JP2004157089A - Concentration profile calibration method and concentration profile analysis processing apparatus - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a sputter rate and a relative sensitivity coefficient that are used for the quantitative analysis of an element of a target test piece without measurement of sputter depth by using a level difference meter. <P>SOLUTION: In the case of element analysis of the target test piece, element analysis is conducted by using ion sputtering of a standard test piece (S1). On the data obtained by the analysis, the sputter rate SR and the relative sensitivity coefficient RSF(S3-S6) is obtained by fitting (S2) of a concentration profile (model function) decided beforehand. By using this sputter rate SR and relative sensitivity coefficient RSF, the concentration profile of the target test piece is obtained (S7). <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【００１２】
ここで、ドーズ量ＤＯＳＥは、基準試料を作成した際の試料作成条件により既に分かっている。通常、基準試料には、不純物のドーズ量ＤＯＳＥが既知のイオン注入試料が用いられる。
【００１３】
以上の手順のうち、▲２▼におけるＩ（ｔ）及びＩ_Ｍ（ｔ）のデータの取得と、▲４▼におけるＳＲの算出と、▲５▼におけるＩ（ｔ）及びＩ_Ｍ（ｔ）からＩ（ｄ）及びＩ_Ｍ（ｄ）への変換処理と、▲６▼における相対感度係数ＲＳＦの算出とは、全て自動的に行われる。
【００１４】
【非特許文献１】
日本表面科学会編、「二次イオン質量分析法」、丸善株式会社、平成１１年７月５日発行、ｐ．９０−９８
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、イオンスパッタを利用して目的試料の深さ方向の濃度プロファイルを定量分析する従来技術では、目的試料の不純物の定量に用いる相対感度係数ＲＳＦを求めるために、不純物のドーズ量が既知の基準試料（標準試料）を対象とするＳＩＭＳ或いはＡＥＳによる測定（分析）毎に、クレータ深さを段差計で計測する必要がある。この段差計によるクレータ深さの計測が終了しなければ、上記▲４▼以降の処理を実行できない。よって、従来技術においては、濃度プロファイルの定量分析の作業効率が悪いという問題がある。しかも、段差計によるクレータ深さの計測では、計測に伴う試料の損傷（特に、柔らかい膜が形成された試料の場合）により深さ計測値の誤差が大きくなりやすい。また、計測値の読み取りミスや読み取った計測値をコンピュータに入力する際の入力ミスを招きやすい。つまり、従来技術では、高精度な深さ測定が難しいという問題がある。
【００１６】
本発明は上記事情を考慮してなされたものでその目的は、基準試料を対象とするイオンスパッタ利用の元素分析により得られたデータに、予め決定されている基準試料の濃度プロファイルをフィッティングするデータ処理により、段差計を用いてクレータ深さを測定することなく、目的試料の元素の定量に用いるスパッタレート及び相対感度係数を求めることができる、濃度プロファイル較正方法及び濃度プロファイル分析処理装置を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の１つの観点によれば、目的試料における深さ方向の濃度プロファイルを基準試料の分析結果をもとに較正する濃度プロファイル較正方法が提供される。この方法は、所定の基板に所定の不純物が注入された第１の基準試料を対象とするイオンスパッタを利用した元素分析の結果から、上記所定の不純物に関する濃度プロファイルをコンピュータにより予め決定し、当該決定された濃度プロファイルを記憶手段に保存する決定ステップと、上記第１の基準試料に注入された不純物と同一の不純物が注入された任意の目的試料の元素分析に際し、上記第１の基準試料と同一条件で作成された第２の基準試料を対象とするイオンスパッタを利用した元素分析により、時間−検出信号強度の関係を表す第１のデータを取得して上記記憶手段に格納するステップと、上記目的試料の元素分析に際して取得されて上記記憶手段に格納された第１のデータに、上記記憶手段に保存されている予め決定されている濃度プロファイルをコンピュータによりフィッティングし、当該フィッティングにより、上記第２の基準試料の元素分析におけるスパッタレートＳＲと上記所定の不純物の相対感度係数ＲＳＦとを取得するフィッティングステップと、上記目的試料を対象とするイオンスパッタを利用した元素分析により取得される、時間−検出信号強度の関係を表す第２のデータに対し、上記スパッタレートＳＲに基づく時間から深さへの変換と、上記相対感度係数ＲＳＦに基づく検出信号強度から濃度への変換とを、上記コンピュータにより行うことにより、上記目的試料の濃度プロファイルを取得するステップとから構成される。
【００１８】
このような構成においては、一旦、第１の基準試料を対象とする元素分析を行って、当該基準試料に注入されている所定の不純物に関する濃度プロファイル、つまり第１の基準試料を対象とする元素分析結果のデータに適合する濃度プロファイルを決定し、その濃度プロファイルを記憶手段に保存しておくならば、それ以後、目的試料の元素分析を行う際には、当該記憶手段に保存されている濃度プロファイルを利用することにより、従来技術とは異なって、段差計による段差（クレータ深さ）測定を行うことなく、目的試料における不純物の定量に必要なスパッタレートＳＲ及び相対感度係数ＲＳＦを算出できる。即ち、上記の構成においては、第１の基準試料の分析により予め決定された濃度プロファイルを、当該第１の基準試料と同一条件で作成された第２の基準試料を対象とするイオンスパッタ利用の元素分析の結果（第１のデータ）にフィッティングすることにより、スパッタレートＳＲ及び相対感度係数ＲＳＦを簡単に取得できる。
【００１９】
ここで、上記フィッティングステップを、第１のデータへのフィッティングにより当該第１のデータの示す濃度プロファイルに関するピーク時間、ピーク強度及びシフト時間を取得する第１のステップと、上記ピーク時間及びシフト時間をもとに上記スパッタレートＳＲを取得する第２のステップと、上記ピーク強度をもとに上記相対感度係数ＲＳＦを取得する第３のステップとから構成するとよい。
【００２０】
また、上記決定ステップを、上記第１の基準試料を対象とするイオンスパッタを利用した元素分析の結果から、上記所定の不純物に関する濃度プロファイルとして、当該元素分析結果に適合する、パラメータ｛ｐ０｝により特定される第１のモデル関数Ｆ（｛ｐ０｝）を決定するステップと、当該モデル関数Ｆ（｛ｐ０｝）が適用可能な深さ方向ｄの最適区間Ｄ１＜ｄ＜Ｄ２を決定するステップとから構成すると共に、上記第１のステップを、第２のデータに上記第１のモデル関数Ｆ（｛ｐ０｝）を時間ｔ１＜ｔ＜ｔ２の範囲でフィッティングすることにより、上記第２のデータに適合する第２のモデル関数Ｆ（｛ｐ’｝）のパラメータ（｛ｐ’｝）を取得する第４のステップと、この第２のモデル関数Ｆ（｛ｐ’｝）に上記第１のモデル関数Ｆ（｛ｐ０｝）をフィッティングすることにより、ピーク時間及びシフト時間を取得する第５のステップと、取得されたピーク時間及びシフト時間をもとにスパッタレートＳＲ’を取得する第６のステップと、上記スパッタレートＳＲ’及びシフト時間をもとに、上記予め決定されている深さ方向の最適区間Ｄ１＜ｄ＜Ｄ２の境界Ｄ１及びＤ２に対応する新たな時点ｔ１及びｔ２を算出する第７のステップとから構成し、上記算出された時点ｔ１及びｔ２が収束するまで上記第４乃至第７のステップを繰り返すようにするとよい。このようにモデル関数を導入することで、高精度なフィッティングが可能となる。
【００２１】
また、上記第１のモデル関数Ｆ（｛ｐ０｝を決定するのに、第１の基準試料を対象とするイオンスパッタを利用した元素分析が複数の測定箇所について実行されることにより当該測定箇所毎に取得される、時間−検出信号強度の関係を表す第３のデータと、当該測定箇所毎のクレータ深さとを用いるならば、当該第１のモデル関数Ｆ（｛ｐ０｝を高精度に決定できる。
【００２２】
なお、以上の濃度プロファイル較正方法に係る本発明は、当該方法中の主要な各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムに係る発明としても、当該主要な各ステップを実行するコンピュータ（濃度プロファイル分析処理装置）に係る発明としても成立する。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態につき図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は本発明の一実施形態に係る濃度プロファイル分析装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、濃度プロファイル分析装置は、ＳＩＭＳ分析装置１１と、データサーバ１２と、端末１３とから構成される。ＳＩＭＳ分析装置１１と、データサーバ１２と、端末１３とは、ネットワーク、例えばＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）１４により相互接続されている。
【００２５】
ＳＩＭＳ分析装置１１は、当該装置１１にセットされた試料にイオンビーム（一次イオン）を照射し、当該試料から放出される二次イオンの強度（検出粒子の信号強度）を、当該装置１１に内蔵の二次イオン検出器（図示せず）により、予め設定されたサンプリング周期で検出する周知のＳＩＭＳ分析機能を有する元素分析装置である。ＳＩＭＳ分析装置１１（内の二次イオン検出器）により検出（採取）されたサンプリング周期毎のイオン強度のデータは、ＬＡＮ１４を介してデータサーバ１２に転送されて、当該データサーバ１２内に保存される。ここでは、試料に含まれる不純物のイオン強度Ｉ（ｔ）と当該試料の主成分のイオン強度Ｉ_Ｍ（ｔ）とが検出される。サンプル周期毎に検出されたＩ（ｔ）及びＩ_Ｍ（ｔ）は、当該サンプル周期に対応する時間（スパッタ時間）ｔと対をなして、「スパッタ時間−イオン強度」のデータとして、（ｔ，Ｉ（ｔ））及び（ｔ，Ｉ_Ｍ（ｔ））の形式で、データサーバ１２に保存される。
【００２６】
データサーバ１２は、例えば独立のコンピュータである。データサーバ１２は、ＳＩＭＳ分析装置１１によるＳＩＭＳ測定でサンプリング周期毎に採取された「スパッタ時間−イオン強度」のデータを保存する記憶手段を提供する。データサーバ１２には、端末１３でのデータ処理で生成されたデータ（処理データ）も保存される。この処理データは、後述する事前工程で求められるモデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）を含む。
