JP2004294210A

JP2004294210A - Apparatus, method and program for evaluating minute substance

Info

Publication number: JP2004294210A
Application number: JP2003085643A
Authority: JP
Inventors: Nobutoshi Arai; 暢俊洗; Hiroshi Tsuji; 博司辻; Junzo Ishikawa; 順三石川
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2003-03-26
Filing date: 2003-03-26
Publication date: 2004-10-21

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an apparatus, a method and a program for evaluating a minute substance, which can easily and rapidly evaluate a forming state of the minute substance included in a material. <P>SOLUTION: In the apparatus, a light source 1 projects light toward a surface of a layer including particulates, and an optical measuring section 2 receives reflected light which is emitted from the layer side the light enters, and a distribution of light intensity corresponding to wavelength values of the reflected light which is obtained from the layer, is measured by the optical measuring section 2, and a calculating section 20 calculates a distribution of light intensity corresponding to wavelength values of reflected light from a model of the layer and the particulates, based on a plurality of hypothetical elements of the model, and a comparing section 30 checks the reflected light distribution measured by the optical measuring section 2 with the reflected light distribution calculated by the calculating section 20. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、微細物、特にサブミクロ以下の微細物の形成状態を評価する微細物評価装置、微細物評価方および微細物評価プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、微細な構造を評価する微細物評価装置としては、可視光に対して透明なガラス中に存在する金属超微粒子を検出するために、ガラスにおける可視光の透過率を測定するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
より詳しく説明すると、図１０に示すように、光源９０１が出射した可視光９０２を、第１の光学系９０３を介してガラス９０４に照射する。そうすると、上記ガラス９０４を透過した透過光９０５が、第２の光学系９１３を介して光強度計９０６に入射する。この光強度計９０６の出力に基づいて、ガラス９０４における可視光９０２の透過率を測定する。このとき、上記ガラス９０４中に金属微粒子が存在すると、特定波長の光の透過率が低下する。
【０００４】
したがって、上記特定波長の光の透過率が低下するかしないかで、ガラス９０４中に金属微粒子が存在するかしないかを判定できる。なお、上記特定波長は金属微粒子の金属種毎に異なる。また、上記第１の光学系９０３と第２の光学系９１３は一部または全部を共有する場合がある。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１−２１６２３２号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
近年、ナノオーダーの微粒子をシリコン基板上のシリコン酸化膜に形成し、微粒子に電荷を蓄積させてメモリ動作させる等の研究がなされており、シリコン酸化膜中の微粒子の状態を容易に把握する手段が求められている。しかしながら、シリコン基板は可視光を透過しないため、上記従来の微細物評価装置では、シリコン酸化膜中の微粒子の形成状態を把握することができない。その結果、シリコン酸化膜中の微粒子の形成状態は、シリコン酸化膜の断面をＦＩＢ（集束イオンビーム）加工などで超薄膜にして切り出し、その超薄膜をＴＥＭ（透過型電子顕微鏡）観察および写真撮影し、その結果を画像解析する方法を用いることになる。この方法は、極めて高度な熟練を有するばかりでなく、煩雑な解析手順を経る必要がある。これにより、シリコン酸化膜中の微粒子の測定には、多大な労力・時間が必要となる問題が生じていた。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、物質が含む微細物の形成状態を簡単且つ迅速に評価することができる微細物評価装置および微細物評価方法を提供することにある。
【０００８】
また、本発明の他の目的は、物質が含む微細物の形成状態をコンピュータで簡単且つ迅速に評価することができる微細物評価プログラムを提供することにある。
【０００９】
なお、本明細書中における光とは、特に断らない限り、可視光に限らず電磁波も含むものとする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、第１の発明の微細物評価装置は、
光に対して透過性である層中に存在する微細物の状態を評価する微細物評価装置において、
上記層の表面へ向けて上記光を照射する光源と、
上記層の上記光が入射した側から出射する反射光を受けて、上記反射光の波長に対する光強度の分布を測定する光学測定部と、
上記層および微細物のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、上記モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算するモデル計算部と、
上記光学測定部が測定した上記反射光の上記分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の上記分布とを照合する照合部と
を備えたことを特徴としている。
【００１１】
上記構成の微細物評価装置によれば、上記光源から微細物を含む層の表面へ向けて光を照射して、その層の光が入射した側から出射する反射光を光学測定部で受ける。そして、上記光学測定部は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布を測定する。また、上記モデル計算部は、層および微細物のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。そして、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布とを照合部で照合する。このとき、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との整合性がよければ、仮定した複数の要素は層および微細物との関連性が大きいと予想される。つまり、上記層および微細物から成る構造は、モデルの構造と同一または類似すると予想される。
【００１２】
したがって、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との照合に基づいて、層中に存在する微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【００１３】
また、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【００１４】
また、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【００１５】
一実施形態の微細物評価装置は、上記モデル計算部は、上記微細物の誘電率を上記モデルの上記複数の要素の１つとして用いる。
【００１６】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記モデル計算部は微細物の誘電率をモデルの複数の要素の１つとして用いるので、モデル計算部の計算量を低減できる。したがって、上記微細物の状態をより素早く把握することができる。
【００１７】
一実施形態の微細物評価装置は、上記モデル計算部は、上記微細物を含む層の有効屈折率を上記モデルの上記複数の要素の１つとして用いる。
【００１８】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記層が複数の層からなると仮定した場合、モデル計算部が、微細物を含む層の有効屈折率をモデルの複数の要素の１つとして用いることにより、複数の層のそれぞれの有効屈折率を得るための計算量を低減できる。したがって、上記モデル計算部の計算量を低減できて、微細物の状態をより素早く把握することができる。
【００１９】
一実施形態の微細物評価装置は、上記モデル計算部が上記モデルの上記反射光の上記分布を計算する前に、上記要素が取り得る値を予め定める補助計算部を備えている。
【００２０】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記モデル計算部がモデルの上記反射光の分布を計算する前に、要素が取り得る値を補助計算部で予め定めるので、不適切な要素を用いた計算が抑制され、モデル計算部の計算量を低減できる。
【００２１】
また、上記モデル計算部において不適切な要素を用いた計算が抑制されるので、微細物の状態が誤って評価されることを低減できる。
【００２２】
一実施形態の微細物評価装置は、上記補助計算部が定めた上記複数の要素の値に矛盾した関係が有るか否かを判断する判断部を備えている。
【００２３】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記補助計算部が定めた複数の要素の値に矛盾した関係が有るか否かを判断部で判断するので、不適切な要素を用いた計算がより抑制され、モデル計算部の計算量をさらに低減できる。
【００２４】
また、上記モデル計算部において不適切な要素を用いた計算がより抑制されるので、微細物の状態が誤って評価されることをさらに低減できる。
【００２５】
一実施形態の微細物評価装置は、上記光学測定部が測定した上記反射光の上記分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の上記分布とを表示する表示部を備えている。
【００２６】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記表示部が、光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布とを表示するので、光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布とを視覚的に照合できる。
【００２７】
一実施形態の微細物評価装置は、上記表示部は上記複数の要素を表示する。
【００２８】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記表示部は複数の要素を表示するので、モデル計算部が反射光の分布を計算している途中であっても、その計算において不適切な要素が用いられていることに気付くことできる。したがって、上記モデル計算部における反射光の分布の不適切な計算を途中で止めることができる。
【００２９】
一実施形態の微細物評価装置は、上記表示部は、上記微細物の状態の評価の途中に上記複数の要素を表示する。
【００３０】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記表示部が微細物の状態の評価の途中に複数の要素を表示するので、微細物の状態の評価の途中に、明らかに間違った微細物の状態の評価が行われていることに素早く気付くことができる。したがって、上記微細物の状態の評価の途中に、明らかに間違った微細物の状態の評価を取り止めることができる。
【００３１】
一実施形態の微細物評価装置は、上記光学測定部は分光偏光測定を行う。
【００３２】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記光学測定部で分光偏光測定を行うことにより、層の反射光の詳細な光学特性を得ることができる。したがって、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との照合を詳細に行うことができる。その結果、上記微細物の状態の評価の信頼性を高めることができる。
【００３３】
一実施形態の微細物評価装置は、上記モデル計算部の計算において上記反射光の所望の波長の光強度に最も影響する上記要素の値を変化させて、上記モデル計算部に上記モデルの上記反射光の上記分布を計算させる制御部を備えている。
【００３４】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記モデル計算部の計算において反射光の所望の波長の光強度に最も影響する要素の値を変化させて、モデル計算部にモデルの反射光の分布を制御部が計算させるので、層の反射光の分布とモデルの反射光の分布とのフィッティングを効率よく行うことができる。
【００３５】
一実施形態の微細物評価装置は、上記複数の要素からなる多次元の第１の点と、上記複数の要素からなる多次元の第２の点とを始点として、上記モデル計算部により求められた上記反射光の上記分布が上記光学測定部の上記反射光の上記分布に近似するように、上記要素の値を逐次変化させて、上記第１の点および第２の点から移動した多次元の点を求める制御部を有する。
【００３６】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記複数の要素からなる多次元の第１の点と、複数の要素からなる多次元の第２の点とを始点とする。そして、上記モデル計算部により求められた反射光の分布が光学測定部の反射光の分布に近似するように、上記要素の値を逐次変化させて、第１の点および第２の点から移動した多次元の点を制御部で求める。この多次元の点を用いて反射光の分布をモデル計算部で計算することにより、光学測定部の反射光の分布と、モデル計算部の反射光の分布とのフィッティングを正確に行うことができる。したがって、上記微細物の状態の評価の信頼性を高めることができる。
【００３７】
また、上記第１の始点と第２の始点との距離を大きく取ることにより、第１の始点と第２の始点との一方が不適切であってもモデル計算部における反射光の分布の計算量が膨大になるの防げると共に、微細物の状態を誤って評価するのを防げる。
【００３８】
一実施形態の微細物評価装置は、上記制御部は、遺伝的アルゴリズムを用いて上記要素の値を変化させる。
【００３９】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記制御部は遺伝的アルゴリズムを用いて要素の値を変化させるので、光学測定部の反射光の分布と、モデル計算部の反射光の分布とのフィッティングをより正確に行うことができる。したがって、上記微細物の状態の評価の信頼性をより高めることができる。
【００４０】
一実施形態の微細物評価装置は、上記光学測定部は上記層の上記反射光の上記分布を異なる複数の条件で測定する。
