处理。欠损内测长轮廓线修复处理的直观性说明，参考图21至图23，此后进行详细描述。当欠损内测长轮廓线修复处理开始后，轮廓线形成部114首先在步骤S1901中，将用于识别作为处理对象的欠损区间的计数K的值设为“0”。接下来，在步骤S1902中，轮廓线形成部114在第二图像轮廓线上求取连结与第K号欠损区间始点相对应的图像边缘以及与第K号欠损区间的终点相对应的的图像边缘的最短路径。具体而言，以与第K号欠损区间始点相对应的图像边缘、与第K号欠损区间的终点相对应的图像边缘、第二图像边缘的每一个为顶点，在轮廓图像上将在8附近的相邻图像边缘之间通过边进行连结，以像素中心间的距离作为边的权重来制作加权无向图，通过代克思托演算法来求取即可。需要说明的是，在欠损区间的列表中，在作为第K号欠损区间的始点或终点的识别码而登记了例外值的情况下，不进行求最短路径的处理，而作为“未发现最短路径”来进行步骤S1903的处理。接下来，在步骤S1903中，轮廓线形成部114判断步骤S1902的处理结果有无发现最短路径。当发现最短路径的情况下(步骤S1903，是)，轮廓线形成部114进行步骤S1904的处理，开始第K号欠损区间的修复处理。当未发现最短路径的情况下(步骤S1903，否)，轮廓线形成部114结束第K号欠损区间的修复处理，进行步骤S1908的处理。在步骤S1904中，轮廓线形成部114将用于识别作为处理对象的基准边缘的计数N的值设为“0”。作为处理对象的基准边缘，将第K号欠损区间的始点的下一个基准边缘对应为“N＝0”，接下来，依次地，直至第K号欠损区间的终点之前的基准边缘，将N的值每次增加一个进行对应。接下来，在步骤S1905中，轮廓线形成部114对于第K号欠损区间中所包含的第N号基准边缘，求取最短路径上的对应点。最短路径上的对应点，可以作为如下交点来求取，即：与图8同样地求得与所关注的第N号基准边缘的位置处的基准轮廓线的切线方向的垂直方向，在此之上，从所述关注的第N号基准边缘沿着该垂直方向延伸的直线与所述最短路径相对应部分的图像轮廓线之间的交点。接下来，在步骤S1906中，轮廓线形成部114对于第K号欠损区间所包含的N号基准边缘，以包含最短路径上的对应点的区间来生成亮度轮廓，使用插值边缘提取参数来计算测长边缘。边缘提取参数的插值，可以使用与第K号欠损区间始点相应的基准边缘所对应的边缘提取参数，和与第K号欠损区间的终点相应的基准边缘所对应的边缘提取参数，通过线性插值来实施，但也可以使用线性插值之外的方法来实施，例如通过增加所参考的基准边缘数而使用高阶内插公式等。步骤S1907中，轮廓线形成部114通过将计数N值与第K号欠损区间所包含的基准边缘个数进行比较，来判断对于第K号欠损区间中所包含的所有的基准边缘是否完成了测长边缘的计算。第K号欠损区间中所包含的基准边缘个数，可以从第K号欠损区间的始点的识别码与终点的识别码通过计算求得。在第K号欠损区间中所包含的所有的基准边缘完成了测长边缘的计算的情况下(步骤S1907，是)，轮廓线形成部114结束第K号欠损区间的修复处理，将第K号欠损区间标示为“完成修复”，进行步骤S1908的处理。当存在测长边缘的计算未结束的基准边缘的情况下(步骤S1907，否)，轮廓线形成部114进行步骤S1909，在将计数N值增加“1”后，进行步骤S1905，继续进行第K号欠损区间的修复处理。在步骤S1908中，轮廓线形成部114通过将计数K值与欠损区间个数KT进行比较，来判断是否对于所有的欠损区间修复处理结束。对于所有的欠损区间修复处理结束的情况下(步骤S1908，是)，轮廓线形成部114结束欠损内测长轮廓线修复处理。在存在修复处理未结束的欠损区间的情况下(步骤S1908，否)，轮廓线形成部114进行步骤S1910，在将计数K值增加“1”之后，进行步骤S1902继续进行处理。图20是说明本实施方式的变形例的演算处理装置中所包含的轮廓线形成部的动作之中，测长轮廓线修复处理中与欠损间测长轮廓线修复处理相关的动作的流程图。