【００２７】
端末１３は、目的試料における深さ方向の濃度プロファイル（元素濃度分布）の定量分析のためのデータ処理（濃度プロファイル分析処理）を行うコンピュータである。端末１３は、この濃度プロファイル分析処理のためのプログラム（濃度プロファイル分析プログラム）１３１が格納された記憶装置１３２を備えている。このプログラム１３１は、データサーバ１２に保存されている、サンプリング周期毎の「スパッタ時間−イオン強度」のデータ（ここでは、基準試料における「スパッタ時間−イオン強度」のデータ）に、不純物の分布と適合する関数（モデル関数）をフィッティングするための処理（フィッティング処理）ルーチンを含む。また端末１３は、プログラム１３１を実行するＣＰＵ１３３と、キーボード、マウス等の入力装置１３４と、表示装置１３５と、ＬＡＮ１４との間でデータを入出力する入出力インタフェース１３６とを備えている。
【００２８】
端末１３（内のＣＰＵ１３３）によるフィッティング処理では、ピーク時間Ｔ_Ｐとピーク強度Ｉ_Ｐとシフト時間ΔＴとが求められる。ピーク時間Ｔ_Ｐは「スパッタ時間−イオン強度」のデータにより表されるデータプロファイル中のイオン強度が最大となるスパッタ時間、ピーク強度Ｉ_Ｐは当該最大のイオン強度である。シフト時間ΔＴは、データプロファイルにモデル関数をフィッティングした際の、プレスパッタや表面汚染に起因するピーク位置に対する時間軸方向のシフト（ずれ）量である。
【００２９】
端末１３（内のＣＰＵ１３３）はまた、上記モデル関数のピーク深さＤ_Ｐ０とピーク濃度Ｃ_Ｐ０を予め求める。端末１３（内のＣＰＵ１３３）は更に、上記ピーク時間Ｔ_Ｐ及びシフト時間ΔＴとピーク深さＤ_Ｐ０とから、スパッタレートＳＲを算出し、そのスパッタレートＳＲを用いて相対感度係数ＲＳＦを算出する。
【００３０】
次に、図１の濃度プロファイル分析装置における、フィッティングによる濃度プロファイルの較正の全体の流れについて、図２のフローチャートを参照して説明する。
【００３１】
まず作業者は、ＳＩＭＳ分析装置１１に、不純物濃度が既知の基準試料（第２の基準試料）をセットする。そして作業者は、ＳＩＭＳ分析装置１１を起動するための操作を行う。すると、ＳＩＭＳ分析装置１１は、当該分析装置１１にセットされた基準試料を対象とする周知の測定（ＳＩＭＳ分析）を開始する（ステップＳ１）。
【００３２】
これによりＳＩＭＳ分析装置１１は、基準試料の表面の、作業者により指定された箇所（領域）に、イオンビーム（一次イオン）を照射する。ＳＩＭＳ分析装置１１は、このイオンビームの照射により、基準試料から放出される二次イオンの強度を、当該ＳＩＭＳ分析装置１１に内蔵の二次イオン検出器により検出する。
【００３３】
二次イオン検出器の検出出力（イオン強度）は、作業者の操作によって予め設定されたサンプリング周期でＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換される。そして、ＳＩＭＳ分析装置１１での測定（分析）結果である、各サンプル周期に対応するスパッタ時間ｔ（ｔ＝ｔ_１，…，ｔ_ｍ）とイオン強度（のデジタル変換値）Ｉ（ｔ）との対のデータ、つまり「スパッタ時間−イオン強度」のデータ（ｔ，Ｉ（ｔ））が、データサーバ１２に保存される。
【００３４】
以下の説明では、全サンプリング期間に亙って取得されたデータ（ｔ，Ｉ（ｔ））の配列（集合）、つまり｛（ｔ_１，Ｉ（ｔ_１）），…，（ｔ_ｍ，Ｉ（ｔ_ｍ））｝をＩで表す。また、データＩを、Ｉ（ｔ）または｛Ｉ（ｔ１），…，Ｉ（ｔ_ｍ）｝と表現することもある。なお、ｔ_ｍは測定開始から測定終了までの全サンプリング期間、つまり総測定（総スパッタ）時間Ｔである。データＩ＝Ｉ（ｔ）は、対応する元素の時間方向のプロファイル（生データプロファイル）を示す。
【００３５】
上記ステップＳ１では、ＳＩＭＳ分析装置１１による基準試料の測定（ＳＩＭＳ分析）が例えば１回行われる。この基準試料の測定により、元素毎に「スパッタ時間−イオン強度」のデータＩが取得され、データサーバ１２に保存される。
【００３６】
本実施形態で適用される基準試料（第２の基準試料）は、不純物としてボロン（Ｂ）が例えばイオン注入されたシリコン（Ｓｉ）基板（シリコンウエハ）から切り出されたチップである。また、後述する事前工程で用いられる基準試料（第１の基準試料）は、このウエハから切り出された別のチップである。
【００３７】
つまり本実施形態では、ボロン（Ｂ）がイオン注入された同一シリコンウエハから複数のチップが切り出され、そのうちの１つが、事前工程で基準試料（第１の基準試料）として用いられ、別の１つが、目的試料の濃度プロファイル分析で基準試料（第２の基準試料）として用いられる。このため、事前工程で用いられる基準試料と目的試料の濃度プロファイル分析で用いられる基準試料とは、等価的に同一試料であると見なすこともできる。
【００３８】
なお、これらのチップ（基準試料）は必ずしも同一ウエハから切り出される必要はなく、同一条件で作成された基板に不純物（元素）が同一条件で注入された試料であればよい。但し、精度の点からは、同一ウエハから切り出されたチップを基準試料として使用することが好ましい。
【００３９】
さて、ボロン（Ｂ）がイオン注入されたシリコン（Ｓｉ）基板（シリコンウエハ）から切り出されたチップを基準試料とする本実施形態では、上記データＩは、Ｓｉ（主成分）とＢ（不純物）の各々について取得される。なお、両者のデータを区別する必要がある場合には、主成分のデータをＩ_Ｍと表す。
【００４０】
さて、ＳＩＭＳ分析装置１１での測定によりデータサーバ１２に基準試料の「スパッタ時間−イオン強度」のデータＩ、つまりＩ＝Ｉ（ｔ）＝｛Ｉ（ｔ１），…，Ｉ（ｔｍ）｝が保存されると、例えば作業者の操作により、端末１３の記憶装置１３２に格納されている濃度プロファイル分析プログラム１３１が起動される。端末１３内のＣＰＵ１３３は、このプログラム１３１に従い、まず、モデル関数Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）を、基準試料のデータ（生データ）プロファイルＩ（ｔ）へフィッティングする、つまりピーク位置（ピーク時間）及びピーク強度を合わせるフィッティング処理を行う（ステップＳ２）。このモデル関数Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝は、データサーバ１２に保存されているモデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）をもとに求められる。
【００４１】
図３に、上記フィッティング処理の概念を示す。この図３から明らかなように、モデル関数Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）を基準試料のデータプロファイルＩ（ｔ）へフィッティングすることにより、フィッティング終了時には、目的とする不純物（Ｂ）のデータプロファイルに関し、ピーク時間Ｔ_Ｐとピーク強度Ｉ_Ｐとシフト時間ΔＴとが求められる。この不純物（Ｂ）のピーク時間Ｔ_Ｐに検出された主成分（Ｓｉ）のイオン強度をＩ_ＭＰと表す。フィッティング処理の詳細は後述する。
【００４２】
端末１３内のＣＰＵ１３３は、フィッティング処理によりピーク時間Ｔ_Ｐとピーク強度Ｉ_Ｐとシフト時間ΔＴとを求めると、ステップＳ１での測定に用いられた基準試料のスパッタレートＳＲを、次式
ＳＲ＝Ｄ_Ｐ０／（Ｔ_Ｐ−ΔＴ） …（３）
に従って算出する（ステップＳ３）。ここで、Ｄ_Ｐ０は、事前工程で予め求められているピーク深さである。つまり、ＣＰＵ１３３は、予め求められているピーク深さＤ_Ｐ０と、ステップＳ２でのフィッティング処理で求められたピーク時間Ｔ_Ｐ及びシフト時間ΔＴとから、スパッタレートＳＲを算出する。
【００４３】
次にＣＰＵ１３３は、ステップＳ１での測定に用いられた基準試料について、ピーク深さのばらつきが大きいか否かを判定する（ステップＳ４）。このピーク深さのばらつきの大小を判定する方法については後述する。
【００４４】
もしステップＳ１での測定に用いられた基準試料について、ピーク深さのばらつきが小さいと判定されるならば、ＣＰＵ１３３は相対感度係数ＲＳＦを、前記式（２）に従って従来技術と同様にして算出する（ステップＳ５）。ここで、式（２）中のＤには、例えば、総測定時間Ｔに対応するクレータ深さが用いられる。この深さは、例えばスパッタレートＳＲと時間Ｔとから算出される。ここで、総測定時間Ｔに代えて、有効なイオン強度（例えば、予め定められた閾値を超えるイオン強度）が検出される時間を適用してもよい。また、式（２）中の「深さ（ｘ）−イオン強度」を表すＩ（ｘ）及びＩ_Ｍ（ｘ）は、ステップＳ１で求められたＩ（ｔ）及びＩ_Ｍ（ｔ）を対象に、「スパッタ時間（ｔ）−イオン強度」から「深さ（ｘ）−イオン強度Ｉ」へのデータ変換を行うことにより取得される。また、式（２）中のドーズ量（不純物のドーズ量）ＤＯＳＥは、基準試料を作成した際に、その試料作成条件により既に分かっている。
【００４５】
これに対し、ステップＳ１での測定に用いられた基準試料について、ピーク深さのばらつきが大きいと判定されるならば、ＣＰＵ１３３は相対感度係数ＲＳＦを、次式
ＲＳＦ＝Ｃ_Ｐ０・Ｉ_ＭＰ／Ｉ_Ｐ …（４）
に従って算出する（ステップＳ６）。ここで、Ｃ_Ｐ０は、後述するように、事前工程で予め求められるピーク濃度の平均値である。また、Ｉ_ＰはステップＳ２で求められる不純物（Ｂ）のピーク強度、Ｉ_ＭＰは当該不純物（Ｂ）のピーク時間Ｔ_Ｐに検出された主成分（Ｓｉ）のイオン強度である。
【００４６】
ＣＰＵ１３３は、ステップＳ５またはＳ６を実行すると、当該ステップＳ５またはＳ６で求められた相対感度係数ＲＳＦと、上記ステップＳ３で求められたスパッタレートＳＲとを用いて、目的試料の深さ方向の濃度プロファイルを求める（ステップＳ７）。そのためには、目的試料を対象にＳＩＭＳ分析装置１１による測定（ＳＩＭＳ分析）を行って、「スパッタ時間−イオン強度」のデータＩ＝＝Ｉ（ｔ）＝｛（ｔ_１，Ｉ（ｔ_１）），…，（ｔ_ｍ，Ｉ（ｔ_ｍ））｝を取得し、データサーバ１２に保存する必要がある。
【００４７】
ＣＰＵ１３３は、データサーバ１２に保存された、目的試料の「スパッタ時間−イオン強度」のデータＩ＝Ｉ（ｔ）＝｛（ｔ_１，Ｉ（ｔ_１）），…，（ｔ_ｍ，Ｉ（ｔ_ｍ））｝について、スパッタ時間を深さに、イオン強度を濃度に、それぞれ変換することで、目的試料の深さ方向の濃度プロファイルを取得する。ここで、スパッタ時間ｔから深さｄへの変換は、スパッタレートＳＲを用い、ｄ＝ＳＲ・ｔ（後述する式（７）参照）の演算により行われる。また、スパッタ時間ｔから深さｄへの変換後に、イオン強度Ｉ（ｄ）から濃度Ｃ（ｄ）への変換が、相対感度係数ＲＳＦを用い、Ｃ（ｄ）＝ＲＳＦ・Ｉ（ｄ）／Ｉ_Ｍ（ｄ）（後述する式（８）参照）の演算により行われる。
【００４８】
このように本実施形態においては、目的試料における不純物の定量に必要なスパッタレートＳＲ及び相対感度係数ＲＳＦを、基準試料（第２の基準試料）の分析結果と、事前工程で基準試料（第１の基準試料）の分析から予め決定されているモデル関数とをもとに求めている。即ち、第１の基準試料の分析から決定されたモデル関数を第２の基準試料の分析結果であるデータプロファイルにフィッティングすることにより、スパッタレートＳＲ及び相対感度係数ＲＳＦを求めている。更に具体的に述べるならば、上記フィッティングによりピーク時間Ｔ_Ｐとピーク強度Ｉ_Ｐとシフト時間ΔＴとを求め、しかる後にピーク時間Ｔ_Ｐとシフト時間ΔＴとを利用してスパッタレートＳＲを、ピーク強度Ｉ_Ｐを利用して相対感度係数ＲＳＦを、それぞれ求めている。