【００４１】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記光学測定部は層の反射光の分布を異なる複数の条件で測定するので、層から得られる情報が増加し、光学測定部が測定した反射光の分布に対して整合性のよい反射光の分布を計算するための複数の要素の各値を容易に決めることができる。
【００４２】
一実施形態の微細物評価装置は、上記光源は、順次、波長の異なる単色光を照射する。
【００４３】
上記実施形態の微細物評価装置によれば、上記光源は、順次、波長の異なる単色光を照射するから、反射光の各波長に対する光強度を正確に得ることができる。
【００４４】
第２の発明の微細物評価方法は、
微細物を含むと共に、光を透過する層の表面へ向けて光を照射する工程と、
上記層の上記光が入射した側から出射する反射光を受けて、上記反射光の波長に対する光強度の分布を測定する工程と、
上記層および微細物のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、上記モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する工程と、
上記層の上記反射光の測定された上記分布と、上記モデルの上記反射光の上記分布とを照合する工程と
を備えてことを特徴としている。
【００４５】
上記構成の微細物評価方法によれば、上記微細物を含む層の表面へ向けて光を照射して、その層の光が入射した側から出射する反射光を受ける。そして、上記層から得た反射光の波長に対する光強度の分布を測定する。また、上記層および微細物のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。そして、上記層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布とを照合する。このとき、上記層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との整合性がよければ、モデルの仮定した複数の要素は層および微細物と大きな関連性を有すると予想される。つまり、上記層および微細物から成る構造は、モデルの構造と同一または類似すると予想される。
【００４６】
したがって、上記層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、層中に存在する微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【００４７】
また、上記層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【００４８】
また、上記層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【００４９】
第３の発明の微細物評価プログラムは、コンピュータに上記微細物評価方法を実行させることを特徴としている。
【００５０】
上記構成の微細物評価プログラムによれば、上記微細物評価方法をコンピュータにさせるので、コンピュータにおいて、層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、層中に存在する微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記コンピュータにおいて、微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【００５１】
また、上記コンピュータでは、層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【００５２】
また、上記コンピュータでは、層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【００５３】
なお、上記第３の発明の微細物評価プログラムにおいて、微細物を含むと共に、光を透過する層の表面へ向けて光を照射する工程と、上記層の上記光が入射した側から出射する反射光を受けて、上記反射光の波長に対する光強度の分布を測定する工程とはコンピュータに実行させずに、上記層および微細物のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、上記モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する工程と、上記層の上記反射光の上記分布と、上記モデルの上記反射光の上記分布とを照合する工程とをコンピュータに実行させるようにしてもよい。
【００５４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の微細物評価装置、細物評価方法および微細物評価プログラムを図示の実施の形態により詳細に説明する。なお、以下においては、屈折率と誘電率はそれぞれ複素屈折率と複素誘電率と等価な意味である。
【００５５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１の微細物評価装置のブロック図である。
【００５６】
上記微細物評価装置は、図１に示すように、光学測定装置１０、モデル計算部の一例としての計算部２０、照合部の一例としての比較部３０および補助計算部４０を備えている。その他、上記微細物評価装置は、データや命令、条件などを外部から入力するための外部入力部５０と、測定や計算、評価の結果などを表示するための表示部６０と、測定結果や計算結果、条件設定、入力データとしての屈折率の計算に必要な所定のデータ、微粒子評価プログラムなどを記憶するための記憶部７０と、それらの部を制御したり一連の構造を評価する処理を行う機能を有した制御部８０とを備えている。図１ではそれぞれの部が制御部８０を介して連結しているが、それぞれ独立して動作するように構成させていても構わない。しかし、プロセスモニタリングなど迅速な処理が必要な場合には、電気的、電磁気的に接続している方が処理速度が向上するので望ましい。
【００５７】
上記光学測定装置１０は、微細物の一例としての微粒子を含む層の表面へ向けて光を照射する光源１と、その層の光が入射した側から出射する反射光を受けて、反射光の波長に対する光強度の分布を測定する光学測定部２とを有している。
【００５８】
上記計算部２０は、モデル計算やシュミレーションなどを行う。より詳しくは、上記計算部２０は、層および微細物のモデルの仮定した複数の要素の一例としてのパラメータに基づいて、そのモデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。
【００５９】
上記比較部３０は、測定結果と計算結果とを比較する。より詳しくは、上記比較部３０は、光学測定部２が測定した反射光の光強度の分布と、計算部２０が計算した反射光の光強度の分布とを比較する。
【００６０】
上記補助計算部４０は、必要に応じて製造条件や他の測定結果などから構造モデルを決める時に参考となるデータを計算する。つまり、上記補助計算部４０は、計算部２０がモデルの反射光の光強度の分布を計算する前に、パラメータが取り得る値を予め定める。
【００６１】
また、上記計算部２０は、多層膜の反射率を計算する反射計算部１２０と、絶縁膜を多層に分割する層分割部２２０と、微粒子を含む層の屈折率を計算する有効屈折率計算部３２０と、微粒子の誘電率を計算する誘電率計算部４２０とを有している。
【００６２】
上記反射率計算部１２０は多層膜計算部１１２０を有している。この多層膜計算部１１２０は、複数の層から成る膜の各層の屈折率、層厚を決めれば、その膜全体からの光学反射率を算出する機能を有している。また、上記多層膜計算部１１２０は、有効フレネル係数法やマトリックス法等の多層膜の光学計算法により、多層膜を構成する各層に対する光学透過率および反射率の計算を実行する。
【００６３】
上記層分割部２２０は、絶縁層が複数の層から成ると仮定する。より詳しくは、上記層分割部２２０は、微粒子がほとんど形成されておらず光学的に微粒子の存在を考慮しなくてもよい領域と、微粒子が形成されており元の絶縁膜の屈折率と異なる領域とに絶縁層が分割されていると想定する。また、上記微粒子の作製手法によって分割方法を決定する場合もあり得る。例えば、上記微粒子が形成されており元の絶縁層の屈折率と異なる領域としては同じ領域であっても、微粒子を含む絶縁膜を形成した上に更に別の条件で微粒子を含む絶縁層を形成した場合は、微粒子を含む各領域を同じ領域と見なさずに２つに分割されていると見なす方が好ましい。
【００６４】
上記有効屈折率計算部３２０は、微粒子混合膜計算部１３２０を有する。この有効屈折率計算部３２０では複数の層に分割された各層について、ドルーデ（Ｄｒｕｄｅ）理論、クラウジウス−モソッティ・ローレンツ−ローレンツ（Ｃｌａｕｓｉｕｓ−ＭｏｓｓｏｔｔｉＬｏｒｅｎｔｚ−Ｌｏｒｅｎｚ）理論、マクスウェル−ガーネット（Ｍａｘｗｅｌｌ−Ｇａｒｎｅｔｔ）の式、ブラッグマン（Ｂｒｕｇｇｅｍａｎｎ）の有効媒質近似、ボッチャ（Ｂｏｔｔｃｈｅｒ）の式、ブースクエット（Ｂｏｕｓｑｕｅｔ）の式等を用いて有効屈折率を計算する。
【００６５】
上記誘電率計算部４２０は、微粒子誘電率計算部１４２０を有し、種々の波長の光に対する誘電率をローレンツ型振動子モデル等を用いて微粒子の誘電率を計算する。そして、上記微粒子誘電率計算部１４２０は微粒子の材料ごと種々の大きさの微粒子の誘電率をサイズ効果を考慮して微粒子の誘電率を計算する。
【００６６】
上記外部入力部５０はキーボード、マウス、ライトペンまたはフロッピーディスク装置などで構成される。または、上記外部入力部５０は、周知の磁気テープ、磁気ドラム、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）などの半導体メモリー等を用いた記録媒体からの読み出し装置で構成される。
【００６７】
そして、上記表示部６０はディスプレイ装置やプリンタ装置などにより構成されている。また、上記記憶部７０や制御部８０は、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）と、このＣＰＵに接続されたＲＯＭ、ＲＡＭおよび磁気ディスクなどの記憶装置とを含む通常のコンピュータ装置で構成すればよい。また、上記制御部８０で実行される各処理の入力データ、プログラム命令は記憶部７０に格納される。そして、これらの入力データやプログラム命令は必要に応じてＣＰＵに読み込まれ、演算処理が実行されるとともに、計算部２０で発生した数値情報などのデータは記憶部７０に格納される。
【００６８】
次に、上記誘電率計算部４２０による処理について説明する。
【００６９】
上記誘電率計算部４２０においては、微粒子誘電率計算部１４２０により、バルク状態の誘電率に対し微小サイズ効果による誘電率の変化を計算する。ここでは、波長依存性およびサイズ効果の著しい金属微粒子を例として、金属の誘電率が、可視光領域では伝導体に存在する自由電子のプラズマ共鳴によるドルーデ（Ｄｒｕｄｅ）項と、価電子帯から伝導帯への遷移によるインターバンド（Ｉｎｔｅｒｂａｎｄ）項との和で表されるとした場合の自由電子の緩和時間を微粒子の粒径により補正する方法による微粒子の誘電率の導出について説明する。
【００７０】
金属のような結晶内に多量の伝導電子を含む場合には、ｅＶ程度またはそれ以下の低エネルギー域では、伝導電子の光学応答が光物性を支配する。そして、可視光領域では、多くの金属の誘電率が、伝導体に存在する自由電子のプラズマ共鳴によるドルーデ項とバンド間遷移によるインターバンド項との和でほぼ与えうる。
【００７１】
金属のドルーデ項ε_{Ｄｒｕｄｅ}は次の式で表される。
ε_{Ｄｒｕｄｅ}（ω）＝１−ω_ｐ ^２／ω（ω−ｉγ_ｅｆｆ）
Ｒｅ（ε_{Ｄｒｕｄｅ}）＝１−ω_ｐ ^２／（ω^２−γ_ｅｆｆ ^２）
Ｉｍ（ε_{Ｄｒｕｄｅ}）＝ω_ｐ ^２γ_ｅｆｆ／ω（ω^２−γ_ｅｆｆ ^２）
ここで、ω_ｐ ^２はプラズマ周波数、γ_ｅｆｆは有効プラズマ減衰定数である。
【００７２】
バルク金属の場合、有効プラズマ減衰定数γ_ｅｆｆは次のように表わされる。
γ_ｅｆｆ＝τ_Ｂ ^−１＝ｖ_Ｆ／ｌ
ここで、τ_Ｂは金属バルク中における自由電子の緩和時間、ｖ_Ｆは自由電子のフェルミ速度、ｌは平均自由行程である。
【００７３】
金属微粒子の粒子半径ｒが自由電子の平均自由行程ｌより小さな金属微粒子の場合、緩和時間τ_Ｂを粒径により補正する。
γ_ｅｆｆ＝τＢ^−１＋ｖ_Ｆ／Ｒ＝ｖ_Ｆ（１／ｌ＋１／ｒ）
一方、金属のインターバンド項はバンドの変形がほとんどなければ粒径依存性はほとんどないので、バルク金属の値と同じと仮定する。
【００７４】
金属微粒子の誘電率は、
ε^ｎａｎｏ（ω）＝ε^ｂｕｌｋ（ω）−ε^ｂｕｌｋ _{Ｄｒｕｄｅ}（ω）＋ε^ｎａｎｏ _{Ｄｒｕｄｅ}（ω）
で求められる。
【００７５】
以上のようにして、バルク金属の誘電率より金属微粒子の誘電率を求める。上記バルク金属の誘電率は従来の方法を用いて求めることができる。
【００７６】
また、多くの金属では誘電率は既知であるので、あらかじめ記憶部に格納しておき、計算時に自動的に呼び出すようにしておけば、逐一入力する必要がなく好ましい。
【００７７】
次に、上記誘電率計算部４２０を呼び出して実行する有効屈折率計算部３２０による処理について説明する。
【００７８】
上記有効屈折率計算部３２０は、微粒子の誘電率と母材となる絶縁体の誘電率とを用いて微粒子を含む絶縁体の有効屈折率を計算する。一般に、組成や構造が、不均質になっている場合であって、不均質になっているサイズが照射する光の波長より十分小さい場合には、光学的には均質膜に近似することができる。
【００７９】
上記有効屈折率ｎ_ｅｆｆは、次のように、有効比誘電率ε_ｅｆｆを用いて導くことができる。
ｎ_ｅｆｆ＝ε_ｅｆｆ ^１／２
なお、厳密な有効屈折率ｎは、
ｎ＝（εμ／ε_０μ_０）^１／２
である。
【００８０】
ここで、ε_０、μ_０はそれぞれ真空の誘電率と屈折率である。
【００８１】
いずれにしても、真空の誘電率、透磁率は既知であり、比透磁率は特別な材質でない限りほぼ１としてよいので、誘電率もしくは比誘電率が分かれば屈折率を導くことができる。
【００８２】
微粒子の形状がほぼ球状で、母材体積に対して極端に微粒子の総体積（すなわち体積分率）が大きくなければ、有効比誘電率ε_ｅｆｆは
ε_ｅｆｆ＝εｍ（１＋２ｆＣ／３）／（１−ｆＣ／３）
Ｃ＝（ε_ａ−ε_ｍ）／（ε_ａ／３＋２ε_ｍ／３）
となる。
【００８３】
ここで、ε_ｍは母材、即ちここでは絶縁体の比誘電率で、ε_ａは微粒子の比誘電率であり、ｆは微粒子の体積分率（充填率）である。
【００８４】
なお、球状でない場合、マクスウェル−ガーネットの理論によりＣの値は形状因子Ｌ（球状の時、Ｌ＝１／３）が含まれているため球状の時の値とは異なる。この場合は厳密に理論にしたがって計算を行えばよい。
【００８５】
また、体積分率ｆが大きい場合にはブラッグマンの有効媒質近似を用いることができる。
【００８６】
上記絶縁体の誘電率は材質が分かっていれば、文献などデータベースから引いてくることができる。未知であれば、従来の光学測定などの方法を用いて求めることができる。
【００８７】
また、誘電率が既知であるものは、あらかじめ記憶部に格納しておき、計算時に自動的に呼び出すようにしておけば、逐一入力する必要がなく好ましい。
【００８８】
次に、上記反射計算部１２０による処理について説明する。
【００８９】
上記反射計算部１２０では、絶縁膜を２層以上の多層膜として扱い、絶縁膜の反射率を計算する。例えば、上記絶縁膜の膜厚方向の中程に微粒子が形成されている場合は、少なくとも３層以上の層からなる多層膜として絶縁膜を扱い、絶縁膜の反射率を計算する。このように絶縁膜を何層に分割するかは分割部２２０で決めるが、それについては後述する。
【００９０】
上記絶縁膜を分割した各層は、説明の便宜上、下層から母材第１層、母材第２層、母材第３層と呼ぶことにする。したがって、Ｎ層多層膜の場合は、絶縁膜を構成する層の最上層は母材第Ｎ層と呼ぶ。また、上記母材第１層，母材第２層、母材第３層，…，母材第Ｎ層の屈折率をそれぞれｎ１，ｎ２，ｎ３，…，ｎＮと呼ぶことにする。
【００９１】
上記母材第１層からの振幅反射率Ｒ_１は
Ｒ_１＝（Ｒ_２＋Ｒ_１ｅ^−２ｉ ^δ ^１）／（１＋Ｒ_２Ｒ_１ｅ^−２ｉ ^δ ^１）
とし、上記母材第２層からの反射率Ｒ_２は
Ｒ_２＝（Ｒ_３＋Ｒ_１ｅ^−２ｉ ^δ ^２）／（１＋Ｒ_３Ｒ_１ｅ^−２ｉ ^δ ^２）
とする。同様にして、上記母材第ｊ層からの振幅反射率Ｒ_ｊは
Ｒ_ｊ＝（Ｒ_ｊ＋１＋Ｒ_ｊ−１ｅ^−２ｉ ^δ ^ｊ）／（１＋Ｒ_ｊ＋１Ｒ_ｊ−１ｅ^−２ｉ ^δ ^ｊ）