欠损间测长轮廓线修复处理，是处于缩颈或桥接的状态下的情况等，不能对应基准边缘而求得测长边缘的情况下的所必要的处理，从与图像边缘所对应生成的亮度轮廓，使用插值边缘提取参数反复进行求取测长边缘的处理，由此对测长轮廓线进行修复的处理。对于在欠损间测长轮廓线修复处理开始时未结束修复的欠损区间，当在欠损间测长轮廓线修复处理结束结束修复的情况下，就处于缩颈或桥接状态，当在欠损间测长轮廓线修复处理结束时而未结束修复的情况下，处于由于图案崩塌等产生的白色带消失的状态，由此可以进行缺陷种类的判断。究竟是缩颈和桥接的哪一个状态，可以通过测长轮廓线的修复部分位于欠损部分基准轮廓线的左右哪一侧来判断。欠损间测长轮廓线修复处理的直观性说明，参考图21、图24、图25以及图43此后进行详细描述。当欠损间测长轮廓线修复处理开始后，轮廓线形成部114首先在步骤S2001中，将用于识别作为处理对象的欠损区间的计数K值设为“0”。接下来，在步骤S2002中，轮廓线形成部114判断第K号欠损区间是否完成修复。判断第K号欠损区间是否完成修复，只要判断第K号欠损区间是否被标示了“完成修复”即可。需要说明的是，判定方法不限于此，例如，也可以判断对在第K号欠损区间内的基准边缘是否对应了测长边缘。在第K号欠损区间完成修复的情况下(步骤S2002，是)，则轮廓线形成部114在第K号欠损区间的相关修复处理结束，进行步骤S2009处理。在第K号欠损区间未完成修复的情况下(步骤S2002，否)，轮廓线形成部114进行步骤S2003的处理。在步骤S2003中，轮廓线形成部114在第二图像轮廓线上，求取连结与第K号欠损区间始点相对应的图像边缘以及与其他欠损区间的终点相对应的图像边缘的最短路径。具体而言，以与第K号欠损区间始点相对应的图像边缘、与未完成修复的其他欠损区间的所有终点相对应的图像边缘、第二图像边缘的每一个为顶点，在轮廓图像上将在8附近的相邻图像边缘之间通过边进行连结，以像素中心间的距离作为边的权重来制作加权无向图，通过代克思托演算法来求取即可。接下来，在步骤S2004中，轮廓线形成部114判断有无发现最短路径。当发现最短路径的情况下(步骤S2004，是)，轮廓线形成部114进行步骤S2005的处理，开始第K号欠损区间的修复处理。当未发现最短路径的情况下(步骤S2004，否)，轮廓线形成部114结束第K号欠损区间的修复处理，进行步骤S2009的处理。此处，“与第K号欠损区间相关的修复处理”是指，用于求取连结第K号欠损区间始点与其他欠损区间终点的测长轮廓线的处理。在发现了最短路径的情况下，轮廓线形成部114在步骤S2005中用多个修复用边缘来对发现的最短路径进行分割。用多个修复用边缘来对发现的最短路径进行分割的处理，是与步骤S302及图5中所说明的基准边缘的提取处理相同的处理。即，求得所发现的最短路径的长度LK，基于给予的最大采样间隔P，计算对于该最短路径的采样间隔PK与修复用边缘个数NK。即，当LK能被P整数分割的情况下，在最短路径被(LK/P)等分的位置处配置修复用边缘。这种情况下，PK与P相等，NK由于除去了两端而成为(P/LK-1)。当LK不能被P整数分割的情况下，可以考虑在最短路径被(LK/P+1)等分的位置处配置修复用边缘，同样进行求取。在步骤S2006中，轮廓线形成部114将用于识别作为处理对象的修复用边缘的计数N值设为“0”。在步骤S2007中，轮廓线形成部114对于第K号欠损区间所包含的N号修复用边缘来生成亮度轮廓，使用插值边缘提取参数来求取测长边缘。对于欠损间测长轮廓线修复处理，由于不存在与欠损区间相对应的部分的基准轮廓线，在制作亮度轮廓时，代替基准边缘而使用修复用边缘，代替在基准轮廓线的垂直方向上制作亮度轮廓而在图像轮廓线的垂直方向上制作亮度轮廓，由此来实施。另外，边缘提取参数的插值与步骤S1906的处理相同，可以使用与第K号欠损区间始点相应的基准边缘所对应的边缘提取参数，和与第K号欠损区间的终点相应的基准边缘所对应的边缘提取参数，通过线性插值来实施。也可以与步骤S1906同样地，使用线性插值之外的方法来实施，例如通过增加所参考的基准边缘数而使用高阶内插公式等。