【００４９】
よって本実施形態においては、スパッタレートＳＲ及び相対感度係数ＲＳＦを求めるために従来必要であった、分析後の基準試料（第２の基準試料）を対象とする段差計による段差（クレータ深さ）の測定を不要にできる。なお、事前工程では、後述するように段差計による測定が必要となる。しかし、この測定は事前工程で必要となるだけである。つまり本実施形態においては、目的試料の分析時における段差計による測定が不要となり、目的試料の分析毎に段差計による測定が必要となる従来技術と異なって、濃度プロファイルの定量分析の作業効率が向上する。
【００５０】
また、本実施形態においては、目的試料の分析毎に行われる上記フィッティング処理の結果を、分析結果のばらつきや再現性の確認に利用できる。これにより基準試料（第２の基準試料）の管理が可能となる。また、本実施形態においては、目的試料の分析毎の段差計による測定が不要なため、処理の自動化が可能となり、人為的なミスが低減できる。
【００５１】
次に、上記事前工程の詳細について説明する。
まず、事前工程では、基準試料に注入されている不純物に関して、次のデータ
１）ピーク深さＤ_Ｐ０
２）ピーク濃度Ｃ_Ｐ０
３）フィッティングに最適な区間（深さ）Ｄ_１＜ｄ＜Ｄ_２
４）不純物の分布によく合うモデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）とそのパラメータ｛ｐ０｝
が予め求められる。基準試料は、分析の対象となる、不純物濃度が未知の試料（つまり目的試料）の濃度プロファイルの較正に用いられる。
【００５２】
図４は、モデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）とピーク深さＤ_Ｐ０及びピーク濃度Ｃ_Ｐ０との関係を示す。
【００５３】
さて、上記データは、事前工程において、図５及び図６のフローチャートに示す手順で、次のように求められる。
【００５４】
まず、作業者は、過去の経験、或いは文献に基づき、基準試料中の目的とする不純物の濃度プロファイルによく合う、仮のモデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）を決定する。ここでｘはＸ軸の変数、｛ｐ｝はパラメータである。モデル関数については、特に次元の表記が必要ない場合には、Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）で表す。これに対し、次元の表記を明示的にする場合は、
・「時間−イオン強度」の関数である場合 Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ｝）
・「深さ−不純物濃度」の関数である場合 Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ｝）
のように表す。
【００５５】
本実施形態において、モデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）は、次式に示すＰｅａｒｓｏｎ−ＩＶ関数である。
【００５６】
【数２】

【００５７】
この場合、モデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）のパラメータ｛ｐ｝は、
｛ｐ｝＝｛Ｋ，β，γ，Ｒ_ｐ，ΔＲ_ｐ｝
となる。この関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）は極大点を１つ持ち、そのＸ値は、
ｘ_Ｐ０＝Ｒ_ｐ＋ａ 但しａ＝−γ（β＋３）／Ａ
である。
【００５８】
作業者は、決定した仮のモデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）とそのパラメータ｛ｐ｝とを入力するための操作を、端末１３の入力装置１３４を用いて行う。これにより、仮のモデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）とそのパラメータ｛ｐ｝とが、端末１３の記憶装置１３２の所定領域に設定される（ステップＳ１１）。また、このモデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）とそのパラメータ｛ｐ｝は、再利用可能なように、データサーバ１２に保存される。
【００５９】
次に作業者は、ＳＩＭＳ分析装置１１に基準試料をセットする。本実施形態において、この事前工程で使用される基準試料は、前記したように、ボロン（Ｂ）がイオン注入されたシリコンウエハから切り出されたチップのうちの１つである。このシリコンウエハから切り出されたチップのうちの別の１つが、事前工程以後に実施される、前記した目的試料の濃度プロファイル分析で用いられる基準試料に用いられる。
【００６０】
作業者は、ＳＩＭＳ分析装置１１に基準試料をセットすると、当該ＳＩＭＳ分析装置１１を起動するための操作を行う。すると、ＳＩＭＳ分析装置１１は、当該分析装置１１にセットされた基準試料を対象とする測定を開始する（ステップＳ１２）。このステップＳ１２では、ＳＩＭＳ分析装置１１による基準試料の測定（ＳＩＭＳ分析）が、例えば同日に、同一条件で、ｎ回（ｎは分析回数を示す、１より大きい整数であり、例えば５〜１０程度）繰り返し行われる。ここで、ＳＩＭＳ分析は破壊分析のため、測定の度に測定箇所（スパッタする箇所）が変更される。
【００６１】
上記ステップＳ１２での基準試料の測定が行われると、元素毎に「時間−イオン強度」のデータ（生データ）｛Ｉ_１，Ｉ２，…，Ｉ_ｎ｝が取得され、データサーバ１２に保存される。ここでは、データ｛Ｉ_１，Ｉ_２，…，Ｉ_ｎ｝は、Ｓｉ（主成分）とＢ（不純物）の各々について取得される。
【００６２】
次に作業者は、ＳＩＭＳ分析装置１１にセットされている基準試料を取り外して、データ｛Ｉ_１，Ｉ_２，…，Ｉ_ｎ｝に対応する、基準試料の各測定箇所のクレータ深さ｛ｄ_１，ｄ_２，…，ｄ_ｎ｝を、段差計により測定する。この段差計を用いて測定されたクレータ深さ｛ｄ_１，ｄ_２，…，ｄ_ｎ｝のデータは、作業者の操作により端末１３から入力され、データサーバ１２内のデータ｛Ｉ_１，Ｉ_２，…，Ｉ_ｎ｝に対応付けて、当該データサーバ１２に保存される。
【００６３】
すると、端末１３内のＣＰＵ１３３は、濃度プロファイル分析プログラム１３１に従い、データサーバ１２内の各データＩ_ｋ（ｋ＝１，２，…，ｎ）毎に、スパッタレートＳＲ_ｋ及び相対感度係数ＲＳＦ_ｋを求める（ステップＳ１４）。このＳＲ_ｋ及びＲＳＦ_ｋの各々の平均値ＡＶ（｛ＳＲ_ｋ｝）及びＡＶ（｛ＲＳＦ_ｋ｝）を、それぞれ尤もらしいスパッタレート及び相対感度係数とする。平均値ＡＶ（ｘ）（ｘは｛ＳＲ_ｋ｝または｛ＲＳＦ_ｋ｝）は次式に従って求められる。
【００６４】
【数３】

【００６５】
次にＣＰＵ１３３は、各データＩ_ｋ＝Ｉ_ｋ（ｔ）（ｔ＝ｔ_１，…，ｔ_ｎ）（ｋ＝１，…，ｎ）について、ＳＲ_ｋ，ＲＳＦ_ｋを用い、スパッタ時間ｔを深さｄ（つまり、横軸を深さ）に、その深さｄでのインオン強度Ｉ_ｋ（ｄ）を不純物濃度Ｃ_ｋ（ｄ）に、それぞれ変換する（ステップＳ１５）。この変換は、次式
ｄ＝ＳＲ_ｋ・ｔ …（７）
Ｃ_ｋ（ｄ）＝ＲＳＦ_ｋ・Ｉ_ｋ（ｄ）／Ｉ_Ｍｋ（ｄ） …（８）
に従って行われる。
【００６６】
次にＣＰＵ１３３は、各Ｃ_ｋ＝Ｃ_ｋ（ｄ）（ｋ＝１，…，ｎ）をもとに、ピーク位置を境に左端となる深さＤ_１ｉと右端となる深さＤ_２ｊ（Ｄ_１ｉ＜Ｄ_２ｊ）とを複数点決定する（ステップＳ１６）。
【００６７】
次にＣＰＵ１３３は、ステップＳ１６で決定された（Ｄ_１ｉ，Ｄ_２ｊ）の組み合わせ毎に、その（Ｄ_１ｉ，Ｄ_２ｊ）の範囲で、仮のモデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）を、各Ｃ_ｋ（ｄ）（ｋ＝１，…，ｎ）へ最小二乗法を用いてフィッティングする「最小二乗フィッティング」を行う（ステップＳ１７）。ＣＰＵ１３３は、この「最小二乗フィッティング」により、各Ｃ_ｋ（ｄ）毎に、パラメータ｛ｐｉｊｋ｝を求める。「最小二乗フィッティング」の詳細については、後述する。
【００６８】
次にＣＰＵ１３３は、パラメータ｛ｐｉｊｋ｝を持つ、各Ｃ_ｋ（ｄ）に対応するモデル関数Ｆ_Ｃｋ（ｄ，｛ｐｉｊｋ｝）毎に、当該モデル関数の極大点（ピーク深さ）Ｄ_Ｐｉｊｋと、そのＤ_Ｐｉｊｋ（＝ＳＲ_ｋ・Ｔ_Ｐｉｊｋ）に対応するピーク時間Ｔ_Ｐｉｊｋ及びピーク濃度Ｃ_Ｐｉｊｋとを求める（ステップＳ１８）。
【００６９】
次にＣＰＵ１３３は、各モデル関数Ｆ_Ｃｋ（ｄ，｛ｐｉｊｋ｝）のピーク深さＤ_Ｐｉｊｋのデータ間での標準偏差ＲＳＤ（｛Ｄ_Ｐｉｊｋ｝）を算出し、その標準偏差が最も小さい範囲を（Ｄ_１，Ｄ_２）とする（ステップＳ１９）。標準偏差ＲＳＤ（｛ｘ_ｋ｝）（ｘ_ｋ＝Ｄ_Ｐｉｊｋ）は次式に従って算出される。
【００７０】
【数４】

【００７１】
本実施形態では、この標準偏差ＲＳＤ（｛ｘ_ｋ｝）（ｘ_ｋ＝Ｄ_Ｐｉｊｋ）、即ちＲＳＤ（｛Ｄ_Ｐｉｊｋ｝）の値が、予め定められた閾値より大きいか否か（小さい）により、ピーク深さのばらつきが大きいか否かが決定される。このピーク深さのばらつきの大小を示す情報（フラグ情報）は、データサーバ１２内のデータ｛Ｉ_１，Ｉ_２，…，Ｉ_ｎ｝に対応付けて、当該データサーバ１２に保存される。前記ステップＳ４での判定は、このフラグ情報を参照することにより行われる。なお、ＲＳＤ（｛Ｄ_Ｐｉｊｋ｝）の値を保存しておき、前記ステップＳ４での判定に際して、当該ＲＳＤ（｛Ｄ_Ｐｉｊｋ｝）を閾値と比較し、その比較結果に応じて当該判定を行うことも可能である。
【００７２】
ＣＰＵ１３３はステップＳ１９を実行すると、先のステップＳ１７において、範囲（Ｄ_１，Ｄ_２）で最小二乗フィッティングした際の、ピーク深さ及びピーク濃度の各平均値を求め、当該各平均値を、それぞれ基準試料のピーク深さＤ_Ｐ０及びピーク濃度Ｃ_Ｐ０とする（ステップＳ２０）。
【００７３】
次にＣＰＵ１３３は、ピーク深さ（平均ピーク深さ）Ｄ_Ｐ０に最も近いピーク深さを持つデータＩ_ｋ（に対応する濃度Ｃ_ｋ）に対して、範囲（Ｄ_１，Ｄ_２）で最小二乗フィッティングした際のパラメータを、目的とするモデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）のパラメータ｛ｐ０｝とする（ステップＳ２１）。このようにして、基準試料の不純物の分布によく合う理想的なモデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）及びそのパラメータ｛ｐ０｝と、当該モデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）がフィッティングに適用可能な（つまりフィッティングに最適な）区間（Ｄ_１，Ｄ_２）と、ピーク深さＤ_Ｐ０と、ピーク濃度Ｃ_Ｐ０とが決定される。
【００７４】
次に、上記ステップＳ２のフィッティング処理の詳細について、図７及び図８のフローチャートを参照して説明する。
【００７５】
まずＣＰＵ１３３は、事前工程のステップＳ１１で適用した仮のモデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）とそのパラメータ｛ｐ｝をデータサーバ１２から端末１３の記憶装置１３２に読み込む（ステップＳ３１）。このモデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）は、事前工程で用いた基準試料の不純物のプロファイルに合うモデル関数である。