として、上記振幅反射率Ｒ_ｊをサブルーチン化しておき、ｊ＝１からＮまで繰り返すことによりＮ層多層膜の反射率を計算する。
【００９２】
ここで、Ｒ_０＝Ｒ_１、δｊ＝２πｎ_ｊｄ_ｊｃｏｓφｊ／λ、ｒ_ｊは第ｊ層と第ｊ＋１層の界面での反射のフレネル係数、ｄｊは第ｊ層の膜厚、φｊは第ｊ層から第ｊ−１層への入射角である。
【００９３】
例えば、上記微粒子が絶縁膜の中ほどに形成されていると仮定した場合、最も簡単には、上記絶縁膜が３層からなっていると仮定する。つまり、上記絶縁膜を３層膜と仮定する。そうすると、上記絶縁膜の母材第１層、および、絶縁膜の母材第３層は、微粒子が形成されていないか、光学的に無視してよいくらい少量の微粒子しか有していないとして、母材すなわちここでは絶縁体の屈折率を有するとする。上記母材第２層は、上述したように有効屈折率計算部３２０で計算した屈折率を有するとする。
【００９４】
このようにして、上記絶縁膜の反射率は、微粒子の粒子半径、微粒子の体積分率、分割した膜のそれぞれの膜厚をパラメータとして計算することができる。
【００９５】
これらを比較機能でもっとも測定結果と一致するパラメータの組み合わせによって微粒子を評価することが可能である。すなわち、おおよその微粒子の粒径、分布などである。
【００９６】
次に、上記比較部３０による処理について説明する。
【００９７】
上記比較部３０は、例えば最小２乗法などの従来から用いられているフィッテイング機能と、微粒子の製造方法を参照データとしてパラメータの範囲を絞り込む機能とを有している。この参照データは、必要に応じて製造条件や他の測定結果などから構造モデルを決める時に補助計算部４０で計算する。例えば、上記比較部３０は、ＣＶＤ（化学的気相成長）法などにより絶縁膜層、微粒子形成層および絶縁膜層を積層する場合のように製造プロセスから容易に微粒子の分布領域が推測できる場合には、その分布領域の推測に基づいて無駄な計算を省くことが可能である。つまり、上記微粒子が分布しないと推測される領域の計算を省くことが可能である。例えば、上記補助計算部４０としてはプロセスシュミレータを用いることができる。また、上記補助計算部４０を設けない場合は、手入力により予めパラメータの範囲を絞り込むようにするのが好ましい。
【００９８】
また、経験的に形成される微粒子の粒径が予測でき、微粒子が形成されていることを確認するために用いるならば、更に微粒子の粒径のフィッティング範囲を絞り込んでおくことは更に計算量を減少でき好ましい。
【００９９】
本発明の実施の形態に係る計算方法においては、あるパラメータを想定して、それを出発点にフィッテイングを行うが、この前提としてパラメータの設定、範囲設定が適切になされている必要がある。この設定が適切になされていない場合には、計算を行っても信頼できる結果が得られず、無意味に計算機資源を浪費することになる。そこで、本発明においては、パラメータの妥当性を予め判断する機能を有し、処理を停止または中断し、その旨をエラーメッセージとして出力するように構成していることが好ましい。こうして、無意味な計算機資源を浪費を防止し、著しい計算時間の短縮と計算量の節約をすることが出来る。
【０１００】
なお、測定ではノイズが混入する場合がある。特にノイズの値が大きい場合には、そのままフィッテイングを行うと、無視できない程の悪影響を受ける場合がある。このようなノイズを除去する機能を備えておくことは、誤った評価を下す可能性を低減し、精度のよい評価を行う上で望ましい。例えば、グラフ上である一定以上の急激な変化があった場合にはエラー表示して手動でその値を除去する方法や、異常を知らせる表示をした上で自動的にフィッテイングをかける時に無視するなどの方法を用いることができる。
【０１０１】
以上のような構成の微細物評価装置によれば、光源１から微粒子を含む層の表面へ向けて光を照射して、その層の光が入射した側から出射する反射光を光学測定部２で受ける。そして、上記光学測定部２は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布を測定する。また、上記計算部２０は、層および微粒子のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。そして、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布とを比較部３０で照合する。このとき、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との整合性がよければ、仮定した複数の要素は層および微粒子との関連性が大きいと予想される。つまり、上記層および微粒子から成る構造は、モデルの構造と同一または類似すると予想される。
【０１０２】
したがって、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との照合に基づいて、層中に存在する微粒子の形成状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微粒子の大きさ、層に対する微粒子の密度、層における微粒子の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【０１０３】
また、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微粒子の形成状態を評価するから、微粒子を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微粒子の形成状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微粒子の形成状態を素早く把握することができる。
【０１０４】
また、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微粒子の形成状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微粒子の形成状態を容易に把握することができる。
【０１０５】
上記微細物評価装置は、上記実施の形態１に限定されない。例えば、上記微細物評価装置は、補助計算部４０が定めた複数のパラメータの値に矛盾した関係が有るか否かを判断する判断部を備えてもよい。
【０１０６】
また、上記微細物評価装置は、光に対して透性である層中に存在する微細物の評価に用いることができる。つまり、上記微細物評価装置が評価する対称は、微粒子の形成状態に限定されるものではない。
【０１０７】
また、上記制御部８０は、計算部７０の計算において反射光の所望の波長の光強度に最も影響するパラメータの値を変化させて、計算部２０にモデルの反射光の分布を計算するようにしてもよい。
【０１０８】
また、上記制御部８０は、複数のパラメータからなる多次元の第１の点と、複数のパラメータからなる多次元の第２の点とを始点として、計算部２０により求められた反射光の分布が光学測定部２の反射光の上記分布に近似するように、要素の値を逐次変化させて、第１の点および第２の点から移動した多次元の点を求めるようにしてもよい。
【０１０９】
（実施の形態２）
本実施の形態２では、本発明の微細物評価方法を具体的に解り易く説明するため、最も簡単な例の一つを説明する。例えば、製造方法およびその条件ができるだけ詳しく分かっている場合が、本発明の微細物評価方法を説明する上で最も容易である。
【０１１０】
本実施の形態２では、例えば、微細物の一例としての銀微粒子を、層の一例としてのシリコン酸化膜中に形成する目的で、シリコン基板上に形成した５０ｎｍの膜厚のシリコン酸化膜に、銀イオンを注入エネルギ３０ｋｅＶ、注入量１×１０^１６ｃｍ^２（熱処理はアルゴン雰囲気中、７００℃で１時間）で注入したことが情報として分かっている試料について、どのような銀微粒子がシリコン酸化膜中に形成されているか、光学測定から銀微粒子の形成状態を評価する。ここで、上記銀微粒子の形成状態とは、銀微粒子の大きさ（例えば粒子半径）、シリコン酸化膜に対する密度（充填率）、シリコン酸化膜における銀微粒子の位置などを意味する。
【０１１１】
図２に、本実施の形態２の微細物評価方法のフローチャートを示す。
【０１１２】
上記微細物評価方法を開始すると、まず、ステップＳ１で光学測定を行う。具体的には、光源が出射した一定波長の光を、シリコン酸化膜の表面（シリコン基板とは反対側の表面）に対して垂直に入射させる。そして、上記波長の光が入射した方向と反対方向に出射した光、つまりシリコン酸化膜からの反射光を光学測定部の一例としての市販の吸光光強度計（島津製作所のＭＰＳ２０００）で受ける。
【０１１３】
図３に、上記吸光光強度計で得られた光学反射特性のグラフを示す。このグラフの光学反射特性は、光源が出射する光の波長を順次変更し、各波長の光で得られるシリコン酸化膜の反射率を測定して得ている。つまり、上記光学反射特性は、シリコン酸化膜による反射光の波長に対する光強度の分布である。また、本実施の形態２での光学測定は空気中で行ったが、空気の屈折率は通常無視できる程度であるから真空と同様と見なして図３のグラフを求めている。もちろん、図３に代わるグラフを厳密な計算で求めてもよい。
【０１１４】
次に、図２に示すように、ステップＳ２に進み、モデル設定を行う。このモデル設定とは、図３の光学反射特性と照合すべきモデルの光学反射特性を計算するための複数の要素の一例としてのパラメータを設定する。より詳しくは、上記シリコン酸化膜および銀微粒子のモデルによる反射光の波長対する光強度の分布を計算するために、複数のパラメータのそれぞれの値を設定する。このようなモデル設定では既知の上記情報を活用している。つまり、上記モデル設定では、銀イオンの注入エネルギや、銀イオンの注入量など活用して複数のパラメータを設定している。これにより、上記モデル設定を効率良く行うことができる。
【０１１５】
次に、ステップＳ３に進み、モデル計算を行う。つまり、上記複数のパラメータを用いて、モデルの光学反射特性を計算する。
【０１１６】
次に、ステップＳ４に進み、上記モデルの光学反射特性と、実測の光学反射特性とを照合する。そして、上記モデルの光学反射特性と、実測の光学反射特性との誤さが所定の範囲内であると判定されると、ステップＳ５に進む。上記誤さが所定の範囲であれば、仮定した複数のパラメータは、実測した微細物を含む物質に対する関連性が大きいと評価できる。つまり、上記モデルの光学反射特性を有する例えばモデル構造を想定した場合、実測した試料はそのモデル構造とほぼ同一または類似の構造を有すると評価できる。一方、上記誤さが所定の範囲内でないないと判定されると、ステップ２に戻り、ステップＳ２〜Ｓ４を順次繰り返す。すなわち、新たに複数のパラメータを設定し、この複数のパラメータに基づいて再計算を行う。
【０１１７】
最後に、ステップＳ５で、モデルの光学反射特性を得るための計算で用いたパラメータなどを表示部の一例としてのディスプレイに表示して、銀微粒子の形成状態の評価を終了する。
【０１１８】
上記ステップＳ５では、結果表示は数値だけでなく、ステップＳ４より推測される試料の構造をポンチ絵などをディスプレイに表示したほうが視覚的に構造を把握できるので好ましい。また、上記モデルの光学反射特性を再計算する際にも、再計算で用いる複数のパラメータから求められるモデルの構造をディスプレイに表示してもよい。この場合、上記再計算の直前のモデル設定が明らかに誤っていても、そのモデル設定の誤りを視覚的に素早く把握できるので好ましい。更に、上記モデル計算を途中で取り止めることがきるようにしておけば、明らかに間違っているパラメータを用いてモデル計算が行われていると気付いた場合は、そのモデル計算を途中で取り止めることができるので好ましい。つまり、無駄な計算が行われる回数を減らすことができるので好ましい。また、上記モデル設定などの一部の設定を途中で外部からの入力によって変更することができることは、変更したくない設定を再設定する時間などを削減できるので好ましい。
【０１１９】
なお、上記パラメータが多い場合には簡単な垂直光学反射特性だけでは、各パラメータの決定が困難な場合がある。このような場合には、必要に応じて測定条件を変えて再測定を行ってもよい。また、上記試料から得られる光学的な情報を増やすことで各パラメータの決定を容易にすることが可能である。例えば、上記試料の測定に偏光を用いたり、入射角を変化させたり、波長を変化させたり、あるいはそれらを組み合わせることで、多くの情報を得ることができる。したがって、上記シリコン酸化膜においてシリコン基板とは反対側の表面に偏光光を照射したり、または、光源が出射した光をその表面に斜めに入射させたり、または、白色光をその表面に照射したり、これらを組み合せて、ステップＳ１の光学測定を行ってもよい。例えば、ステップＳ１の光学測定において、分光偏光解析などを用いてもよい。
【０１２０】
また、本実施の形態２では、ステップＳ２のモデル設定を効率良く行うために、既知の情報の一例としての注入プロファイルを活用している。この注入プロファイルは、主な注入種については既に多くの計算が行われおり、また注入シュミレーションプログラムも開発されている。本実施の形態２ではモンテカルロシュミレーションを用いてシリコン酸化膜中への銀イオンの注入プロファイルを算出している。
【０１２１】
図４に、上記銀イオンの注入プロファイルを示す。
【０１２２】
上記銀微粒子は注入した銀イオンが凝集して形成されるので、注入プロファイルで濃度の高い箇所ほど微粒子が形成されやすい。したがって、上記シリコン酸化膜においては、シリコン基板とは反対側の表面から深さ２０〜３０ｎｍの領域に微粒子が形成されていることが予想される。このような情報を用いることにより、ステップＳ２におけるモデル設定で不適切なパラメータが設定されるのを阻止することができる。
【０１２３】
上記銀微粒子がシリコン酸化膜の膜厚方向のほぼ中心部に形成されている予測される場合は、図５に示すように、銀微粒子Ｐが存在しないと予測される領域Ａ１，Ａ２と、銀微粒子Ｐが存在すると予測される領域Ｂ１とにシリコン酸化膜を３分割するようなモデル設定をステップＳ２で行うのが妥当である。もちろん、上記銀微粒子の状態は初期の注入濃度に依存するであろうから、図６（ａ）に示すように、シリコン酸化膜を更に細分化するような仮定をする。より詳しくは、上記銀微粒子が存在しないと予測される領域Ａ１１，Ａ１２と、銀微粒子が存在すると予想される領域Ｂ１１，Ｂ１２，Ｃ１１とにシリコン酸化膜を５分割するようなモデル設定をステップＳ２で行うのが妥当である。このとき、上記領域Ｂ１１，Ｂ１２は、領域Ｃ１１よりも銀微粒子の充填率が小さいと想定した領域である。
【０１２４】
図４の注入プロファイルから判断すると、図６（ａ）のモデルの方が、図５のモデルに比べ、図４の注入プロファイルで得られるモデルにより近いと思われる。理想的には、上記シリコン酸化膜を無限に細分割すると仮定することが望ましいが、ステップＳ３のモデル計算での計算量が膨大になるので実用性が失われてしまう。したがって、上記シリコン酸化膜を細分割すると仮定するにしても、単純なモデルで計算した結果、必要と判断されるなら細分化したモデルを使用する方が、無駄な計算を行うことがなくて好ましい。
【０１２５】
図７に、上記銀イオンの他の注入プロファイルを示す。
【０１２６】
図７の注入プロファイルの場合は、図６（ｂ）に示すように、微粒子が存在しないと予測される領域Ａ２１，Ａ２２，Ａ２３と、微粒子が存在すると予測される領域Ｂ２１，Ｂ２２とにシリコン酸化膜５分割するようなモデル設定をステップＳ２で行うのが妥当である。
【０１２７】
以下、最も簡単な図５のような３分割モデルを使用して引き続き説明を行う。
【０１２８】
図５のモデルでは、各領域Ａ１，Ｂ１，Ａ２の膜厚ｄ１，ｄ２，ｄ３と、波長に依存する各領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１の複素屈折率とが決まれば、波長に依存した各領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１の反射率を計算することが可能となる。さらに、この各領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１の反射率を用いると、シリコン基板およびシリコン酸化膜の積層体の反射率を計算することができる。ただし、基板、すなわち本実施の形態２においてはシリコン基板は全反射すると仮定する。なお、全反射を仮定できない基板を用いた場合には、その基板の膜厚および複素屈折率を含め４層モデルとして計算を行えばよい。
【０１２９】