步骤S2008中，轮廓线形成部114通过将计数N值与修复用边缘的个数NK进行比较，来判断对于所有的修复用边缘是否完成了测长边缘的计算。在对于所有的修复用边缘完成了测长边缘的计算的情况下(步骤S2008，是)，轮廓线形成部114结束第K号欠损区间的修复处理，将第K号欠损区间标示为“完成修复”，进行步骤S2009的处理。当存在测长边缘的计算未结束的修复用边缘的情况下(步骤S2008，否)，轮廓线形成部114进行步骤S2010，在将计数N值增加“1”后，进行步骤S2007，继续进行第K号欠损区间的修复处理。在步骤S2009中，轮廓线形成部114通过将计数K值与欠损区间个数KT进行比较，来判断是否对于所有的欠损区间修复处理结束。对于所有的欠损区间修复处理结束的情况下(步骤S2009，是)，轮廓线形成部114结束欠损间测长轮廓线修复处理。在存在修复处理未结束的欠损区间的情况下(步骤S2009，否)，轮廓线形成部114进行步骤S2011，在将计数K值增加“1”之后，进行步骤S2002继续进行处理。[测长轮廓线修复处理的直观说明]以下，对于通过图17至图20进行了说明的测长轮廓线修复处理的处理流程，参考图21至图25及图43，进行更直观的说明。需要说明的是，在图21至图25及图43中，同一标记表示同一装置或部件。图21是在由图17所说明的测长轮廓线修复处理中，步骤S1701的处理结束的状态。对应于基准轮廓线2100中分别求得了测长轮廓线2110及测长轮廓线2111的各个区间，形成第一图像轮廓线2120及第一图像轮廓线2121，对应于基准轮廓线2130中分别求得了测长轮廓线2140及测长轮廓线2141的各个区间，形成第一图像轮廓线2150及第一图像轮廓线2151。图21的状态下，在基准轮廓线2100上相连续的3个基准边缘，即基准边缘2102、基准边缘2103、基准边缘2104之中，由于不存在与基准边缘2103相对应的测长边缘，从基准边缘2102至基准边缘2104之间的区间就成为“欠损区间”，成为对测长轮廓线进行修复的对象。同样地，由于不存在与基准边缘2133相对应的测长边缘，从基准边缘2132至基准边缘2134之间的区间就成为“欠损区间”，成为对测长轮廓线进行修复的对象。测长轮廓线的修复，优先以能与基准轮廓线取得对应的形状进行修复，但是在发生桥接或缩颈的情况等下，也存在以能与基准轮廓线取得对应的形状进行修复是不恰当的情况。因此，本变形例中，在尝试通过欠损内测长轮廓线修复处理以能与基准轮廓线取得对应的形式进行修复之后，对于不能以与基准轮廓线取得对应的形状进行修复的欠损区间，进行通过欠损间测长轮廓线修复处理不能取得与基准轮廓线的对应的情况的修复。在图21的状态，通过欠损内测长轮廓线修复处理(S1705)进行了测长轮廓线的修复的情况下，得到这样的情形：在测长边缘2112与测长边缘2114之间追加测长边缘，使得测长轮廓线2110与测长轮廓线2111相连形成1个测长轮廓线，或者在测长边缘2142与测长边缘2144之间追加测长边缘，使得测长轮廓线2140与测长轮廓线2141相连形成1个测长轮廓线。后述的通过图22及图23所说明的例，即相当于这样的情况。在图21的状态，通过欠损间测长轮廓线修复处理(S1706)进行了测长轮廓线的修复的情况下，得到这样的情形：在测长边缘2112与测长边缘2144之间追加测长边缘，使得测长轮廓线2110与测长轮廓线2141相连形成1个测长轮廓线，或者在测长边缘2142与测长边缘2114之间追加测长边缘，使得测长轮廓线2140与测长轮廓线2111相连形成1个测长轮廓线。后述的通过图24及图25所说明的例，即相当于这样的情况。图22是在步骤S1703中所形成的第二图像轮廓线与基准轮廓线之间取得了对应的情况下的例子。在图22的例的情况下，首先在步骤S1703形成第二图像轮廓线2220及第二图像轮廓线2250。接下来，在步骤S1704，求取与欠损区间的两端相对应的第一图像轮廓线上的2点，始点2122及终点2124以及始点...