【００７６】
次にＣＰＵ１３３は、上記ステップＳ１における基準試料の測定で得られた、「時間−イオン強度」のデータ（生データプロファイル）Ｉ（ｔ）をもとに、当該Ｉ（ｔ）の極大点の両側に極小点があるか否かを調べる（ステップＳ３２）。
【００７７】
もし、極大点の両側に極小点がある場合、ＣＰＵ１３３は、極大点の左側の極小点の時点ｔ１と、右側の極小点の時点ｔ２とを求める（ステップＳ３３）。これに対し、極大点の両側に極小点がない場合、ＣＰＵ１３３は、極大点の左側及び右側で、それぞれ最小値をとる時点ｔ１及びｔ２を求める（ステップＳ３４）。
【００７８】
ＣＰＵ１３３は、ステップＳ３３またはＳ３４により時点ｔ１及びｔ２を求めると、つまり区間ｔ１＜ｔ＜ｔ２を求めると、ステップＳ３５に進む。ＣＰＵ１３３は、ステップＳ３５において、モデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）を、区間ｔ１＜ｔ＜ｔ２の範囲で、Ｉ（ｔ）へ最小二乗法を用いてフィッティングする「最小二乗フィッティング」を行う。
【００７９】
ＣＰＵ１３３は、この「最小二乗フィッティング」により、Ｉ（ｔ）によく合うパラメータ｛ｐ’｝を求める。即ちＣＰＵ１３３は、Ｉ（ｔ）によく合う「時間−イオン強度」のモデル関数として、パラメータ｛ｐ’｝を持つ関数
Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝） ：ｔ１＜ｔ＜ｔ２ …（１０）
を取得する。このモデル関数Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）は、基準試料の不純物濃度のプロファイルを表しているといえる。なお、「最小二乗フィッティング」の詳細については、後述する。
【００８０】
ＣＰＵ１３３は、ステップＳ３５においてＩ（ｔ）に適合するモデル関数Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）を取得すると、時間ｔを深さｄに変換するための変換式
ｄ＝ｃ_０ｔ＋ｃ_１ …（１１）
を設定する（ステップＳ３６）。
【００８１】
次にＣＰＵ１３３は、事前工程で予め求められている「深さ−不純物濃度」のモデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）を、「時間−イオン強度」のモデル関数Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ０｝）に、次式
Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ０｝）＝ｋ_０・Ｆ_Ｃ（ｃ_０ｔ＋ｃ_１，｛ｐ０｝）＋ｋ_１ …（１２）
により変換する（ステップＳ３７）。
【００８２】
次にＣＰＵ１３３は、ステップＳ３７の変換処理で得られたＦ_Ｉ（ｔ，｛ｐ０｝）を、ステップＳ３５により取得したＦ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）へ、ｃ_０，ｃ_１，ｋ_０，ｋ_１をパラメータとして「最小二乗フィッティング」する（ステップＳ３８）。これにより、ｃ_０，ｃ_１，ｋ_０，ｋ_１をが決定される。
【００８３】
ＣＰＵ１３３は、ステップＳ３８で得られたｃ_０，ｃ_１をもとに、次式
ΔＴ’＝−ｃ_１／ｃ_０ …（１３）
に従い、仮のシフト時間ΔＴ’を決定する（ステップＳ３９）。
【００８４】
またＣＰＵ１３３は、次式
Ｔ_Ｐ’＝（Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）のピーク時間） …（１４）
に従い、Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）のピーク時間を、仮のピーク時間Ｔ_Ｐ’として決定する（ステップＳ４０）。
【００８５】
次にＣＰＵ１３３は、仮のピーク時間Ｔ_Ｐ’と仮のシフト時間ΔＴ’とから、次式
ＳＲ’＝Ｄ_Ｐ０／（Ｔ_Ｐ’−ΔＴ’） …（１５）
に従って、仮のスパッタレートＳＲ’を算出する（ステップＳ４１）。
【００８６】
次にＣＰＵ１３３は、事前工程で求められている最適区間（深さ）Ｄ_１＜ｄ＜Ｄ_２の左側境界Ｄ１及び右側境界Ｄ２に対応する時点ｔ１及びｔ２を、仮のスパッタレートＳＲ’を用い、次式
ｔ_１＝（Ｄ_１／ＳＲ’）＋ΔＴ’
ｔ_２＝（Ｄ_２／ＳＲ’）＋ΔＴ’…（１６）
に従って算出する（ステップＳ４２）。
【００８７】
次にＣＰＵ１３３は、ステップＳ４２で今回算出されたｔ１（新ｔ１）と前回算出されたｔ１（旧ｔ１）との差の絶対値（第１の値）、及びステップＳ４２で今回算出されたｔ２（新ｔ２）と前回算出されたｔ２（旧ｔ２）との差の絶対値（第２の値）が、いずれも、予め定められた閾値Δｔより小さいか否かを判定する（ステップＳ４３）。
【００８８】
ＣＰＵ１３３は、上記第１及び第２の値が共にΔｔより小さくなるまで、即ちｔ１及びｔ２がほぼ変化しなくなるまで、ステップＳ３５〜Ｓ４３を繰り返す。
【００８９】
ＣＰＵ１３３は、ｔ１及びｔ２がほぼ変化しなくなると、つまりｔ１及びｔ２が収束すると、その際に得られている最新のＦ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）をもとに、目的とする、ピーク時間Ｔ_Ｐ、ピーク強度Ｉ_Ｐ及びシフト時間ΔＴを取得する（ステップＳ４４）。なお、ピーク時間Ｔ_Ｐ及びシフト時間ΔＴとして、最新のＦ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）をもとに上記ステップＳ４０及び３９でそれぞれ決定されている仮のピーク時間Ｔ_Ｐ’及び仮のシフト時間ΔＴ’を、そのまま用いてもよい。また、仮のピーク時間Ｔ_Ｐ’を決定した際のイオン強度を仮のピーク強度Ｉ_Ｐ’として保持しておき、仮のピーク時間Ｔ_Ｐ’を目的のピーク時間Ｔ_Ｐとした際に、当該仮のピーク時間Ｔ_Ｐ’に対応する仮のピーク強度Ｉ_Ｐ’を目的のピーク強度Ｉ_Ｐとしてもよい。
【００９０】
次に、上記「最小二乗フィッティング」の詳細について、フィッティングに用いられるモデル関数がＦ（ｘ，｛ｐ｝）であるものとして説明する。
【００９１】
まず、モデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）によるフィッティングの対象となるデータ（生データプロファイル）Ｉ＝Ｉ（ｔ）が、ｍ点の離散データ｛（ｔ_１，Ｉ（ｔ_１）），…，（ｔ_ｍ，Ｉ（ｔ_ｍ））｝の配列から構成されるものとする。この場合、ＣＰＵ１３３は、モデル関数Ｆ（ｘ，｛ｐ｝）を、データ｛（ｔ_１，Ｉ（ｔ_１）），…，（ｔ_ｍ，Ｉ（ｔ_ｍ））｝からなるデータプロファイルへ最小二乗法を用いてフィッティングする。具体的には、ＣＰＵ１３３は、次式に示すΔＩが閾値未満（最小）となるようにパラメータ｛ｐ｝を決定する。
【００９２】
【数５】

【００９３】
ΔＩが最小となったと判定する条件（つまり、計算を終了させる収束判定条件）の閾値には、適用するモデル関数に応じて最適な値が用いられる。ここではＣＰＵ１３３は、ΔＩを計算点数ｍで割った値が閾値未満となったところで、計算（最小二乗フィッティング）を終了する。また、計算を所定回数（例えば１００回）繰り返しても、上記条件を満たさなかった場合にも、ＣＰＵ１３３は計算を終了する。
【００９４】
ＣＰＵ１３３は、このような最小二乗フィッティングによってパラメータ｛ｐ｝を決定することにより、
・Ｉ（ｔ）に最もよく合うモデル関数Ｆ_Ｉ（ｔ，｛ｐ’｝）
・ピーク位置（Ｔ_Ｐ，Ｆ_Ｉ（Ｔ_Ｐ，｛ｐ’｝）
を取得する。
【００９５】
上記実施形態では、試料の測定（分析）にＳＩＭＳ分析を用いている。しかし本発明は、ＳＩＭＳ分析装置１１によるＳＩＭＳ分析に代えて、他の元素分析装置、例えばＡＥＳ分析装置によるＡＥＳ分析を用いた場合にも、検出粒子の信号強度がイオン強度から電子強度に変わるだけであることから、上記実施形態と同様に適用できる。
【００９６】
また、上記実施形態では、事前工程で取得されたモデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）等の情報が、端末１３を含む複数の端末（コンピュータ）から利用可能なようにデータサーバ１２に保存されている。しかし、この情報が、上記複数の端末のいずれか１つに保存される構成であっても構わない。この端末における上記情報の保存には、当該端末に内蔵のハードディスク装置等の記憶装置（記憶手段）が利用可能である。
【００９７】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００９８】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、目的試料の分析に際して行われる、基準試料を対象とするイオンスパッタ利用の元素分析により取得されるデータに、予め決定されている当該基準試料に適合する濃度プロファイルをフィッティングすることにより、段差計を用いてクレータ深さを測定することなく、目的試料の元素の定量に用いるスパッタレート及び相対感度係数を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る濃度プロファイル分析装置の構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態におけるフィッティングによる濃度プロファイルの較正の全体の流れを説明するためのフローチャート。
【図３】フィッティング処理の概念を説明するための図。
【図４】モデル関数Ｆ_Ｃ（ｄ，｛ｐ０｝）とピーク深さＤ_Ｐ０及びピーク濃度Ｃ_Ｐ０との関係を示す図。
【図５】モデル関数を予め決定する事前工程における処理手順を説明するためのフローチャートの一部を示す図。
【図６】モデル関数を予め決定する事前工程における処理手順を説明するためのフローチャートの残りを示す図。
【図７】図２中のステップＳ２のフィッティング処理の詳細を説明するためのフローチャートの一部を示す図。
【図８】図２中のステップＳ２のフィッティング処理の詳細を説明するためのフローチャートの残りを示す図。
【符号の説明】
１１…ＳＩＭＳ分析装置
１２…データサーバ
１３…端末（濃度プロファイル分析処理装置）
１３１…濃度プロファイル分析プログラム
１３２…記憶装置
１３３…ＣＰＵ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a quantitative analysis technique of a concentration profile (element concentration distribution) in a depth direction of a target sample, and in particular, a SIMS (secondary ion mass) analysis method, an AES (Auger electron intensity) analysis method, or an XPS (X-ray The present invention relates to a concentration profile calibration method and a concentration profile analysis processing device suitable for a concentration profile analysis using a photoelectron) analysis method.