上記領域Ａ１，Ａ２の複素屈折率は酸化シリコンの複素屈折率であり既知である。そして、上記領域Ｂ１の複素屈折率は、母材すなわち酸化シリコンの屈折率、領域Ｂ１に存在する微粒子すなわち銀微粒子の屈折率、および領域Ｂ１に対する微粒子の総体積の体積分率から算出する。
【０１３０】
複素屈折率ｎと複素誘電率εとは、以下の関係を有している。
ｎ＝（εμ／ε_０μ_０）^１／２
ここで、ε_０、μ_０はそれぞれ真空の誘電率と屈折率である。
【０１３１】
上記銀微粒子の大きさが、光源が出射する光の波長より十分小さい場合、領域Ｂ１の誘電率ε_ｅｆｆは、
ε_ｅｆｆ＝ε_ｍ（１＋２ｆＣ／３）／（１−ｆＣ／３）
Ｃ＝（ε_ａ−ε_ｍ）／（Ｌε_ａ＋（１−Ｌ）ε_ｍ）
ここで、ε_ｍは酸化シリコンの誘電率で、ε_ａは銀微粒子の誘電率であり、ｆは銀微粒子の体積分率（充填率）である。Ｌは形状因子で０〜１の範囲内の値をとり、銀微粒子が球粒子の場合、Ｌ＝１／３である。
【０１３２】
本実施の形態２ではＬ＝１／３とした。なお、上記銀微粒子の誘電率はほぼ等方的であるとしている。上記銀微粒子の形状が球形状と著しく異なり、銀微粒子の誘電率も異方的である場合には、Ｃを方向により分離して厳密な取り扱いをすればよい。その場合は、一般に、上記銀微粒子を回転楕円体に近似して長軸方向とそれに垂直な方向に分離する。
【０１３３】
ところで、上記銀微粒子の誘電率は、銀のバルク状態での誘電率と異なる。銀のような金属のバルク状態の誘電率は、可視光領域においてインターバンド項ε_{ｉｎｔｅｒ}とドルーデ項ε_{Ｄｒｕｄｅ}との和で表される。そして、金属微粒子の誘電率はドルーデ項に含まれる緩和時間を金属微粒子の粒子半径ｒにより補正することで得られる。すなわち、金属のドルーデ項ε_{Ｄｒｕｄｅ}は次の式で表される。
ε_{Ｄｒｕｄｅ}（ω）＝１−ω_ｐ ^２／ω（ω−ｉγ_ｅｆｆ）
Ｒｅ（ε_{Ｄｒｕｄｅ}）＝１−ω_ｐ ^２／（ω^２−γ_ｅｆｆ ^２）
Ｉｍ（ε_{Ｄｒｕｄｅ}）＝ω_ｐ２γ_ｅｆｆ／ω（ω^２−γ_ｅｆｆ ^２）
ここで、ω_ｐ ^２はプラズマ周波数、γ_ｅｆｆは有効プラズマ減衰定数である。
【０１３４】
上記バルク状態の金属の場合、減衰定数は
γ_ｅｆｆ＝τ_Ｂ−１＝Ｖ_Ｆ／ｌ
ここで、τＢは金属バルク中における自由電子の緩和時間、Ｖ_Ｆは自由電子のフェルミ速度、ｌは平均自由行程である。
【０１３５】
上記銀微粒子の粒子半径ｒが自由電子の平均自由行程ｌより十分大きくない場合、緩和時間をその粒子半径ｒにより補正する。すなわち、
γ_ｅｆｆ＝τ_Ｂ ^−１＋Ｖ_Ｆ／Ｒ＝Ｖ_Ｆ（１／ｌ＋１／ｒ）
とする。
【０１３６】
一方、金属のインターバンド項ε_{ｉｎｔｅｒ}はバンドの変形がほとんどなければ粒径依存性はほとんどないので、バルク金属の値と同じとする。
【０１３７】
金属微粒子の誘電率は、
ε^ｎａｎｏ（ω）＝ε^ｂｕｌｋ（ω）−ε^ｂｕｌｋ _{Ｄｒｕｄｅ}（ω）＋ε^ｎａｎｏ _{Ｄｒｕｄｅ}（ω）
となる。
【０１３８】
以上のように、バルク金属の誘電率より金属微粒子の誘電率を求めることができる。上記バルク金属の誘電率の多くは既知であるが、実験的に求めることも可能である。
【０１３９】
したがって、上記銀微粒子の粒子半径ｒ、銀微粒子の体積分率ｆおよび各領域Ａ１，Ｂ１，Ａ２の膜厚ｄ１，ｄ２，ｄ３をパラメータとして光学反射特性を計算することが可能である。これらのパラメータを変化させて測定結果と最もよく一致する組み合わせを求める。
【０１４０】
本実施の形態２では、製造条件からパラメータの範囲を限定することにより、ステップＳ３のモデル計算での計算量を低減できて、処理速度の向上を可能とする。
【０１４１】
例えば、本実施の形態２においては、シリコン酸化膜５０ｎｍの中に銀イオンを注入することで銀微粒子を形成している。イオン注入量が極端に多くない限り、注入によりシリコン酸化膜の膜厚が大幅に増大したり減少することはない。したがって、ｄ１＋ｄ２＋ｄ３はおおよそ５０ｎｍ程度としてよく、スパッタリング現象や体積増加の影響が無視できない場合には５０ｎｍを中心に数ｎｍ〜数十ｎｍ程度の範囲を持たせて限定することもできる。また、注入シュミレーターで注入による体積増加やスパッタ現象による膜厚の増減が予測できる場合には、それに従ってｄ１＋ｄ２＋ｄ３の値を決定してもよい。また、当然ながらｄ１、ｄ２、ｄ３はそれぞれ０ｎｍ以上ｄ１＋ｄ２＋ｄ３以下の範囲内である。本実施の形態２では膜厚変化はほぼ無視できると仮定した。このような情報を用いることにより、パラメータの範囲を限定することができる。
【０１４２】
また、先述のように注入シュミレータにより、図５や図６（ａ），（ｂ）に示すなモデル設定を行うことができる。
【０１４３】
上記銀微粒子の粒子半径ｒについては少なくともｒ≦ｄ２とすることが好ましい。なお、上記銀微粒子を構成する分子の拡散速度が分かれば、注入分布とアニール温度とアニール時間から、凝集した場合の最大の粒径がおおよそ計算することができる。
【０１４４】
さらに、上記銀微粒子の体積分率ｆの範囲も限定するほうが、ステップＳ３のモデル計算での計算量をより低減できるので好ましい。また、上記注入シュミレータの結果を参考にして無駄な計算量を省くこともできる。また、上記複数のパラメータにおけるパラメータ同士の関連に基づいて、複数のパラメータのありえない組み合わせを排除しておくことも無駄な計算を省くことができるので好ましい。そして、上記ｄ１＋ｄ２＋ｄ３はおおむね５０ｎｍ程度より大きくはならないので、例えばｄ１が３０ｎｍで固定されているならば、ｄ２は２０ｎｍ程度より小さい値に限定することができる。他の例では、注入量と領域Ｂ１の厚さｄ２から、銀微粒子の体積分率ｆのおおよそ値を決めることができる。具体的に説明すると、理想的には、注入量とｄ２×ｆの間には比例関係がなりたち、銀微粒子を構成する分子の数密度が既知であれば、注入量／数密度はほぼｄ２×ｆなので、この比例関係から大きく逸脱するようなパラメータの組み合わせは、排除することが可能である。また、上記ステップＳ３のモデル計算での計算を簡単にするためには、特に計算の初期段階においてｆをｄ２の関数としてパラメータを一つ減らしておくことは有効である。
【０１４５】
また、上記パラメータのそれぞれの初期値の設定の仕方も計算量を抑制する上で重要である。すなわち、上記パラメータの合わせ込みの際、最も単純な方法としては、ある１つのパラメータ以外のパラメータを固定し、その１つのパラメータのみを変化させて、最も測定結果と整合性のよいパラメータの値を探し出し、この値でパラメータを固定する。そして、上記１つのパラメータ以外のパラメータの中から１つのパラメータの固定を解除し、この固定を解除したパラメータを変化させて、最も測定結果と整合性のよいパラメータの値を探し出し、この値でパラメータを固定する。以下同様に残りのパラメータの中から１つずつパラメータを変化させて、最も測定結果と整合性のよいパラメータの値を探し出し、残りのパラメータを順次固定していく。このような処理を全てのパラメータに行った後、再び全てのパラメータについて同様に１つずつ合わせ込みの処理を繰り返し、次第に測定結果との整合性をよくしていく方法がある。しかしながら、従来の簡単なフィッティングプログラムでたびたび発生するように、初期のパラメータの値次第では他の極小点に収束してしまうことがある。
【０１４６】
そこで、本実施の形態２では初期値の設定にも製造条件を参考にする。例えば、図４の注入プロファイルの半値幅にあたる領域を領域Ｂ１として初期設定してもよい。つまり、図４のような注入プロファイルが得られている場合、ｄ１＝２０ｎｍ，ｄ２＝１４ｎｍ，ｄ３＝１６ｎｍを初期値とすることが可能である。
【０１４７】
上記銀微粒子の粒子半径ｒについてもなんらかのシュミレーションや、これまでの実験結果より情報が得られるならば、その情報を参考に初期設定を行うのが好ましい。本実施の形態２では、銀微粒子が含まれるべき領域Ｂの厚さｄ２が１４ｎｍの初期値となっている。したがって、上記銀微粒子の粒子半径ｒの初期値は少なくとも７ｎｍ以下にすることが好ましく、その半分の３．５ｎｍ程度が望ましい。もしくは、金属微粒子に特有の吸収ピークは粒径が大きくなるほど大きくなるので、銀微粒子の粒子半径ｒは小さい方から大きい方へ変化させていく方が好ましい。したがって、上記上記銀微粒子の粒子半径ｒの初期値を考えられる範囲の最も小さい値にするのも有効である。上記上記銀微粒子の粒子半径ｒの下限値が限定できない場合には、例えば、装置の分解能下限からはじめたり、この例では初期値は少なくとも７ｎｍ以下にすることが好ましいので、その１／１０の０．７ｎｍ程度（例えば１ｎｍ）を初期値にすることが望ましい。
【０１４８】
上記銀微粒子の体積分率ｆは注入プロファイルと関連性が強い。具体的に説明すると、拡散と凝集がなければ、銀微粒子の体積分率ｆは注入プロファイルの値を用いることが可能である。しかし、現実には拡散と凝集が発生し、銀微粒子が形成されるが、拡散あるいは凝集で移動できる距離がそれほど大きくない場合には、初期値として注入プロファイルの値を用いることが可能である。上記シリコン酸化膜を複数の層から構成されていると想定した場合、銀微粒子の体積分率ｆは、均一と仮定する領域での平均濃度程度に設定することが好ましい。あるいは簡単に、銀微粒子の体積分率ｆの初期値としては注入プロファイルの最大値の１／２程度とすることも可能である。すなわち、本実施の形態２では、銀微粒子の体積分率ｆの初期値を０．０５程度とすることができる。
【０１４９】
次に、初期状態からパラメータの合わせ込みについて説明する。
【０１５０】
上記パラメータの合わせ込みは従来のフィッテイング方法を用いることができる。例えば、簡単には最小二乗法などを用いることも可能である。上記パラメータの合わせ込みの結果及びパラメータの値が違った時のずれを図８（ａ），（ｂ）に示す。本実施の形態２では判り易くするため、パラメータ設定の間隔を粗くして説明する。つまり、膜厚の値を５ｎｍ単位、銀微粒子の体積分率（充填率）の値を０．０１単位、銀微粒子の粒子半径の値の単位を１ｎｍ単位とする。もちろん、本来この間隔は細かい方が精度が向上するので好ましい。
【０１５１】
図８（ａ）には、上記複数のパラメータの各初期値をｄ１＝２０ｎｍ，ｄ２＝１５ｎｍ，ｄ３＝１５ｎｍ，ｆ＝０．０５，ｒ＝１ｎｍとした時の計算結果（２）を示すと共に、実測結果（１）を示している。この図８（ａ）から、上記計算結果（２）のほうが極小値付近で実測値より反射率が低くなってることが分かる。
【０１５２】
次に、例えば、ｄ２＝１５ｎｍ，ｆ＝０．０５，ｒ＝１ｎｍを固定して、ｄ１を変化させる。この場合、ｄ１＋ｄ２＋ｄ３＝５０ｎｍの関係があるから、ｄ１の値が決まれば、ｄ３の値も決まる。図８（ｂ）には、上記ｄ１を初期値から５ｎｍ減少させた時の計算結果（３）を示すと共に、ｄ１を初期値から５ｎｍ増加させた時の計算結果（４）を示している。また、図８（ｂ）における点線は実測結果を示している。図８（ｂ）から、ｄ１＝２５ｎｍ（ｄ３＝１０ｎｍ）にした時の計算結果（４）の方がより点線の実測値に近いことが分る。
【０１５３】
そこで、上記ｄ１＝３０ｎｍ（ｄ３＝５ｎｍ）にすると計算結果（５）のように計算結果（４）よりも点線の実測値との整合性が悪化した。このため、ｄ１＝２５ｎｍ（ｄ３＝１０ｎｍ）でパラメータｄ１を一旦固定する。同様に他のパラメータを変化させて実測値との整合性を調べていく。
【０１５４】
次に、例えばｄ２を変化させる。但し、ｄ１＋ｄ２＋ｄ３＝５０ｎｍの関係があるから、ｄ１またはｄ３も変化させることになるが、ここでは、まずｄ３は５ｎｍで固定することにする。ｄ２を５ｎｍ増減させて実測値と比較したところ、いずれも元の計算結果（４）よりも実測値との整合性が悪化した。
【０１５５】
次に、上記ｄ１を固定して同様の手順を繰り返した結果やはり元の計算結果（４）より実測値と整合性が悪化した。したがって、ここまでではｄ１＝２５ｎｍ，ｄ２＝１５ｎｍ，ｄ３＝１０ｎｍとパラメータを設定する。
【０１５６】
次に、例えば充填率ｆを変化させｄ１と同様の照合を行った結果により、ｆ＝０．０５に設定した。
【０１５７】
次に、例えば粒子半径ｒを１ｎｍから変化させｄ１と同様の照合を行った結果、ｒ＝１ｎｍに設定した。なお、上記粒子半径ｒの設定間隔が１ｎｍとしているため、ｒ＝１ｎｍ以下の比較ができていないが、望ましくは１ｎｍの前後の値に変化させた計算結果を実測値と照合するのが好ましい。例えば、ｒ＝１ｎｍ以下のｒ＝０．５ｎｍの計算を行う。その結果、ｒ＝１ｎｍの計算結果の方が実測値との整合性がよかったので、パラメータをｄ１＝２５ｎｍ，ｄ２＝１５ｎｍ，ｄ３＝１０ｎｍ、ｆ＝０．０５、ｒ＝１ｎｍに再設定した。
【０１５８】
以上により、本実施の形態２でのパラメータ間隔の設定では実測値に近い計算結果（５）が得られた。したがって、本計算結果から、５０ｎｍのシリコン酸化膜の表面からおおよそ２５ｎｍから４０ｎｍ程度の深さの範囲内に、おおよそ粒子半径１ｎｍ、言い換えると粒径（直径）がおおよそ２ｎｍ程度の銀微粒子が形成されていると評価できる。
【０１５９】
図９（ａ）に、上記計算結果で評価された微粒子の形成状態の模式図を示し、図９（ｂ）に、上記試料の断面のＴＥＭ像を示す。なお、図９（ｂ）の参照番号において、２００１は上部ＳｉＯ_２層（シリコン酸化膜）、２００２は銀微粒子形成層（銀／酸化シリコンの混合膜）、２００３は下部ＳｉＯ_２層（シリコン酸化膜）である。なお、図８（ａ）のＡ１、Ａ２およびＢ１は図５と同様の構成部である。
【０１６０】
図９（ａ）と図９（ｂ）とを比較すると分るように、本発明による評価方法および評価装置のうち最も簡単な方法および装置を用いてさえ銀微粒子が形成されている領域や、銀微粒子の粒径のおおよその評価ができることが分かる。なお、上記評価の精度をより上げるために、同様のパラメータの変化と実測値の比較、そして、パラメータの再設定を何度か繰り返すことは好ましい。また、本実施の形態２では説明のためにパラメータの変化を粗く行ったが、通常はさらに細かいパラメータの設定間隔を用いることが好ましく、膜厚は１ｎｍ以下、充填率は０．０１以下、粒子半径は０．５ｎｍ以下の間隔とすることが望ましい。なお、上記パラメータの絶対値が小さいほと細かく、大きいほど粗く間隔を設定するほうが、計算量を抑制しながら必要とする精度を確保することができるので好ましい。
【０１６１】
また、例えば複数層の積層体中の銀微粒子の形成状態を評価するときにその積層体内の界面の凸凹を考慮しなければならない場合、例えば試料の表面に銀微粒子が出ている場合、異なる２種類の物質を積層して成る膜中に銀微粒子を形成し、その異なる２種類の物質の界面にまたがって銀微粒子が形成されている場合、銀微粒子を含む層の界面自体の凸凹を考慮しなければならない場合には、有効媒質近似を用いて実効的な均質膜に置き換えて解析することができる。例えば、上記界面のラフネスを評価するために界面付近に、本実施の形態２の微粒子混合膜のように均質膜を一層以上仮定して計算を行い、フィッテイングすることにより評価が可能である。但し、上記界面に微粒子が一部露出しているなどの場合には界面に平行および垂直な電場成分に対して有効誘電率が異なることを前提とする方がより好ましい。
【０１６２】
なお、本実施の形態２では、最も簡単なモデルを用いて説明したが、更に多層に分割することが可能である。つまり、本発明は、上記シリコン酸化膜を６層以上の層から成ると仮定して、シリコン酸化膜内の銀微粒子の形成状態を評価することができる。もちろん、上記シリコン酸化膜を４層から成ると仮定して、シリコン酸化膜内の銀微粒子の形成状態を評価することもできる。
【０１６３】
また、上記領域Ａ１，Ａ２の屈折率を既知として説明したが、領域Ａ１，Ａ２の屈折率を未知の値としても、銀微粒子の形成状態を評価することができる。この場合、上記領域Ａ１，Ａ２の屈折率をパラメータの１つとして加え、上述と同様の手法を用いてフィッテイングを行うことが可能である。
【０１６４】
また、本実施の形態２では、銀微粒子の微粒子形状をほぼ球形と仮定して、銀微粒子の形状因子Ｌを１／３としていたが、この形状因子Ｌを未知の値としても、銀微粒子の形成状態を評価することができる。。この場合も、上記銀微粒子の形状因子をパラメータの１つとして加え、上述と同様の手法を用いてフィッテイングを行うことが可能である。
【０１６５】
また、本実施の形態２で用いた多層膜近似の他に、微分波動方程式を解く方法なども用いることができる。
【０１６６】
なお、どの程度、実測値と計算値が近づけばよいかは、判断基準を設定しておくことが好ましい。つまり、上記実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とを近似させる範囲を設定しておくことは好ましい。また、上記実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とのずれは一般に偏差とよばれ、偏差値が最小となるように各パラメータを探し出す。
【０１６７】
更に、上記各パラメータが局所的な極小値から抜け出せなくなることを防ぐことは、複数のパラメータの基づいて計算したモデルの光学反射特性の信頼性を向上させることができると共に、モデルの光学反射特性を再度得るための再計算などの計算量の増大を防ぐことができる。その結果、上記実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とのフィッティングを効率的に行うことができる。例えば、上記複数のパラメータのうちの１つを変化させた時に、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とにおいて、全体としては偏差値が減少していても、局所的に偏差値が増大している場合には、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との照合の結果を保留したり、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との整合性が良くないと判断する方法を用いることができる。
【０１６８】
また、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との全体的な平均のズレだけでなく、実測結果の光学反射特性のグラフ形状と、モデルの光学反射特性のグラフ形状との違いを考慮する方法を用いることもできる。つまり、上記試料による反射光のスペクトル線の形状と、複数のパラメータに基づいて計算された照合用の反射光のスペクトル線の形状との違いを考慮する方法を用いることもできる。例えば、図１０（ａ），（ｂ）に示すように、点線で示した実測結果の光学反射特性と、実線で示したモデルの光学反射特性とが得られたする。図１０（ａ），（ｂ）では、実測結果の光学反射特性のグラフ形状と、モデルの光学反射特性のグラフ形状との全体的な平均のずれはほぼ同じか、場合によっては全体としては図１０（ａ）のほうがズレが少ないような２種類のグラフ形状が得られている。このような場合でも、図１０（ｂ）の方が、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との整合性が良いと判定する。
【０１６９】
また、本発明の他の簡単な方法の１つとしては、実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とにおいて、極大値や極小値をとる場所を比較する方法や、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）吸収ピークのように特徴的な変化が現れる波長領域に重みつけする方法などが考えられる。また、例えば、上記実測結果の光学反射特性のグラフと、モデルの光学反射特性のグラフとにおいて、グラフの傾きも考慮にいれて、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との照合を行ってもよい。この場合、例えば、上記実測結果の光学反射特性のグラフと、モデルの光学反射特性のグラフとにおいて、微分値の整合性により、実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性との整合性を判断してもよい。また、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との整合性、および、実測結果の光学反射特性のグラフの微分値とモデルの光学反射特性のグラフの微分値との整合性において、それらの両方の整合性がよいときのパラメータを探し出してもよい。
【０１７０】
また、上記複数のパラメータのそれぞれのパラメータの波長依存性を活用したフィッテイング方法を用いることは処理速度と信頼性向上が可能となり好ましい。例えば、上記フィッティング方法には、微粒子を含む物質は微粒子に特有のいわゆる表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ吸収）特性を用いてもよい。本実施の形態２では銀微粒子の例をあげているが、銀微粒子は、図１１に示すように、波長約４００ｎｍで特徴的な吸収を示す。この吸収は粒子半径ｒに強い依存性を示し、粒子半径ｒが大きくなるにつれ、吸収は鋭くかつ大きくなる。したがって、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とにおいて、波長約４００ｎｍでの誤差が少なくて、例えば波長約８００ｎｍでの誤さ大きい場合には、粒子半径ｒ以外のパラメータの値を変化させることを優先させる設定を行うことは好ましい。逆に、上記波長約４００ｎｍでの誤差が大きくて、波長約８００ｎｍでの誤さ小さい場合には、粒子半径ｒの値を変化させることを優先させる設定を行うことは好ましい。
【０１７１】
上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とにおいて、グラフ全体の形状あるいはピーク形状の違いの大きさの判断を行う方法としては、グラフの微分を比較する方法を用いてもよい。また、上記ピーク形状の違いの大きさの判断する方法としては、ピークをとる波長付近のグラフの曲率を比較する方法や、ピークをとる波長の付近のグラフを切り出して、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのずれが最も少なくなるように反射率が変化する方向へ平行移動して、そのずれの量を比較する方法がある。本実施の形態２のように微粒子に特有のＳＰＲ吸収特性が約４００ｎｍ付近にでることが分かっているならば、ＳＰＲ吸収が最も顕著に現れる付近の波長領域で、上述した方法と同様に、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのずれを比較する方法を用いることが好ましい。上記ＳＰＲ吸収は理論的にミー（Ｍｉｅ）の理論を用いて算出することが可能である。
【０１７２】
以下に、上記粒子半径ｒ以外のパラメータと、モデルの光学反射特性のグラフとの関連とについても簡単述べる。
【０１７３】
本実施の形態２では例えば充填率ｆを大きくすれば、モデルの光学反射特性のグラフ全体の形状はあまり変化せず、そのグラフ全体において反射率が減少する。一方、上記充填率ｆを小さくすれば、モデルの光学反射特性のグラフ全体の形状はあまり変化せず、そのグラフ全体において反射率が増大する。また、上記充填率ｆが大きくなれば、モデルの光学反射特性のグラフのピーク位置が少し長波長側に移動する傾向がある。
【０１７４】
上記銀微粒子を含む層の厚さｄ２が薄くなれば、モデルの光学反射特性のグラフのピークがわずかに鈍くなると共に、モデルの光学反射特性のグラフにおける短波長側の反射率が増大する傾向がある。また、上記銀微粒子を含む層の位置を上層側に移動する、すなわちｄ１を減少させｄ３を増加させると、モデルの光学反射特性の反射率が減少し、モデルの光学反射特性のピークが鋭くなる傾向がある。
【０１７５】
このような各パラメータの傾向を考慮して、どのパラメータを優先的に変化させ、実測結果の光学反射特性に対してモデルの光学反射特性を合わせ込むことは、計算量を減少させることができるので好ましい。
【０１７６】
また、上述したようなフィッテイングの手順，方法のうちの少なくとも１つを用いれば、万が一、各パラメータの初期設定値が適切な値に対して大きくずれていても、従来のフィッテイング方法で時折、発生するような、間違った合わせ込みを防ぐことができる。例えば、上記各パラメータを変化させていく過程で、単純な最小二乗法を用いた場合、極小値が２つ以上存在したときには、最も極小をとる値ではなく、第２あるいは第３以上の誤った極小値に収束してしまうことを防ぐことができる。
【０１７７】
上述のように誤った極小値に収束することを防ぐ別の方法としては、各パラメータの初期設定値を複数に設定する方法が可能である。例えば、上記実施の形態２のように決めた初期設定値（第１の初期設定値）の他に、第１の初期設定とはパラメータの値を十分異なった値に設定した第２の初期設定値を設けることで、どちらかが誤った極小値に収束したとしても、最終的に正しい極小値と誤った極小値を比較し、より小さい値の方を選択することで正しい極小値を得ることが可能となる。もちろん、上記各パラメータの初期設定値の数が多ければ多いほど、正しい極小値が得られる可能性が高くなるので好ましい。なお、上記第２の初期設定の設定の方法としては、各パラメータの設定範囲を決めている場合にはそれぞれのパラメータの最小値や最大値、あるいは、それらの組み合わせを用いる方法が可能である。また、他の方法としては、上記設定範囲内である間隔で拾った値を用いる方法も可能である。例えば、上記粒子半径ｒの設定範囲を０ｎｍから２０ｎｍであったならば、粒子半径ｒの初期値を５ｎｍ間隔で５ｎｍ、１０ｎｍ、１５ｎｍあるいは更に０ｎｍ、２０ｎｍを加えて設定してもよい。または、上記粒子半径ｒの初期値を１ｎｍ、２ｎｍ、４ｎｍ、８ｎｍ、１６ｎｍといった間隔で設定してもよい。
【０１７８】
また、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との照合を行う際には、遺伝的アルゴリズムを各パラメータの設定に用いるのが好ましい。本実施の形態２のようにパラメータの数が多い場合には、計算量が膨大になる可能性がある。特に、上記シリコン酸化膜が複数の層から成ると仮定し、その層の数を増やして、各層において粒子半径や充填率等を設定し、精度の高い評価を行う場合には、従来の逐次計算する方法では膨大な計算量になり非効率的であるので、本発明の方法は特に有効である。
【０１７９】
上記実施の形態２では、光学反射測定として簡単な垂直入射の測定結果を用いていたが、光源が出射した一定波長の光を、シリコン酸化膜の表面（シリコン基板とは反対側の表面）に対して垂直以外の角度で入射させた測定結果を用いてもよい。この場合は、上記光源が出射した一定波長の光を、シリコン酸化膜の表面（シリコン基板とは反対側の表面）に対して入射させる角度をパラメータとして追加する。しかし、上記パラメータが増加すると１つの測定データから多数のパラメータを決定するのは困難になってくる。例えば、上記形状因子Ｌによる変化は小さく誤差が大きくなる可能性がある。
【０１８０】
そこで、２つ以上の異なる入射角での光学反射測定を行い、２つ以上の実験データを用いる。このように２つ以上の実験データを用いてフィッテイングを行うことによりパラメータの合わせ込みを容易にし、信頼性も向上させることが可能となる。
【０１８１】
また、本実施の形態２では簡単な分光光度計を用いた例をあげたが、偏光解析法を用いることは望ましい。すなわち、上記偏光解析法では反射率だけでなく入射光と反射光の偏光状態の違いも測定することができるため、より容易に各パラメータの決定が可能となる。これにより、より複雑な構造の評価が可能となる。
【０１８２】
また、本実施の形態２では、層構造を有する例を用いたが、走査型の光学測定装置を用いることで、層構造でなく、面内の分布や不連続性を評価することも可能である。
【０１８３】
本実施形態２の微細物評価方法をコンピュータに実行させる微細物評価プログラムを用いても、層中に存在する銀微粒子の形成状態を簡単且つ迅速に評価することができる。
【０１８４】
【発明の効果】
以上より明らかなように、第１の発明の微細物評価装置は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布と、層および微細物のモデルからの反射光の波長に対する光強度の分布と照合部に基づいて、微細物の状態を評価するので、微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【０１８５】
また、上記層の反射光の分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【０１８６】
また、上記層の反射光の分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【０１８７】
第２の発明の微細物評価方法は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布と、層および微細物のモデルからの反射光の波長に対する光強度の分布と照合部に基づいて、微細物の状態を評価するので、微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【０１８８】
また、上記層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【０１８９】
また、上記層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【０１９０】
第３の発明の微細物評価プログラムは、コンピュータにおいて、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布と、層および微細物のモデルからの反射光の波長に対する光強度の分布と照合部に基づいて、微細物の状態を評価するので、微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記コンピュータにおいて、微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【０１９１】
また、上記コンピュータでは、層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【０１９２】
また、上記コンピュータでは、層の反射光の測定された分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の実施の形態１の微細物評価装置のブロック図である。
【図２】図２は本発明の本実施の形態２の微細物評価方法のフローチャートである。
【図３】図３はシリコン酸化膜を実測した結果の光学反射特性のグラフである。
【図４】図４は上記シリコン酸化膜に注入する銀イオンの注入プロファイルのグラフである。
【図５】図５は上記シリコン酸化膜の分割方法を説明するための図である。
【図６】図６（ａ），（ｂ）は上記シリコン酸化膜の他の分割方法を説明するための図である。
【図７】図７は上記銀イオンの他の注入プロファイルのグラフである。
【図８】図８（ａ），（ｂ）は実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのグラフである。
【図９】図９（ａ）は計算結果で評価された微粒子の形成状態の模式図であり、図９（ｂ）はシリコン酸化膜の断面のＴＥＭ像である。
【図１０】図１０（ａ），（ｂ）は実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのグラフである。
【図１１】図１１は銀微粒子の粒子半径と波長との関係を示すグラフである。
【図１２】図１２は従来の微細物評価方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１光源
２光学測定部
２０計算部
７０比較部
Ｐ銀微粒子[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a fine object evaluation apparatus, a fine object evaluation method, and a fine object evaluation program for evaluating the formation state of a fine object, particularly a sub-micro or smaller fine object.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, as a fine object evaluation apparatus for evaluating a fine structure, there is an apparatus for measuring visible light transmittance of glass in order to detect ultrafine metal particles present in glass transparent to visible light ( For example, see Patent Document 1.)