[0002]
[Prior art]
As a quantitative analysis technique of a concentration profile (element concentration distribution) in a depth direction in a target sample, a quantitative analysis technique using a sputtering phenomenon using an ion beam, so-called ion sputtering, is known. The impurity concentration of the target sample is unknown. On the other hand, the impurity concentration of a reference sample (standard sample) serving as a reference for the target sample is known.
[0003]
Conventionally, in the quantitative analysis of the concentration profile of an element (impurity) using ion sputtering, the depth of a hole (crater) formed by sputtering, that is, etched by an ion beam, every time a reference sample is measured by, for example, SIMS analysis. Is measured by a step gauge (for example, see Non-Patent Document 1).
[0004]
The measurement of the crater depth of the reference sample is performed in order to obtain a relative sensitivity coefficient RSF (Relative Sensitivity Coefficient) used for quantifying impurities (elements) of the target sample. Conventionally, the relative sensitivity coefficient RSF is determined by the following procedure by measuring a reference sample under the same measurement conditions as the target sample.
[0005]
(1) First, a reference sample is set in a SIMS analyzer.
[0006]
{Circle over (2)} Next, the reference sample is irradiated with an ion beam (primary ion) using a SIMS analyzer to detect the intensity of secondary ions (signal intensity of detection particles) emitted from the reference sample. Thereby, in the measurement of the reference sample using the SIMS analyzer, the sputtering time t (t₁, T₂, ..., t_n(= T)) and the ionic strengths I (t) and I_MThe data of (t) is acquired as data of “sputtering time−ion intensity”. The sputtering time t is the irradiation time of the ion beam, and is the elapsed time (measurement time) from the start of the measurement. When the AES analysis is used instead of the SIMS analysis, data of "sputtering time-electron intensity" is obtained. The ion intensity and the electron intensity are common in that both are the signal intensity of the detected particles.
[0007]
(3) Next, when the measurement of the reference sample using the SIMS analyzer is completed, the reference sample is removed from the SIMS analyzer, and the crater depth D at that time, that is, at the end of the measurement (sputtering) is measured by the step gauge. measure.
[0008]
(4) From the measured crater depth D and the total measurement (total sputter) time T, the sputter speed (sputter rate) SR is calculated by the following formula using a computer.
SR = D / T (1)
Ask according to.
[0009]
{Circle around (5)} The crater depth d at an arbitrary sputtering time t can be obtained by a calculation of d = SR · t by a computer based on the sputtering rate SR. Therefore, using the sputter rate SR, data of "sputtering time-ion intensity" is converted into "crater depth-ion intensity" by a computer. That is, I (t) and I (t)_MThe data of (t) is converted to I (d) and I (d)._MIt is converted into the data of (d).
[0010]
(6) I (d) and I after this conversion_MBased on (d) and the dose DOSE of the impurity with respect to the reference sample, a relative sensitivity coefficient RSF is obtained by a computer according to the following equation.
[0011]
(Equation 1)

[0012]
Here, the dose DOSE is already known from the sample preparation conditions when the reference sample was prepared. Usually, an ion-implanted sample having a known impurity dose DOSE is used as the reference sample.
[0013]
Among the above procedures, I (t) and I in (2)_M(T) acquisition of data, calculation of SR in (4), and I (t) and I in (5)_MFrom (t) to I (d) and I_MThe conversion to (d) and the calculation of the relative sensitivity coefficient RSF in (6) are all automatically performed.
[0014]
[Non-patent document 1]
Edited by The Surface Science Society of Japan, "Secondary Ion Mass Spectrometry", Maruzen Co., Ltd., issued on July 5, 1999, p. 90-98
[0015]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in the conventional technology for quantitatively analyzing the concentration profile in the depth direction of the target sample using ion sputtering, the dose of the impurity is reduced in order to obtain the relative sensitivity coefficient RSF used for quantifying the impurity in the target sample. It is necessary to measure the crater depth with a step gauge every time measurement (analysis) by SIMS or AES for a known reference sample (standard sample). Unless the measurement of the crater depth by the level difference meter is completed, the processing after the above (4) cannot be executed. Therefore, the conventional technique has a problem that the work efficiency of quantitative analysis of the concentration profile is low. Moreover, in the measurement of the crater depth by the step gauge, an error in the measured depth value tends to increase due to damage to the sample accompanying the measurement (particularly, in the case of a sample having a soft film formed). In addition, reading errors of the measured values and input errors when inputting the read measured values to the computer are likely to occur. That is, the conventional technique has a problem that it is difficult to measure depth with high accuracy.
[0016]
The present invention has been made in view of the above circumstances, and its object is to fit a predetermined concentration profile of a reference sample to data obtained by elemental analysis using ion sputtering for a reference sample. Provided is a concentration profile calibration method and a concentration profile analysis processing device capable of obtaining a sputter rate and a relative sensitivity coefficient used for quantifying an element of a target sample without measuring a crater depth using a step meter by the processing. It is in.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
According to one aspect of the present invention, there is provided a concentration profile calibration method for calibrating a concentration profile in a depth direction of a target sample based on an analysis result of a reference sample. In this method, a concentration profile for the predetermined impurity is determined in advance by a computer from a result of elemental analysis using ion sputtering for a first reference sample in which a predetermined impurity is implanted in a predetermined substrate. A determining step of storing the determined concentration profile in a storage means; and performing an elemental analysis of an arbitrary target sample into which the same impurity as the impurity injected into the first reference sample is injected. Obtaining, by elemental analysis using ion sputtering on a second reference sample created under the same conditions, first data representing the relationship between the time and the detected signal intensity, and storing the first data in the storage means; In the first data acquired at the time of elemental analysis of the target sample and stored in the storage means, the first data stored in the storage means is determined in advance. Fitting a concentration profile by a computer, a fitting step of obtaining a sputter rate SR and a relative sensitivity coefficient RSF of the predetermined impurity in the elemental analysis of the second reference sample by the fitting, and targeting the target sample. For the second data that is obtained by elemental analysis using ion sputtering and that represents the relationship between the time and the detected signal intensity, the time-to-depth conversion based on the sputter rate SR and the relative sensitivity coefficient RSF Converting the detection signal intensity to the concentration by the computer to obtain a concentration profile of the target sample.
[0018]
In such a configuration, an elemental analysis is performed once on the first reference sample, and the concentration profile of the predetermined impurity injected into the reference sample, that is, the elemental analysis on the first reference sample is performed. If a concentration profile suitable for the data of the analysis result is determined and the concentration profile is stored in the storage means, when performing an elemental analysis of the target sample thereafter, the concentration profile stored in the storage means is determined. By using the profile, unlike the related art, the sputter rate SR and the relative sensitivity coefficient RSF required for quantifying impurities in the target sample can be calculated without measuring the step (crater depth) using the step meter. That is, in the above-described configuration, the concentration profile determined in advance by the analysis of the first reference sample is converted to the second reference sample created under the same conditions as the first reference sample by using ion sputtering. By fitting to the result of elemental analysis (first data), the sputter rate SR and the relative sensitivity coefficient RSF can be easily obtained.
[0019]
Here, the fitting step includes: a first step of acquiring a peak time, a peak intensity, and a shift time related to a concentration profile indicated by the first data by fitting to the first data; It is preferable to include a second step of obtaining the sputter rate SR based on the above, and a third step of obtaining the relative sensitivity coefficient RSF based on the peak intensity.
[0020]
In addition, the determining step is performed by using a parameter {p0} that is adapted to the elemental analysis result as a concentration profile for the predetermined impurity from a result of the elemental analysis using ion sputtering for the first reference sample. Determining a first model function F ({p0}) to be specified, and determining an optimal section D1 <d <D2 in the depth direction d to which the model function F ({p0}) can be applied; And fitting the first step to the second data by fitting the first model function F ({p0}) to the second data in the range of time t1 <t <t2. A fourth step of obtaining a parameter ({p '}) of a matching second model function F ({p'}), and adding the first model to the second model function F ({p '}). Seki A fifth step of obtaining a peak time and a shift time by fitting F ({p0}), and a sixth step of obtaining a sputter rate SR 'based on the obtained peak time and shift time. Calculating new time points t1 and t2 corresponding to the boundaries D1 and D2 of the predetermined optimal section D1 <d <D2 in the depth direction based on the sputter rate SR ′ and the shift time. And the fourth to seventh steps may be repeated until the calculated time points t1 and t2 converge. By introducing a model function in this way, highly accurate fitting becomes possible.
[0021]
Further, in order to determine the first model function F ({p0}), element analysis using ion sputtering for the first reference sample is performed for a plurality of measurement points, so that each of the measurement points is determined. If the third data representing the relationship between the time and the detected signal strength and the crater depth for each measurement point are used, the first model function F ({p0} can be determined with high accuracy. .
[0022]
Note that the present invention according to the above-described concentration profile calibration method includes, as an invention according to a program for causing a computer to execute the main steps in the method, a computer (a concentration profile analysis process) that executes the main steps. Device).
[0023]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0024]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a concentration profile analyzer according to one embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the concentration profile analyzer includes a SIMS analyzer 11, a data server 12, and a terminal 13. The SIMS analyzer 11, the data server 12, and the terminal 13 are interconnected by a network, for example, a LAN (local area network) 14.
[0025]
The SIMS analyzer 11 irradiates the sample set in the device 11 with an ion beam (primary ions) and incorporates the intensity of secondary ions (signal intensity of detected particles) emitted from the sample into the device 11. Is an elemental analyzer having a well-known SIMS analysis function of detecting a secondary ion detector (not shown) at a preset sampling period. The ion intensity data for each sampling period detected (collected) by the SIMS analyzer 11 (the secondary ion detector therein) is transferred to the data server 12 via the LAN 14 and stored in the data server 12. You. Here, the ionic strength I (t) of the impurity contained in the sample and the ionic strength I of the main component of the sample are described._M(T) is detected. I (t) and I detected at each sample period_M(T) is paired with a time (sputtering time) t corresponding to the sample period, and (t, I (t)) and (t, I) as data of “sputtering time−ion intensity”._MThe data is stored in the data server 12 in the form of (t)).
[0026]
The data server 12 is, for example, an independent computer. The data server 12 provides a storage unit for storing data of “sputtering time−ion intensity” collected at each sampling cycle in the SIMS measurement by the SIMS analyzer 11. The data server 12 also stores data (processed data) generated by data processing in the terminal 13. This processing data is obtained by a model function F obtained in a preliminary process described later._C(D, {p0}).
[0027]
The terminal 13 is a computer that performs data processing (concentration profile analysis processing) for quantitative analysis of the concentration profile (element concentration distribution) in the depth direction of the target sample. The terminal 13 includes a storage device 132 in which a program (concentration profile analysis program) 131 for the density profile analysis processing is stored. The program 131 stores “sputtering time−ion intensity” data (here, “sputtering time−ion intensity” data for a reference sample) stored in the data server 12 for each of the sampling periods. A processing (fitting processing) routine for fitting a matching function (model function) is included. The terminal 13 includes a CPU 133 for executing the program 131, an input device 134 such as a keyboard and a mouse, a display device 135, and an input / output interface 136 for inputting and outputting data to and from the LAN 14.
[0028]
In the fitting process by the terminal 13 (the CPU 133 therein), the peak time T_PAnd peak intensity I_PAnd the shift time ΔT are obtained. Peak time T_PIs the sputtering time at which the ion intensity in the data profile represented by the data of "sputtering time-ion intensity" is maximized, the peak intensity I_PIs the maximum ionic strength. The shift time ΔT is the amount of shift (shift) in the time axis direction with respect to the peak position caused by pre-sputtering or surface contamination when a model function is fitted to a data profile.
[0029]
The terminal 13 (within the CPU 133) also has a peak depth D of the model function._P0And peak concentration C_P0Is obtained in advance. The terminal 13 (within the CPU 133) further performs the peak time T_PAnd shift time ΔT and peak depth D_P0Then, the sputter rate SR is calculated, and the relative sensitivity coefficient RSF is calculated using the sputter rate SR.
[0030]
Next, the overall flow of the calibration of the concentration profile by fitting in the concentration profile analyzer of FIG. 1 will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0031]
First, the operator sets a reference sample (second reference sample) with a known impurity concentration in the SIMS analyzer 11. Then, the operator performs an operation for starting the SIMS analyzer 11. Then, the SIMS analyzer 11 starts a known measurement (SIMS analysis) for the reference sample set in the analyzer 11 (step S1).
[0032]
Thereby, the SIMS analyzer 11 irradiates an ion beam (primary ion) to a portion (region) designated by an operator on the surface of the reference sample. The SIMS analyzer 11 detects the intensity of secondary ions emitted from the reference sample by the irradiation of the ion beam with a secondary ion detector built in the SIMS analyzer 11.
[0033]
The detection output (ion intensity) of the secondary ion detector is A / D (analog / digital) converted at a preset sampling period by an operation of an operator. Then, a sputtering time t (t = t) corresponding to each sample period, which is a measurement (analysis) result in the SIMS analyzer 11.₁, ..., t_m) And ion intensity (digitally converted value) I (t), that is, data (t, I (t)) of “sputtering time−ion intensity” is stored in the data server 12.
[0034]
In the following description, an array (set) of data (t, I (t)) acquired over the entire sampling period, that is, ｛(t₁, I (t₁)), ..., (t_m, I (t_m))｝ Is represented by I. Further, the data I is expressed as I (t) or {I (t1),._m)｝ Is sometimes expressed. Note that t_mIs the entire sampling period from the start of measurement to the end of measurement, that is, the total measurement (total sputtering) time T. Data I = I (t) indicates a time-direction profile (raw data profile) of the corresponding element.
[0035]
In step S1, the measurement of the reference sample (SIMS analysis) by the SIMS analyzer 11 is performed, for example, once. By the measurement of the reference sample, data I of “sputtering time−ion intensity” is obtained for each element and stored in the data server 12.
[0036]
The reference sample (second reference sample) applied in the present embodiment is a chip cut out from a silicon (Si) substrate (silicon wafer) into which boron (B) is ion-implanted as an impurity, for example. The reference sample (first reference sample) used in the pre-process described later is another chip cut out from the wafer.
[0037]
That is, in the present embodiment, a plurality of chips are cut out from the same silicon wafer into which boron (B) has been ion-implanted, and one of them is used as a reference sample (first reference sample) in a pre-process, and another chip is used. One is used as a reference sample (second reference sample) in the concentration profile analysis of the target sample. Therefore, the reference sample used in the pre-process and the reference sample used in the concentration profile analysis of the target sample can be equivalently regarded as the same sample.
[0038]
Note that these chips (reference samples) do not necessarily need to be cut out from the same wafer, and may be samples in which impurities (elements) are implanted under the same conditions into a substrate prepared under the same conditions. However, from the viewpoint of accuracy, it is preferable to use a chip cut out from the same wafer as a reference sample.
[0039]
Now, in the present embodiment using a chip cut out of a silicon (Si) substrate (silicon wafer) into which boron (B) has been ion-implanted, the data I is composed of Si (main component) and B (impurity). Is obtained for each of When it is necessary to distinguish between the two data, the data of the main component is represented by I_MIt expresses.
[0040]
Now, data I of “sputtering time−ion intensity” of the reference sample, that is, I = I (t) = {I (t1),..., I (tm)} is stored in the data server 12 by the measurement with the SIMS analyzer 11. When stored, the concentration profile analysis program 131 stored in the storage device 132 of the terminal 13 is started by, for example, an operation of the operator. According to the program 131, the CPU 133 in the terminal 13 first sets the model function F_I(T, {p '}) is fitted to the data (raw data) profile I (t) of the reference sample, that is, a fitting process for matching the peak position (peak time) and the peak intensity is performed (step S2). This model function F_I(T, {p ′} is the model function F stored in the data server 12_C(D, {p0}).
[0041]
FIG. 3 shows the concept of the fitting process. As is apparent from FIG. 3, the model function F_IBy fitting (t, {p '}) to the data profile I (t) of the reference sample, at the end of the fitting, the peak time T_PAnd peak intensity I_PAnd the shift time ΔT are obtained. The peak time T of this impurity (B)_PThe ionic strength of the main component (Si) detected at_MPIt expresses. Details of the fitting process will be described later.
[0042]
The CPU 133 in the terminal 13 determines the peak time T_PAnd peak intensity I_PAnd the shift time ΔT, the sputtering rate SR of the reference sample used for the measurement in step S1 is calculated by the following equation.
SR = D_P0/ (T_P−ΔT) (3)
(Step S3). Where D_P0Is the peak depth determined in advance in the preliminary step. That is, the CPU 133 determines that the peak depth D is determined in advance._P0And the peak time T obtained in the fitting process in step S2._PThen, the sputtering rate SR is calculated from the shift time ΔT.
[0043]
Next, the CPU 133 determines whether or not the variation in the peak depth is large for the reference sample used for the measurement in Step S1 (Step S4). A method of determining the magnitude of the variation in the peak depth will be described later.
[0044]
If it is determined that the variation in the peak depth is small with respect to the reference sample used in the measurement in step S1, the CPU 133 calculates the relative sensitivity coefficient RSF in the same manner as in the related art according to the equation (2). (Step S5). Here, the crater depth corresponding to the total measurement time T is used for D in the equation (2), for example. This depth is calculated, for example, from the sputter rate SR and the time T. Here, instead of the total measurement time T, a time at which an effective ion intensity (for example, an ion intensity exceeding a predetermined threshold) is detected may be applied. Further, I (x) and I (x) representing “depth (x) −ionic strength” in the equation (2)._M(X) represents I (t) and I (t) obtained in step S1._MIt is obtained by performing data conversion from “sputtering time (t) −ion intensity” to “depth (x) −ion intensity I” for (t). The dose (dose of the impurity) DOSE in the equation (2) is already known from the reference sample preparation conditions when the reference sample is prepared.
[0045]
On the other hand, if it is determined that the variation of the peak depth is large for the reference sample used for the measurement in step S1, the CPU 133 calculates the relative sensitivity coefficient RSF by the following equation.
RSF = C_P0・ I_MP/ I_P      … (4)
(Step S6). Where C_P0Is an average value of peak densities obtained in advance in the pre-process, as described later. Also, I_PIs the peak intensity of impurity (B) determined in step S2,_MPIs the peak time T of the impurity (B)_PIs the ionic strength of the main component (Si) detected in FIG.
[0046]
When executing the step S5 or S6, the CPU 133 uses the relative sensitivity coefficient RSF obtained in the step S5 or S6 and the sputter rate SR obtained in the step S3 to obtain a concentration profile in the depth direction of the target sample. Is obtained (step S7). For this purpose, measurement (SIMS analysis) of the target sample by the SIMS analyzer 11 is performed, and data of “sputtering time−ion intensity” I == I (t) = ｛(t₁, I (t₁)), ..., (t_m, I (t_m)) It is necessary to acquire｝ and store it in the data server 12.
[0047]
The CPU 133 stores the data I = I (t) = ｛(t) of “sputtering time−ion intensity” of the target sample stored in the data server 12.₁, I (t₁)), ..., (t_m, I (t_m)) With regard to (1), the concentration profile in the depth direction of the target sample is obtained by converting the sputtering time to the depth and the ion intensity to the concentration. Here, the conversion from the sputtering time t to the depth d is performed by the calculation of d = SR · t (see equation (7) described later) using the sputtering rate SR. After the conversion from the sputtering time t to the depth d, the conversion from the ion intensity I (d) to the concentration C (d) is performed by using the relative sensitivity coefficient RSF, and C (d) = RSF · I (d) / I_M(D) (see equation (8) described later).
[0048]
As described above, in the present embodiment, the sputter rate SR and the relative sensitivity coefficient RSF required for the quantification of impurities in the target sample are determined based on the analysis result of the reference sample (second reference sample) and the reference sample (first Of the reference sample) and a model function determined in advance from the analysis of the reference sample. That is, the sputter rate SR and the relative sensitivity coefficient RSF are obtained by fitting the model function determined from the analysis of the first reference sample to the data profile that is the analysis result of the second reference sample. More specifically, the peak time T_PAnd peak intensity I_PAnd the shift time ΔT, and then the peak time T_PAnd the shift time ΔT, the sputter rate SR and the peak intensity I_PIs used to determine the relative sensitivity coefficient RSF.
[0049]
Therefore, in the present embodiment, a step (crater depth) by a step meter for a reference sample (second reference sample) after analysis, which is conventionally required to obtain the sputter rate SR and the relative sensitivity coefficient RSF. Measurement can be eliminated. In the pre-process, measurement by a step meter is necessary as described later. However, this measurement is only required in the pre-process. In other words, in the present embodiment, the measurement by the step meter at the time of analyzing the target sample becomes unnecessary, and unlike the conventional technique which requires the measurement by the step meter every time the target sample is analyzed, the work efficiency of the quantitative analysis of the concentration profile is reduced. improves.