[0003]
More specifically, as shown in FIG. 10, visible light 902 emitted from a light source 901 is applied to glass 904 via a first optical system 903. Then, the transmitted light 905 transmitted through the glass 904 is incident on the light intensity meter 906 via the second optical system 913. Based on the output of the light intensity meter 906, the transmittance of the visible light 902 in the glass 904 is measured. At this time, if metal fine particles are present in the glass 904, the transmittance of light of a specific wavelength decreases.
[0004]
Therefore, whether or not metal fine particles exist in the glass 904 can be determined based on whether or not the transmittance of the light having the specific wavelength is reduced. Note that the specific wavelength differs for each metal type of the metal fine particles. Further, the first optical system 903 and the second optical system 913 may share part or all.
[0005]
[Patent Document 1]
JP-A-1-216232
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
In recent years, research has been carried out on forming nano-order fine particles on a silicon oxide film on a silicon substrate, storing electric charge in the fine particles and operating the memory, and so on, and a means for easily grasping the state of the fine particles in the silicon oxide film. Is required. However, since the silicon substrate does not transmit visible light, the above-mentioned conventional fine object evaluation apparatus cannot grasp the formation state of the fine particles in the silicon oxide film. As a result, the formation state of the fine particles in the silicon oxide film is cut out by cutting the cross section of the silicon oxide film into an ultra-thin film by FIB (focused ion beam) processing and the like, and the ultra-thin film is observed with a TEM (transmission electron microscope) and photographed. Then, a method of image analysis of the result is used. This method is not only highly skilled but also requires complicated analysis procedures. As a result, there has been a problem that measurement of fine particles in the silicon oxide film requires a great deal of labor and time.
[0007]
Therefore, an object of the present invention is to provide a fine object evaluation apparatus and a fine object evaluation method capable of easily and quickly evaluating the formation state of a fine object contained in a substance.
[0008]
Another object of the present invention is to provide a fine object evaluation program that can easily and quickly evaluate the state of formation of a fine object contained in a substance by a computer.
[0009]
Note that light in this specification is not limited to visible light but includes electromagnetic waves unless otherwise specified.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, a fine object evaluation device of the first invention is
In a fine object evaluation device that evaluates the state of the fine object present in the layer that is transparent to light,
A light source for irradiating the light toward the surface of the layer,
An optical measuring unit that receives reflected light emitted from the side of the layer where the light is incident, and measures a light intensity distribution with respect to the wavelength of the reflected light.
A model calculation unit that calculates a distribution of light intensity with respect to a wavelength of reflected light from the model, based on a plurality of elements assumed in the model of the layer and the fine object,
The distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit, and a matching unit that checks the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit.
It is characterized by having.
[0011]
According to the fine object evaluation apparatus having the above configuration, light is emitted from the light source toward the surface of the layer containing the fine object, and the optical measurement unit receives reflected light emitted from the side of the layer on which light enters. Then, the optical measurement section measures the distribution of light intensity with respect to the wavelength of the reflected light obtained from the layer. The model calculation unit calculates the distribution of the light intensity with respect to the wavelength of the light reflected from the model based on a plurality of elements assumed in the model of the layer and the fine object. Then, the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit are collated by the collation unit. At this time, if the consistency between the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit is good, the assumed plurality of elements have a large relationship with the layer and the fine object. It is expected to be. That is, it is expected that the structure composed of the layer and the fine object is the same or similar to the structure of the model.
[0012]
Therefore, based on the comparison between the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit, it is possible to easily and quickly evaluate the state of the fine object present in the layer. it can. That is, the size of the fine object, the density of the fine object with respect to the layer, the position of the fine object in the layer, and the like can be easily and quickly grasped.
[0013]
Further, since the state of the fine object is evaluated based on the comparison between the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit, the layer including the fine object is not broken. You may. Therefore, it is not necessary to apply special processing to the layer in order to evaluate the state of the fine object, and the state of the fine object can be quickly grasped.
[0014]
In addition, since the state of the fine object is evaluated based on the distribution of the reflected light measured by the optical measuring unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculating unit, the light is non-transmissive. Even if a layer is formed on the substrate, the state of the fine object included in the layer can be easily grasped.
[0015]
In one embodiment, the model calculation unit uses the dielectric constant of the fine object as one of the plurality of elements of the model.
[0016]
According to the fine object evaluation device of the above embodiment, the model calculation unit uses the dielectric constant of the fine object as one of a plurality of elements of the model, so that the calculation amount of the model calculation unit can be reduced. Therefore, the state of the fine object can be grasped more quickly.
[0017]
In one embodiment, the model calculation unit uses the effective refractive index of the layer including the fine object as one of the plurality of elements of the model.
[0018]
According to the fine object evaluation apparatus of the above embodiment, assuming that the layer is composed of a plurality of layers, the model calculation unit uses the effective refractive index of the layer including the fine object as one of the plurality of elements of the model. Accordingly, the amount of calculation for obtaining the effective refractive index of each of the plurality of layers can be reduced. Therefore, the calculation amount of the model calculation unit can be reduced, and the state of the fine object can be grasped more quickly.
[0019]
The fine object evaluation device according to one embodiment includes an auxiliary calculation unit that predetermines a value that the element can take before the model calculation unit calculates the distribution of the reflected light of the model.
[0020]
According to the fine object evaluation device of the embodiment, before the model calculation unit calculates the distribution of the reflected light of the model, the possible values of the elements are predetermined by the auxiliary calculation unit. Calculation is suppressed, and the calculation amount of the model calculation unit can be reduced.
[0021]
In addition, since the calculation using the inappropriate element is suppressed in the model calculation unit, it is possible to reduce the possibility that the state of the fine object is erroneously evaluated.
[0022]
The fine object evaluation device of one embodiment includes a determination unit that determines whether or not there is an inconsistent relationship between the values of the plurality of elements determined by the auxiliary calculation unit.
[0023]
According to the fine object evaluation device of the embodiment, the determination unit determines whether or not there is an inconsistent relationship between the values of the plurality of elements determined by the auxiliary calculation unit. It is further suppressed, and the calculation amount of the model calculation unit can be further reduced.
[0024]
Further, since the calculation using the inappropriate element in the model calculation unit is further suppressed, it is possible to further reduce erroneous evaluation of the state of the fine object.
[0025]
The fine object evaluation device according to one embodiment includes a display unit that displays the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit.
[0026]
According to the fine object evaluation device of the embodiment, the display unit displays the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit. The distribution of the reflected light thus obtained can be visually compared with the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit.
[0027]
In one embodiment, the display unit displays the plurality of elements.
[0028]
According to the fine object evaluation device of the embodiment, since the display unit displays a plurality of elements, even if the model calculation unit is calculating the distribution of the reflected light, unsuitable elements in the calculation. Can be noticed. Therefore, the inappropriate calculation of the distribution of the reflected light in the model calculation unit can be stopped halfway.
[0029]
In one embodiment, the display unit displays the plurality of elements during the evaluation of the state of the fine object.
[0030]
According to the fine object evaluation apparatus of the above embodiment, the display unit displays a plurality of elements during the evaluation of the state of the fine object, so that during the evaluation of the state of the fine object, a clearly wrong fine object is evaluated. You can quickly notice that your condition is being evaluated. Therefore, during the evaluation of the state of the fine object, it is possible to cancel the evaluation of the state of the obviously fine object.
[0031]
In one embodiment, the optical measurement unit performs spectroscopic polarization measurement.
[0032]
According to the fine object evaluation apparatus of the above embodiment, detailed optical characteristics of the reflected light of the layer can be obtained by performing the spectral polarization measurement in the optical measurement section. Therefore, the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit can be compared in detail. As a result, the reliability of the evaluation of the state of the fine object can be improved.
[0033]
In one embodiment, the fine object evaluation device changes the value of the element that most affects the light intensity of the desired wavelength of the reflected light in the calculation of the model calculation unit, and causes the model calculation unit to reflect the reflection of the model. A control unit for calculating the distribution of light is provided.
[0034]
According to the fine object evaluation device of the embodiment, the value of the element that most affects the light intensity of the desired wavelength of the reflected light in the calculation of the model calculation unit is changed, and the distribution of the reflected light of the model is calculated in the model calculation unit. Is calculated by the control unit, so that the distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model can be efficiently fitted.
[0035]
The fine object evaluation device of one embodiment is obtained by the model calculation unit with the multi-dimensional first point including the plurality of elements and the multi-dimensional second point including the plurality of elements as starting points. The value of the element is sequentially changed so that the distribution of the reflected light approximates the distribution of the reflected light of the optical measurement unit, and the multi-dimensional moving from the first point and the second point is performed. And a control unit for determining the point of
[0036]
According to the fine object evaluation apparatus of the above embodiment, the multidimensional first point composed of the plurality of elements and the multidimensional second point composed of the plurality of elements are set as the starting points. Then, the values of the elements are sequentially changed so that the distribution of the reflected light obtained by the model calculation unit approximates the distribution of the reflected light of the optical measurement unit, and the distribution is moved from the first point and the second point. The obtained multidimensional points are obtained by the control unit. By calculating the distribution of the reflected light using the multi-dimensional point in the model calculation unit, the fitting of the distribution of the reflected light in the optical measurement unit and the distribution of the reflected light in the model calculation unit can be performed accurately. . Therefore, the reliability of the evaluation of the state of the fine object can be improved.
[0037]
Further, by increasing the distance between the first start point and the second start point, even if one of the first start point and the second start point is inappropriate, the model calculation unit calculates the distribution of the reflected light. In addition to preventing the volume from becoming enormous, it also prevents erroneous evaluation of the state of fine objects.
[0038]
In one embodiment, the control unit changes the value of the element using a genetic algorithm.
[0039]
According to the fine object evaluation device of the embodiment, since the control unit changes the value of the element using the genetic algorithm, the distribution of the reflected light of the optical measurement unit and the distribution of the reflected light of the model calculation unit. Fitting can be performed more accurately. Therefore, the reliability of the evaluation of the state of the fine object can be further improved.
[0040]
In one embodiment, the optical measurement unit measures the distribution of the reflected light of the layer under a plurality of different conditions.
[0041]
According to the fine object evaluation device of the embodiment, the optical measurement unit measures the distribution of the reflected light of the layer under a plurality of different conditions, so that information obtained from the layer increases, and the reflected light measured by the optical measurement unit is increased. Can be easily determined for each of a plurality of elements for calculating the distribution of the reflected light having a good consistency with the distribution of.
[0042]
In one embodiment, the light source sequentially emits monochromatic lights having different wavelengths.
[0043]
According to the fine object evaluation apparatus of the above embodiment, the light source sequentially emits monochromatic lights having different wavelengths, so that the light intensity for each wavelength of the reflected light can be accurately obtained.
[0044]
The fine object evaluation method of the second invention is
A step of irradiating light to the surface of the light-transmitting layer while containing fine objects,
Receiving reflected light emitted from the light incident side of the layer, and measuring the distribution of light intensity with respect to the wavelength of the reflected light;
Calculating a distribution of light intensity with respect to a wavelength of reflected light from the model based on the assumed plurality of elements of the model of the layer and the fine object;
A step of comparing the measured distribution of the reflected light of the layer with the distribution of the reflected light of the model;
It is characterized by having.
[0045]
According to the fine object evaluation method having the above-described configuration, light is irradiated toward the surface of the layer containing the fine object, and the layer receives reflected light emitted from the light incident side of the layer. Then, the distribution of light intensity with respect to the wavelength of the reflected light obtained from the layer is measured. Further, the distribution of the light intensity with respect to the wavelength of the reflected light from the model is calculated based on a plurality of elements assumed in the model of the layer and the fine object. Then, the measured distribution of the reflected light of the layer is compared with the distribution of the reflected light of the model. At this time, if the consistency between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model is good, it is expected that the plurality of elements assumed in the model have a large association with the layer and the fine object. You. That is, it is expected that the structure composed of the layer and the fine object is the same or similar to the structure of the model.
[0046]
Therefore, it is possible to easily and quickly evaluate the state of the fine object present in the layer based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model. That is, the size of the fine object, the density of the fine object with respect to the layer, the position of the fine object in the layer, and the like can be easily and quickly grasped.
[0047]
In addition, since the state of the fine object is evaluated based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, it is not necessary to destroy the layer containing the fine object. Therefore, it is not necessary to apply special processing to the layer in order to evaluate the state of the fine object, and the state of the fine object can be quickly grasped.