[0050]
Further, in the present embodiment, the result of the fitting process performed for each analysis of the target sample can be used for confirming the variation and reproducibility of the analysis result. This enables management of the reference sample (second reference sample). Further, in the present embodiment, it is not necessary to perform the measurement with the step meter every time the target sample is analyzed, so that the processing can be automated and the human error can be reduced.
[0051]
Next, the details of the pre-process will be described.
First, in the pre-process, the following data on the impurities implanted in the reference sample
1) Peak depth D_P0
2) Peak concentration C_P0
3) Section (depth) D optimal for fitting₁<D <D₂
4) Model function F that fits well with impurity distribution_C(D, {p0}) and its parameter {p0}
Is required in advance. The reference sample is used to calibrate the concentration profile of a sample to be analyzed and whose impurity concentration is unknown (that is, a target sample).
[0052]
FIG. 4 shows the model function F_C(D, {p0}) and peak depth D_P0And peak concentration C_P0Shows the relationship with
[0053]
By the way, the above data is obtained in the pre-process according to the procedure shown in the flowcharts of FIGS. 5 and 6 as follows.
[0054]
First, the operator determines a temporary model function F (x, {p}) that is well suited to the target impurity concentration profile in the reference sample based on past experience or literature. Here, x is a variable on the X axis, and {p} is a parameter. The model function is represented by F (x, {p}) when notation of dimension is not particularly necessary. On the other hand, if you want to express the dimension explicitly,
-When it is a function of "time-ion intensity" F_I(T, {p})
-When the function is a function of "depth-impurity concentration" F_C(D, {p})
It expresses like.
[0055]
In the present embodiment, the model function F (x, {p}) is a Pearson-IV function represented by the following equation.
[0056]
(Equation 2)

[0057]
In this case, the parameter {p} of the model function F (x, {p}) is
｛P｝ = ｛K, β, γ, R_p, ΔR_p｝
Becomes This function F (x, {p}) has one maximum point, and its X value is
x_P0= R_p+ A where a = -γ (β + 3) / A
It is.
[0058]
The operator performs an operation for inputting the determined temporary model function F (x, {p}) and its parameter {p} using the input device 134 of the terminal 13. Thereby, the temporary model function F (x, {p}) and its parameter {p} are set in a predetermined area of the storage device 132 of the terminal 13 (step S11). The model function F (x, {p}) and its parameter {p} are stored in the data server 12 so that they can be reused.
[0059]
Next, the operator sets a reference sample on the SIMS analyzer 11. In the present embodiment, as described above, the reference sample used in this preliminary step is one of the chips cut out from the silicon wafer into which boron (B) has been ion-implanted. Another one of the chips cut from the silicon wafer is used as a reference sample used in the concentration profile analysis of the target sample described above, which is performed after the pre-process.
[0060]
After setting the reference sample in the SIMS analyzer 11, the operator performs an operation for starting the SIMS analyzer 11. Then, the SIMS analyzer 11 starts measurement for the reference sample set in the analyzer 11 (step S12). In step S12, the measurement of the reference sample (SIMS analysis) by the SIMS analyzer 11 is performed n times (n is an integer greater than 1 indicating the number of times of analysis, for example, about 5 to 10) on the same day and under the same conditions. ) Repeated. Here, since the SIMS analysis is a destructive analysis, the measurement location (sputter location) is changed every measurement.
[0061]
When the measurement of the reference sample is performed in step S12, the data of “time-ion intensity” (raw data) 強度 I for each element₁, I2, ..., I_n｝ Is acquired and stored in the data server 12. Here, data {I₁, I₂, ..., I_n｝ Is obtained for each of Si (main component) and B (impurity).
[0062]
Next, the operator removes the reference sample set in the SIMS analyzer 11, and removes the data {I₁, I₂, ..., I_nCrater depth of each measurement point of the reference sample corresponding to｝ d₁, D₂, ..., d_n｝ Is measured by a step meter. Crater depth ｛d measured using this level gauge₁, D₂, ..., d_nThe data of｝ is input from the terminal 13 by the operation of the worker, and the data ｛I in the data server 12 is₁, I₂, ..., I_nIs stored in the data server 12 in association with #.
[0063]
Then, the CPU 133 in the terminal 13 follows the data I in the data server 12 according to the concentration profile analysis program 131._k(K = 1, 2,..., N), the sputter rate SR_kAnd relative sensitivity coefficient RSF_kIs obtained (step S14). This SR_kAnd RSF_kAverage value AV (｛SR_k｝) And AV (｛RSF_k｝) Is a likely sputtering rate and a relative sensitivity coefficient, respectively. Average value AV (x) (x is ｛SR_k｝ Or ｛RSF_k｝) Is obtained according to the following equation.
[0064]
(Equation 3)

[0065]
Next, the CPU 133 checks each data I_k= I_k(T) (t = t₁, ..., t_n) (K = 1,..., N)_k, RSF_kAnd the sputtering time t is set to the depth d (that is, the horizontal axis is the depth), and the in-on intensity I at the depth d is set._k(D) is the impurity concentration C_k(D) are converted respectively (step S15). This conversion is
d = SR_k・ T… (7)
C_k(D) = RSF_k・ I_k(D) / I_Mk(D) ... (8)
It is performed according to.
[0066]
Next, the CPU 133_k= C_k(D) Based on (k = 1,..., N), a depth D at the left end of the peak position_1iAnd the depth D at the right end_2j(D_1i<D_2j) Are determined at multiple points (step S16).
[0067]
Next, the CPU 133 determines (D_1i, D_2j), The (D_1i, D_2j), The temporary model function F (x, {p})_k(D) Perform “least squares fitting” for fitting (k = 1,..., N) using the least squares method (step S17). The CPU 133 performs the “least squares fitting” so that each C_kFor each (d), a parameter {pijk} is determined. Details of the “least squares fitting” will be described later.
[0068]
Next, the CPU 133 checks each C with a parameter {pijk}._kModel function F corresponding to (d)_CkFor each (d, {pijk}), the local maximum point (peak depth) D of the model function_PijkAnd its D_Pijk(= SR_k・ T_Pijk) Corresponding to the peak time T_PijkAnd peak concentration C_Pijk(Step S18).
[0069]
Next, the CPU 133 checks each model function F_CkThe peak depth D of (d, {pijk})_PijkStandard deviation RSD (ΔD_Pijk｝) Is calculated, and the range having the smallest standard deviation is defined as (D₁, D₂) (Step S19). Standard deviation RSD (｛x_k｝) (X_k= D_Pijk) Is calculated according to the following equation.
[0070]
(Equation 4)

[0071]
In the present embodiment, the standard deviation RSD (｛x_k｝) (X_k= D_Pijk), Ie, RSD (｛D_PijkWhether the value of の) is larger than a predetermined threshold value (small) determines whether or not the variation in the peak depth is large. The information (flag information) indicating the magnitude of the variation in the peak depth is stored in the data #I in the data server 12.₁, I₂, ..., I_nIs stored in the data server 12 in association with #. The determination in step S4 is made by referring to the flag information. Note that RSD (｛D_Pijk値) is stored, and the RSD (｛D_Pijk｝) May be compared with a threshold, and the determination may be made in accordance with the result of the comparison.
[0072]
When executing the step S19, the CPU 133 returns to the range (D₁, D₂), The respective average values of the peak depth and the peak concentration at the time of the least-squares fitting are obtained, and the respective average values are respectively referred to as the peak depth D of the reference sample._P0And peak concentration C_P0(Step S20).
[0073]
Next, the CPU 133 calculates the peak depth (average peak depth) D_P0I with the peak depth closest to_k(Corresponding to concentration C_k) For the range (D₁, D₂), The parameters at the time of the least-squares fitting are converted to the target model function F_CA parameter {p0} of (d, {p0}) is set (step S21). In this way, the ideal model function F that fits well with the impurity distribution of the reference sample_C(D, {p0}) and its parameter {p0} and the model function F_C(D, {p0}) is the section (D₁, D₂) And the peak depth D_P0And the peak concentration C_P0Is determined.
[0074]
Next, the details of the fitting processing in step S2 will be described with reference to the flowcharts in FIGS.
[0075]
First, the CPU 133 reads the temporary model function F (x, {p}) and its parameter {p} applied in step S11 of the pre-process from the data server 12 to the storage device 132 of the terminal 13 (step S31). This model function F (x, {p}) is a model function that matches the impurity profile of the reference sample used in the pre-process.
[0076]
Next, based on the data (raw data profile) I (t) of “time-ion intensity” obtained by the measurement of the reference sample in step S1, the CPU 133 sets both sides of the maximum point of the I (t). It is checked whether or not there is a minimum point (step S32).
[0077]
If there are local minimum points on both sides of the local maximum point, the CPU 133 obtains the time point t1 of the local minimum point on the left side of the local maximum point and the time point t2 of the local minimum point on the right side (step S33). On the other hand, when there is no minimum point on both sides of the maximum point, the CPU 133 obtains the time points t1 and t2 at which the minimum value is obtained on the left and right sides of the maximum point, respectively (step S34).
[0078]
When determining the time points t1 and t2 in step S33 or S34, that is, determining the section t1 <t <t2, the CPU 133 proceeds to step S35. In step S35, the CPU 133 performs “least-squares fitting” of fitting the model function F (x, {p}) to I (t) using the least-squares method within the interval t1 <t <t2.
[0079]
The CPU 133 obtains a parameter {p ′} well suited to I (t) by the “least squares fitting”. That is, the CPU 133 uses a function having a parameter {p ′} as a model function of “time-ion intensity” that is well suited to I (t).
F_I(T, {p '}): t1 <t <t2 (10)
To get. This model function F_IIt can be said that (t, {p '}) represents the profile of the impurity concentration of the reference sample. The details of the “least squares fitting” will be described later.
[0080]
The CPU 133 determines in step S35 that the model function F conforming to I (t)_IWhen (t, {p '}) is obtained, a conversion formula for converting time t into depth d
d = c₀t + c₁                    … (11)
Is set (step S36).
[0081]
Next, the CPU 133 determines the model function F of “depth-impurity concentration” obtained in advance in the preliminary process_C(D, {p0}) is converted to a model function F of "time-ion intensity"._I(T, {p0})
F_I(T, {p0}) = k₀・ F_C(C₀t + c₁, {P0}) + k₁  … (12)
(Step S37).
[0082]
Next, the CPU 133 sets the F obtained by the conversion process in step S37._I(T, {p0}) is obtained by F obtained in step S35._I(T, {p '}), c₀, C₁, K₀, K₁Is performed as a parameter (step S38). This gives c₀, C₁, K₀, K₁Is determined.
[0083]
The CPU 133 determines the value of c obtained in step S38.₀, C₁Based on
ΔT ′ = − c₁/ C₀                    … (13)
, A tentative shift time ΔT ′ is determined (step S39).