[0048]
In addition, since the state of the fine object is evaluated based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, the layer is formed on a substrate that is impermeable to light. Even if it is formed, the state of the fine object included in the layer can be easily grasped.
[0049]
A fine object evaluation program according to a third aspect of the invention is characterized by causing a computer to execute the above-described method for evaluating a fine object.
[0050]
According to the fine object evaluation program having the above-described configuration, the above-described fine object evaluation method is caused to be performed by a computer, and thus, based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, the computer It is possible to easily and quickly evaluate the state of the fine substance present therein. That is, the computer can easily and quickly grasp the size of the minute object, the density of the minute object with respect to the layer, the position of the minute object in the layer, and the like.
[0051]
Further, the computer evaluates the state of the minute object based on the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, so that the layer including the minute object is not destroyed. Good. Therefore, it is not necessary to apply special processing to the layer in order to evaluate the state of the fine object, and the state of the fine object can be quickly grasped.
[0052]
Further, the computer evaluates the state of the fine object based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model. Even if a layer is formed on the substrate, the state of the fine substance included in the layer can be easily grasped.
[0053]
In the fine object evaluation program according to the third aspect of the present invention, the step of irradiating light toward the surface of the layer that transmits the light while including the fine object, and the step of reflecting light emitted from the light incident side of the layer. Receiving the light and measuring the distribution of light intensity with respect to the wavelength of the reflected light, without causing a computer to execute, based on a plurality of assumed elements of the model of the layer and the fine object, the reflection from the model; The computer may execute a step of calculating a distribution of light intensity with respect to a wavelength of light, and a step of comparing the distribution of the reflected light of the layer with the distribution of the reflected light of the model. .
[0054]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, a fine object evaluation apparatus, a fine object evaluation method, and a fine object evaluation program of the present invention will be described in detail with reference to the illustrated embodiments. In the following, the refractive index and the dielectric constant are equivalent to the complex refractive index and the complex dielectric constant, respectively.
[0055]
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram of the fine object evaluation apparatus according to the first embodiment of the present invention.
[0056]
As shown in FIG. 1, the fine object evaluation device includes an optical measurement device 10, a calculation unit 20 as an example of a model calculation unit, a comparison unit 30 as an example of a collation unit, and an auxiliary calculation unit 40. In addition, the fine object evaluation device includes an external input unit 50 for externally inputting data, commands, conditions, and the like, a display unit 60 for displaying measurement, calculation, evaluation results, and the like, and a measurement result and calculation. A storage unit 70 for storing results, condition settings, predetermined data necessary for calculating the refractive index as input data, a particle evaluation program, and the like, and a process for controlling those units and evaluating a series of structures. And a control unit 80 having a function. Although the respective units are connected via the control unit 80 in FIG. 1, they may be configured to operate independently. However, when quick processing such as process monitoring is required, it is desirable to connect them electrically and electromagnetically because the processing speed is improved.
[0057]
The optical measuring device 10 receives a light source 1 that irradiates light toward a surface of a layer containing fine particles as an example of a fine substance, and receives reflected light emitted from a side of the layer on which light is incident. An optical measuring unit 2 for measuring the distribution of light intensity with respect to wavelength.
[0058]
The calculation unit 20 performs model calculation, simulation, and the like. More specifically, the calculation unit 20 calculates the distribution of the light intensity with respect to the wavelength of the reflected light from the model of the layer and the fine object based on the parameters as an example of the plurality of assumed elements of the model.
[0059]
The comparing unit 30 compares the measurement result with the calculation result. More specifically, the comparison unit 30 compares the distribution of the light intensity of the reflected light measured by the optical measurement unit 2 with the distribution of the light intensity of the reflected light calculated by the calculation unit 20.
[0060]
The auxiliary calculation unit 40 calculates data to be used when determining a structural model from manufacturing conditions and other measurement results as necessary. That is, the auxiliary calculation unit 40 determines beforehand the values that the parameters can take before the calculation unit 20 calculates the light intensity distribution of the reflected light of the model.
[0061]
The calculating unit 20 includes a reflection calculating unit 120 that calculates the reflectance of the multilayer film, a layer dividing unit 220 that divides the insulating film into multiple layers, and an effective refractive index calculating unit that calculates the refractive index of the layer containing the fine particles. 320 and a dielectric constant calculator 420 for calculating the dielectric constant of the fine particles.
[0062]
The reflectance calculator 120 has a multilayer calculator 1120. The multilayer calculation unit 1120 has a function of calculating the optical reflectance from the entire film by determining the refractive index and the thickness of each layer of the film including a plurality of layers. Further, the multilayer calculation unit 1120 calculates the optical transmittance and the reflectance of each layer constituting the multilayer by an optical calculation method of the multilayer such as the effective Fresnel coefficient method and the matrix method.
[0063]
The layer division unit 220 assumes that the insulating layer includes a plurality of layers. More specifically, the layer dividing section 220 has a region in which fine particles are hardly formed and optically does not need to consider the presence of fine particles, and a region in which fine particles are formed and which has a different refractive index from the original insulating film. It is assumed that the insulating layer is divided into regions. Further, the dividing method may be determined depending on the method of producing the fine particles. For example, even if the fine particles are formed and the region different from the refractive index of the original insulating layer is the same region, an insulating film containing the fine particles is formed on the insulating film containing the fine particles under another condition. In such a case, it is preferable that each region including the fine particles is not divided into the same region but divided into two.
[0064]
The effective refractive index calculator 320 has a fine particle mixed film calculator 1320. The effective refractive index calculating unit 320 calculates the Drude theory, Clausius-Mossotti Lorentz-Lorentz (Clauius-Mossotti Lorentz-Lorenz) theory, Maxwell-Garnett (Maxwell-Garnett) theory for each layer divided into a plurality of layers. The effective index of refraction is calculated using a formula, an approximation of the effective medium of Braggmann, a formula of Bottcher, a formula of Boosquet, and the like.
[0065]
The dielectric constant calculation unit 420 has a particle dielectric constant calculation unit 1420, and calculates the dielectric constant of the particles with respect to light of various wavelengths using a Lorentz oscillator model or the like. The fine particle dielectric constant calculator 1420 calculates the dielectric constant of the fine particles of various sizes for each material of the fine particles in consideration of the size effect.
[0066]
The external input unit 50 includes a keyboard, a mouse, a light pen, a floppy disk device, or the like. Alternatively, the external input unit 50 includes a well-known magnetic tape, magnetic drum, magnetic disk, optical disk, magneto-optical disk, or semiconductor memory such as ROM (Read Only Memory) and RAM (Random Access Memory). It is composed of a device for reading from the used recording medium.
[0067]
The display unit 60 includes a display device, a printer device, and the like. Further, the storage unit 70 and the control unit 80 may be configured by a normal computer device including a CPU (Central Processing Unit) and storage devices such as a ROM, a RAM, and a magnetic disk connected to the CPU. . Input data and program instructions for each process executed by the control unit 80 are stored in the storage unit 70. These input data and program instructions are read by the CPU as necessary, and arithmetic processing is performed. Data such as numerical information generated by the calculation unit 20 is stored in the storage unit 70.
[0068]
Next, a process performed by the dielectric constant calculating unit 420 will be described.
[0069]
In the dielectric constant calculation unit 420, the change in the dielectric constant due to the minute size effect on the dielectric constant in the bulk state is calculated by the fine particle dielectric constant calculation unit 1420. Here, as an example, a metal particle having remarkable wavelength dependence and size effect has a dielectric constant of a metal in a visible light region, which is a Drude term due to plasma resonance of free electrons existing in a conductor, and a conductivity from a valence band. The derivation of the dielectric constant of the fine particles by a method of correcting the relaxation time of free electrons based on the particle diameter of the fine particles, assuming that the relaxation time is represented by the sum with an interband term due to transition to a band, will be described.
[0070]
When a large amount of conduction electrons are contained in a crystal such as a metal, the optical response of the conduction electrons dominate optical properties in a low energy range of about eV or less. In the visible light region, the dielectric constant of many metals can be substantially given by the sum of a Drude term due to plasma resonance of free electrons existing in a conductor and an interband term due to interband transition.
[0071]
Drude term ε of metal_DrudeIs represented by the following equation.
ε_Drude(Ω) = 1−ω_p ²/ Ω (ω-iγ_eff)
Re (ε_Drude) = 1−ω_p ²/ (Ω²−γ_eff ²)
Im (ε_Drude) = Ω_p ²γ_eff/ Ω (ω²−γ_eff ²)
Where ω_p ²Is the plasma frequency, γ_effIs the effective plasma decay constant.
[0072]
For bulk metals, the effective plasma decay constant γ_effIs expressed as follows.
γ_eff= Τ_B ^-1= V_F/ L
Where τ_BIs the relaxation time of free electrons in the metal bulk, v_FIs the Fermi velocity of free electrons, and l is the mean free path.
[0073]
In the case of metal fine particles whose particle radius r is smaller than the mean free path l of free electrons, the relaxation time τ_BIs corrected by the particle size.
γ_eff= ΤB^-1+ V_F/ R = v_F(1 / l + 1 / r)
On the other hand, it is assumed that the interband term of a metal has almost the same particle size dependence as long as there is almost no deformation of the band.
[0074]
The dielectric constant of the metal particles is
ε^nano(Ω) = ε^bulk(Ω) -ε^bulk _Drude(Ω) + ε^nano _Drude(Ω)
Is required.
[0075]
As described above, the dielectric constant of the metal fine particles is determined from the dielectric constant of the bulk metal. The dielectric constant of the bulk metal can be determined using a conventional method.
[0076]
In addition, since the permittivity of many metals is known, it is preferable that the permittivity is stored in advance in a storage unit and automatically called at the time of calculation, so that it is not necessary to input each time.
[0077]
Next, the processing by the effective refractive index calculating unit 320 which calls and executes the dielectric constant calculating unit 420 will be described.
[0078]
The effective refractive index calculator 320 calculates the effective refractive index of the insulator containing the fine particles using the dielectric constant of the fine particles and the dielectric constant of the insulator serving as the base material. In general, when the composition or structure is inhomogeneous and the inhomogeneous size is sufficiently smaller than the wavelength of the light to be irradiated, it can be optically approximated to a homogeneous film. .
[0079]
The effective refractive index n_effIs the effective relative permittivity ε as follows:_effCan be used to guide.
n_eff= Ε_eff ^1/2
Note that the strict effective refractive index n is
n = (εμ / ε₀μ₀)^1/2
It is.
[0080]
Where ε₀, Μ₀Are the dielectric constant and the refractive index of vacuum, respectively.
[0081]
In any case, the dielectric constant and magnetic permeability of the vacuum are known, and the relative magnetic permeability may be set to approximately 1 unless a special material is used. Therefore, if the dielectric constant or the relative dielectric constant is known, the refractive index can be derived.
[0082]
If the shape of the fine particles is substantially spherical and the total volume of the fine particles (that is, the volume fraction) is not extremely large relative to the volume of the base material, the effective relative permittivity ε_effIs
ε_eff= Εm (1 + 2fC / 3) / (1-fC / 3)
C = (ε_a−ε_m) / (Ε_a/ 3 + 2ε_m/ 3)
Becomes
[0083]
Where ε_mIs the relative dielectric constant of the base material, that is, the insulator here, and ε_aIs the relative dielectric constant of the fine particles, and f is the volume fraction (filling ratio) of the fine particles.
[0084]
In the case of a non-spherical shape, the value of C differs from the value of a spherical shape according to Maxwell-Garnet's theory since the value of C includes a shape factor L (L = 1/3). In this case, the calculation may be performed strictly according to the theory.
[0085]
When the volume fraction f is large, Braggman's effective medium approximation can be used.
[0086]
If the material is known, the dielectric constant of the insulator can be obtained from a database such as a literature. If unknown, it can be determined using a conventional method such as optical measurement.
[0087]
In addition, it is preferable that a material having a known dielectric constant is stored in a storage unit in advance and automatically called up at the time of calculation, so that it is not necessary to input each time.
[0088]
Next, processing by the reflection calculation unit 120 will be described.
[0089]
The reflection calculator 120 treats the insulating film as a multilayer film having two or more layers, and calculates the reflectance of the insulating film. For example, when fine particles are formed in the middle of the insulating film in the thickness direction, the insulating film is treated as a multilayer film including at least three layers, and the reflectance of the insulating film is calculated. The number of layers into which the insulating film is divided is determined by the dividing unit 220, which will be described later.
[0090]
The layers obtained by dividing the insulating film will be referred to as a base material first layer, a base material second layer, and a base material third layer from the bottom for convenience of description. Therefore, in the case of an N-layer multilayer film, the uppermost layer constituting the insulating film is referred to as a base material N-th layer. Also, the refractive indices of the first base material layer, the second base material layer, the third base material layer,..., And the Nth base material layer are referred to as n1, n2, n3,.
[0091]
Amplitude reflectance R from the base material first layer₁Is
R₁= (R₂+ R₁e^-2i ^δ ¹) / (1 + R)₂R₁e^-2i ^δ ¹)
And the reflectance R from the base material second layer₂Is
R₂= (R₃+ R₁e^-2i ^δ ²) / (1 + R)₃R₁e^-2i ^δ ²)
And Similarly, the amplitude reflectance R from the base material j layer_jIs
R_j= (R_{j + 1}+ R_j-1e^-2i ^δ ^j) / (1 + R)_{j + 1}R_j-1e^-2i ^δ ^j)
The amplitude reflectance R_jIs converted into a subroutine, and the reflectance of the N-layer multilayer film is calculated by repeating from j = 1 to N.
[0092]
Where R₀= R₁, Δj = 2πn_jd_jcos φj / λ, r_jIs the Fresnel coefficient of reflection at the interface between the j-th layer and the (j + 1) -th layer, dj is the thickness of the j-th layer, and φj is the angle of incidence from the j-th layer to the (j-1) -th layer.
[0093]
For example, assuming that the fine particles are formed in the middle of the insulating film, it is most simply assumed that the insulating film has three layers. That is, it is assumed that the insulating film is a three-layer film. Then, the base material first layer of the insulating film and the base material third layer of the insulating film have no fine particles formed, or have only a small amount of optically negligible fine particles. It is assumed that the base material, that is, an insulator has a refractive index here. It is assumed that the base material second layer has the refractive index calculated by the effective refractive index calculator 320 as described above.