[0084]
Also, the CPU 133 uses the following equation:
T_P’= (F_I(T, {p}} peak time) (14)
According to F_IThe peak time of (t, {p ′}) is calculated as a temporary peak time T_P'(Step S40).
[0085]
Next, the CPU 133 sets the temporary peak time T_P′ And the temporary shift time ΔT ′,
SR '= D_P0/ (T_P'-ΔT') (15)
, A temporary sputter rate SR 'is calculated (step S41).
[0086]
Next, the CPU 133 determines the optimum section (depth) D obtained in the preliminary process.₁<D <D₂The time points t1 and t2 corresponding to the left boundary D1 and the right boundary D2 are calculated using the temporary sputter rate SR 'by the following equation.
t₁= (D₁/ SR ') + ΔT'
t₂= (D₂/SR')+[Delta]T'...(16)
(Step S42).
[0087]
Next, the CPU 133 calculates the absolute value (first value) of the difference between t1 (new t1) calculated this time in step S42 and t1 (old t1) calculated last time, and t2 (current value calculated in step S42). It is determined whether the absolute value (second value) of the difference between the new t2) and the previously calculated t2 (old t2) is smaller than a predetermined threshold Δt (step S43).
[0088]
The CPU 133 repeats steps S35 to S43 until both the first and second values become smaller than Δt, that is, t1 and t2 hardly change.
[0089]
When t1 and t2 hardly change, that is, when t1 and t2 converge, the CPU 133 updates the latest F obtained at that time._IBased on (t, {p '}), target peak time T_P, Peak intensity I_PAnd the shift time ΔT (step S44). Note that the peak time T_PAnd the shift time ΔT, the latest F_IThe provisional peak time T determined in steps S40 and S39 based on (t, {p '}), respectively._P'And the temporary shift time ΔT' may be used as they are. In addition, the temporary peak time T_P′ Is determined as the tentative peak intensity I._P′, And the provisional peak time T_P’To the desired peak time T_P, The provisional peak time T_P′, The peak intensity I corresponding to_P′ To the desired peak intensity I_PIt may be.
[0090]
Next, details of the “least squares fitting” will be described assuming that a model function used for fitting is F (x, {p}).
[0091]
First, data (raw data profile) I = I (t) to be fitted by the model function F (x, {p}) is converted into discrete data ｍ (t₁, I (t₁)), ..., (t_m, I (t_m)) It shall be composed of the array of ①. In this case, the CPU 133 converts the model function F (x, {p}) into data {(t₁, I (t₁)), ..., (t_m, I (t_m)) Fit to the data profile consisting of｝ using the method of least squares. Specifically, the CPU 133 determines the parameter {p} such that ΔI shown in the following equation is less than the threshold (minimum).
[0092]
(Equation 5)

[0093]
As the threshold value for the condition for determining that ΔI has become minimum (that is, the convergence determination condition for terminating the calculation), an optimal value is used according to the model function to be applied. Here, the CPU 133 ends the calculation (least squares fitting) when the value obtained by dividing ΔI by the number of calculation points m becomes smaller than the threshold value. Further, even if the calculation is repeated a predetermined number of times (for example, 100 times) and the above condition is not satisfied, the CPU 133 ends the calculation.
[0094]
The CPU 133 determines the parameter {p} by such a least squares fitting,
A model function F that best fits I (t)_I(T, 'p')
・ Peak position (T_P, F_I(T_P, 'P'｝)
To get.
[0095]
In the above embodiment, SIMS analysis is used for measurement (analysis) of the sample. However, according to the present invention, even when the SIMS analysis by the SIMS analyzer 11 is used instead of the SIMS analysis by the other element analyzer, for example, the AES analysis by the AES analyzer, the signal intensity of the detected particles only changes from the ion intensity to the electron intensity. Therefore, it can be applied in the same manner as in the above embodiment.
[0096]
Further, in the above embodiment, the model function F obtained in the preliminary process is used._CInformation such as (d, {p0}) is stored in the data server 12 so that it can be used from a plurality of terminals (computers) including the terminal 13. However, the information may be stored in any one of the plurality of terminals. For storage of the information in the terminal, a storage device (storage means) such as a hard disk device built in the terminal can be used.
[0097]
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified in an implementation stage without departing from the gist of the invention. Further, the above embodiments include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. For example, even if some components are deleted from all the components shown in the embodiment, the problems described in the column of the problem to be solved by the invention can be solved, and the effects described in the column of the effect of the invention can be solved. Is obtained, a configuration from which this configuration requirement is deleted can be extracted as an invention.
[0098]
【The invention's effect】
As described in detail above, according to the present invention, the data obtained by the elemental analysis using the ion sputtering for the reference sample, which is performed at the time of analyzing the target sample, is adapted to the predetermined reference sample. By fitting the concentration profile, the sputter rate and relative sensitivity coefficient used for quantifying the element of the target sample can be obtained without measuring the crater depth using a step meter.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a concentration profile analyzer according to one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for explaining the overall flow of calibration of a concentration profile by fitting in the embodiment.
FIG. 3 is a diagram for explaining the concept of a fitting process.
FIG. 4 shows a model function F_C(D, {p0}) and peak depth D_P0And peak concentration C_P0FIG.
FIG. 5 is a diagram showing a part of a flowchart for describing a processing procedure in a pre-process for determining a model function in advance.
FIG. 6 is a view showing the rest of the flowchart for explaining the processing procedure in a preliminary step of determining a model function in advance.
FIG. 7 is a view showing a part of a flowchart for explaining details of a fitting process in step S2 in FIG. 2;
FIG. 8 is a view showing the rest of the flowchart for explaining details of the fitting processing in step S2 in FIG. 2;
[Explanation of symbols]
11 SIMS analyzer
12 ... data server
13. Terminal (concentration profile analysis processing device)
131: concentration profile analysis program
132 ... Storage device
133 ... CPU

Claims (6)

A concentration profile for the predetermined impurity is determined in advance by a computer from a result of an elemental analysis using ion sputtering on a first reference sample in which a predetermined impurity is injected into a predetermined substrate, and the determined concentration is determined. A determining step of storing the profile in the storage means;
In performing elemental analysis of an arbitrary target sample into which the same impurity as the impurity injected into the first reference sample has been injected, a second reference sample created under the same conditions as the first reference sample is targeted. Obtaining, by elemental analysis using ion sputtering, first data representing a relationship between time and detected signal intensity, and storing the first data in the storage means;
To the first data acquired at the time of elemental analysis of the target sample and stored in the storage means, the predetermined concentration profile stored in the storage means is fitted by a computer, and by the fitting, A fitting step of obtaining a sputter rate SR and a relative sensitivity coefficient RSF of the predetermined impurity in elemental analysis of the second reference sample;
Acquired by elemental analysis using ion sputtering for the target sample, for the second data representing the relationship between time-detection signal strength, conversion from time to depth based on the sputter rate SR, Converting the detection signal intensity into a concentration based on the relative sensitivity coefficient RSF by the computer to obtain a concentration profile of the target sample. The fitting step is a first step of acquiring a peak time, a peak intensity, and a shift time relating to a concentration profile indicated by the first data by fitting to the first data, and based on the peak time and the shift time. 2. The method according to claim 1, further comprising: a second step of acquiring the sputter rate SR; and a third step of acquiring the relative sensitivity coefficient RSF based on the peak intensity. . The determination step is specified by a parameter {p0} that matches a result of the elemental analysis as a concentration profile of the predetermined impurity from a result of the elemental analysis using ion sputtering for the first reference sample. determining a first model function F ({p0}) that, determining the optimum interval _D 1 <d _{<D 2} of the model function F ({p0}) is applicable depth direction d Including
The first step is adapted to the second data by fitting the first model function F ({p0}) to the second data in a range of time t ₁ <t <t _2. A fourth step of obtaining a parameter ({p ′}) of the second model function F ({p ′}), and converting the first model function F ({p0}) to the second model function F ( A fifth step of obtaining a peak time and a shift time by fitting to {p ′}), and a sixth step of obtaining a sputter rate SR ′ based on the obtained peak time and shift time. Based on the sputter rate SR ′ and the shift time, new time points t ₁ and t ₂ corresponding to the boundaries D ₁ and D ₂ of the predetermined optimal section D ₁ <d <D _{2 in} the depth direction. a seventh step of calculating the ₂ Concentration profile calibration method according to claim 2, comprising a eighth step of repeating the fourth through seventh steps until time t ₁ and t ₂ the calculated converge. The determination step is a time-detection signal intensity relationship obtained by performing an elemental analysis using ion sputtering on the first reference sample for each of the plurality of measurement locations by performing the analysis on the plurality of measurement locations. Obtaining a sputter rate SR _k and a relative sensitivity coefficient RSF _k for each of the measurement points based on the third data to be expressed and the crater depth for each of the measurement points; and a spatter rate SR _{k for} each of the measurement points And from the time-to-depth conversion based on the sputter rate SR _k corresponding to the third data with respect to the third data for each measurement location based on the relative sensitivity coefficient RSF _k and the third data. by performing the detection signal intensity based on the relative sensitivity factor RSF _k corresponding to the data and conversion into concentration, to obtain the concentration profile of each of the measurement points step 4. The concentration profile according to claim 3, wherein the first model function F ({p0}) is determined as a concentration profile of the target sample that conforms to the concentration profile of each measurement point. 5. Calibration method. On the computer,
A second reference sample prepared under the same conditions as the first reference sample, which is performed at the time of elemental analysis of an arbitrary target sample into which the same impurity as the predetermined impurity injected into the first reference sample is injected, The first data representing the relationship between the time and the detected signal intensity, which is obtained by elemental analysis using ion sputtering as a target and stored in the storage means, is stored in advance in the storage means, By fitting the concentration profile for the predetermined impurity determined from the result of elemental analysis using ion sputtering for the reference sample, the sputter rate SR in the elemental analysis of the second reference sample and the predetermined Obtaining a relative sensitivity coefficient RSF of the impurity;
Acquired by elemental analysis using ion sputtering for the target sample, for the second data representing the relationship between time-detection signal strength, conversion from time to depth based on the sputter rate SR, Converting the detection signal intensity to the concentration based on the relative sensitivity coefficient RSF to obtain a concentration profile of the target sample. A second reference sample prepared under the same conditions as the first reference sample, which is performed at the time of elemental analysis of an arbitrary target sample into which the same impurity as the predetermined impurity injected into the first reference sample is injected, The first data representing the relationship between the time and the detected signal intensity, which is obtained by elemental analysis using ion sputtering as a target and stored in the storage means, is stored in advance in the storage means, Means for fitting a concentration profile relating to the predetermined impurity determined from the result of elemental analysis using ion sputtering for the reference sample, wherein the fitting allows the sputtering in the elemental analysis of the second reference sample to be performed. Means for obtaining a rate SR and a relative sensitivity coefficient RSF of the predetermined impurity;
Acquired by elemental analysis using ion sputtering for the target sample, for the second data representing the relationship between time-detection signal strength, conversion from time to depth based on the sputter rate SR, Means for converting a detection signal intensity into a concentration based on the relative sensitivity coefficient RSF to obtain a concentration profile of the target sample.

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