[0094]
In this way, the reflectance of the insulating film can be calculated using the particle radius of the fine particles, the volume fraction of the fine particles, and the respective film thicknesses of the divided films as parameters.
[0095]
It is possible to evaluate the fine particles by a combination of the parameters that best match the measurement results with the comparison function. That is, the approximate particle size and distribution of the fine particles.
[0096]
Next, the processing by the comparison unit 30 will be described.
[0097]
The comparison unit 30 has a fitting function that has been conventionally used, such as the least squares method, for example, and a function of narrowing down the parameter range using the method of producing fine particles as reference data. The reference data is calculated by the auxiliary calculation unit 40 when determining a structural model from manufacturing conditions and other measurement results as necessary. For example, the comparison unit 30 is used when the distribution region of the fine particles can be easily estimated from the manufacturing process as in the case where the insulating film layer, the fine particle forming layer, and the insulating film layer are laminated by the CVD (Chemical Vapor Deposition) method or the like. In, it is possible to omit useless calculations based on the estimation of the distribution area. That is, it is possible to omit the calculation of the region where the fine particles are assumed not to be distributed. For example, a process simulator can be used as the auxiliary calculation unit 40. When the auxiliary calculation unit 40 is not provided, it is preferable to narrow down the range of the parameter in advance by manual input.
[0098]
In addition, if the particle size of the fine particles formed empirically can be predicted and used to confirm that the fine particles are formed, further narrowing down the fitting range of the particle size of the fine particles will further reduce the amount of calculation. It is preferable because it can be reduced.
[0099]
In the calculation method according to the embodiment of the present invention, fitting is performed by assuming a certain parameter as a starting point. On the premise of this, it is necessary that parameter setting and range setting are appropriately performed. If this setting is not properly made, reliable results will not be obtained even if the calculation is performed, and computer resources will be wasted in a meaningless manner. In view of this, it is preferable that the present invention has a function of judging the validity of the parameter in advance, stopping or interrupting the process, and outputting an error message to that effect. In this way, unnecessary computer resources can be prevented from being wasted, and the calculation time can be significantly reduced and the calculation amount can be saved.
[0100]
Note that noise may be mixed in the measurement. In particular, when the noise value is large, if the fitting is performed as it is, there may be a case where an adverse effect that cannot be ignored. It is desirable to provide such a function of removing noise in order to reduce the possibility of making an erroneous evaluation and perform an accurate evaluation. For example, if there is a sudden change over a certain amount on the graph, an error is displayed and the value is manually removed, or it is ignored when displaying an error and then automatically fitting Such a method can be used.
[0101]
According to the fine object evaluation apparatus having the above-described configuration, light is emitted from the light source 1 toward the surface of the layer containing fine particles, and the reflected light emitted from the side of the layer where the light enters is measured by the optical measurement unit 2. Receive at Then, the optical measurement unit 2 measures the distribution of the light intensity with respect to the wavelength of the reflected light obtained from the layer. Further, the calculation unit 20 calculates the distribution of the light intensity with respect to the wavelength of the reflected light from the model based on the plurality of elements assumed in the model of the layer and the fine particles. Then, the comparison unit 30 compares the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit 2 with the distribution of the reflected light calculated by the calculation unit 20. At this time, if the consistency between the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit 2 and the distribution of the reflected light calculated by the calculation unit 20 is good, the assumed plurality of elements have a high relationship with the layer and the fine particles. It is expected to be. In other words, the structure composed of the layer and the fine particles is expected to be the same or similar to the structure of the model.
[0102]
Therefore, based on a comparison between the distribution of the reflected light measured by the optical measuring unit 2 and the distribution of the reflected light calculated by the calculating unit 20, the state of formation of the fine particles present in the layer can be easily and quickly evaluated. Can be. That is, the size of the fine particles, the density of the fine particles with respect to the layer, the position of the fine particles in the layer, and the like can be easily and quickly grasped.
[0103]
Further, based on the comparison between the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit 2 and the distribution of the reflected light calculated by the calculation unit 20, the state of formation of the fine particles is evaluated. You may. Therefore, it is not necessary to apply special processing to the layer in order to evaluate the formation state of the fine particles, and the formation state of the fine particles can be quickly grasped.
[0104]
In addition, since the state of formation of the fine particles is evaluated based on the comparison between the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit 2 and the distribution of the reflected light calculated by the calculation unit 20, it is impermeable to light. Even if a layer is formed on a certain substrate, the formation state of the fine particles contained in the layer can be easily grasped.
[0105]
The fine object evaluation device is not limited to the first embodiment. For example, the fine object evaluation device may include a determination unit that determines whether or not the values of the plurality of parameters determined by the auxiliary calculation unit 40 have an inconsistent relationship.
[0106]
Further, the above-described fine object evaluation apparatus can be used for evaluating a fine object existing in a layer that is permeable to light. That is, the symmetry evaluated by the fine object evaluation apparatus is not limited to the state of formation of the fine particles.
[0107]
Further, the control unit 80 changes the value of the parameter that most affects the light intensity of the desired wavelength of the reflected light in the calculation of the calculation unit 70, and causes the calculation unit 20 to calculate the distribution of the reflected light of the model. You may.
[0108]
In addition, the control unit 80 determines the distribution of the reflected light obtained by the calculation unit 20 with a multidimensional first point including a plurality of parameters and a multidimensional second point including a plurality of parameters as starting points. The values of the elements may be sequentially changed so as to approximate the distribution of the reflected light of the optical measurement unit 2 to obtain a multidimensional point shifted from the first point and the second point.
[0109]
(Embodiment 2)
In the second embodiment, one of the simplest examples will be described in order to specifically explain the fine object evaluation method of the present invention in an easily understandable manner. For example, when the manufacturing method and its conditions are as detailed as possible, it is easiest to explain the method for evaluating a fine substance of the present invention.
[0110]
In the second embodiment, for example, in order to form silver fine particles as an example of a fine substance in a silicon oxide film as an example of a layer, a silicon oxide film having a thickness of 50 nm formed on a silicon substrate is formed. Silver ion implantation energy 30 keV, implantation amount 1 × 10¹⁶cm²(The heat treatment was performed at 700 ° C. for 1 hour in an argon atmosphere.) For a sample known as information, what silver fine particles were formed in the silicon oxide film was determined by optical measurement. To evaluate. Here, the formation state of the silver fine particles means the size (for example, particle radius) of the silver fine particles, the density (filling rate) with respect to the silicon oxide film, the position of the silver fine particles in the silicon oxide film, and the like.
[0111]
FIG. 2 shows a flowchart of the fine object evaluation method according to the second embodiment.
[0112]
When the method for evaluating a fine object is started, first, optical measurement is performed in step S1. Specifically, light of a certain wavelength emitted from the light source is made to be perpendicularly incident on the surface of the silicon oxide film (the surface opposite to the silicon substrate). Then, the light emitted in the direction opposite to the direction in which the light having the above wavelength is incident, that is, the reflected light from the silicon oxide film is received by a commercially available absorption light intensity meter (MPS2000 of Shimadzu Corporation) as an example of the optical measurement unit.
[0113]
FIG. 3 shows a graph of the optical reflection characteristics obtained by the above-mentioned absorption light intensity meter. The optical reflection characteristics of this graph are obtained by sequentially changing the wavelength of light emitted from the light source and measuring the reflectance of the silicon oxide film obtained with light of each wavelength. In other words, the optical reflection characteristic is a distribution of light intensity with respect to the wavelength of light reflected by the silicon oxide film. Although the optical measurement in the second embodiment was performed in air, the refractive index of air is generally negligible, and the graph of FIG. Of course, a graph replacing FIG. 3 may be obtained by strict calculation.
[0114]
Next, as shown in FIG. 2, the process proceeds to step S2, where a model is set. In this model setting, parameters as an example of a plurality of elements for calculating the optical reflection characteristics of the model to be compared with the optical reflection characteristics in FIG. 3 are set. More specifically, in order to calculate the distribution of the light intensity with respect to the wavelength of the reflected light based on the model of the silicon oxide film and the silver fine particles, respective values of a plurality of parameters are set. Such model setting utilizes the known information. That is, in the above model setting, a plurality of parameters are set by utilizing the implantation energy of silver ions, the implantation amount of silver ions, and the like. Thereby, the model setting can be performed efficiently.
[0115]
Next, the process proceeds to step S3, where a model calculation is performed. That is, the optical reflection characteristics of the model are calculated using the plurality of parameters.
[0116]
Next, the process proceeds to step S4, where the optical reflection characteristics of the model are compared with the actually measured optical reflection characteristics. When it is determined that the error between the optical reflection characteristic of the model and the actually measured optical reflection characteristic is within a predetermined range, the process proceeds to step S5. If the error is within a predetermined range, the assumed plurality of parameters can be evaluated as having a high relevance to the substance including the actually measured fine substance. That is, assuming, for example, a model structure having the optical reflection characteristics of the model, it can be evaluated that the actually measured sample has a structure that is substantially the same as or similar to the model structure. On the other hand, if it is determined that the error is not within the predetermined range, the process returns to step 2, and steps S2 to S4 are sequentially repeated. That is, a plurality of parameters are newly set, and recalculation is performed based on the plurality of parameters.
[0117]
Finally, in step S5, the parameters and the like used in the calculation for obtaining the optical reflection characteristics of the model are displayed on a display as an example of a display unit, and the evaluation of the formation state of the silver fine particles is completed.
[0118]
In the above step S5, it is preferable to display not only the numerical values but also the structure of the sample estimated in step S4 on a display, such as a punch picture, since the structure can be visually grasped. Also, when recalculating the optical reflection characteristics of the model, the structure of the model obtained from a plurality of parameters used in the recalculation may be displayed on a display. In this case, even if the model setting immediately before the recalculation is clearly wrong, it is preferable because the model setting error can be visually grasped quickly. Furthermore, if the model calculation can be stopped in the middle, if the user notices that the model calculation is performed using an obviously wrong parameter, the model calculation can be stopped in the middle. It is preferred. That is, it is preferable because the number of times of useless calculations can be reduced. In addition, it is preferable that some of the settings such as the model settings can be changed by an external input on the way, because it is possible to reduce the time for resetting the settings that the user does not want to change.
[0119]
When there are many parameters, it is sometimes difficult to determine each parameter only with a simple vertical optical reflection characteristic. In such a case, re-measurement may be performed under different measurement conditions as needed. Further, it is possible to easily determine each parameter by increasing the optical information obtained from the sample. For example, much information can be obtained by using polarized light for the measurement of the sample, changing the incident angle, changing the wavelength, or combining them. Therefore, the surface of the silicon oxide film opposite to the silicon substrate is irradiated with polarized light, or light emitted from a light source is obliquely incident on the surface, or white light is irradiated on the surface. Alternatively, the optical measurement in step S1 may be performed by combining these. For example, spectroscopic ellipsometry or the like may be used in the optical measurement in step S1.
[0120]
In the second embodiment, an injection profile as an example of known information is used in order to efficiently perform the model setting in step S2. This implantation profile has already been calculated a lot for the major implant species, and an implantation simulation program has been developed. In the second embodiment, the implantation profile of silver ions into the silicon oxide film is calculated using Monte Carlo simulation.
[0121]
FIG. 4 shows the implantation profile of the silver ions.
[0122]
Since the silver fine particles are formed by aggregating the injected silver ions, the higher the concentration in the injection profile, the easier the fine particles are formed. Therefore, in the silicon oxide film, it is expected that fine particles are formed in a region having a depth of 20 to 30 nm from the surface opposite to the silicon substrate. By using such information, it is possible to prevent inappropriate parameters from being set in the model setting in step S2.
[0123]
In the case where the silver fine particles are predicted to be formed substantially at the center in the thickness direction of the silicon oxide film, as shown in FIG. It is appropriate to make a model setting in step S2 such that the silicon oxide film is divided into three regions with the region B1 where the fine particles P are predicted to be present. Of course, since the state of the silver fine particles will depend on the initial implantation concentration, it is assumed that the silicon oxide film is further subdivided as shown in FIG. More specifically, a model setting is made such that the silicon oxide film is divided into five regions A11 and A12 where silver fine particles are not expected to exist and regions B11, B12 and C11 where silver fine particles are expected to be present in step S2. It is reasonable to do with At this time, the regions B11 and B12 are regions where the filling rate of silver fine particles is assumed to be smaller than that of the region C11.
[0124]
Judging from the injection profile of FIG. 4, it is considered that the model of FIG. 6A is closer to the model obtained by the injection profile of FIG. 4 than the model of FIG. Ideally, it is desirable to assume that the silicon oxide film is subdivided indefinitely. However, since the amount of calculation in the model calculation in step S3 becomes enormous, practicality is lost. Therefore, even if it is assumed that the silicon oxide film is subdivided, it is preferable to use a subdivided model if it is determined that it is necessary as a result of calculation using a simple model without performing unnecessary calculations. .
[0125]
FIG. 7 shows another implantation profile of the silver ions.
[0126]
In the case of the implantation profile of FIG. 7, as shown in FIG. 6B, silicon oxide is added to regions A21, A22, and A23 where no fine particles are predicted, and regions B21 and B22 where fine particles are predicted to be present. It is appropriate to perform a model setting for dividing the film into five in step S2.
[0127]
Hereinafter, the description will be continued using the simplest three-division model as shown in FIG.
[0128]
In the model of FIG. 5, if the film thicknesses d1, d2, and d3 of the regions A1, B1, and A2 and the complex refractive index of the wavelength-dependent regions A1, A2, and B1 are determined, the wavelength-dependent regions A1 , A2, and B1 can be calculated. Further, by using the reflectance of each of the regions A1, A2, and B1, the reflectance of the stacked body of the silicon substrate and the silicon oxide film can be calculated. However, it is assumed that the substrate, that is, the silicon substrate in the second embodiment, is totally reflected. When a substrate that cannot assume total reflection is used, the calculation may be performed as a four-layer model including the film thickness and the complex refractive index of the substrate.
[0129]
The complex refractive index of the regions A1 and A2 is the complex refractive index of silicon oxide and is known. The complex refractive index of the region B1 is calculated from the refractive index of the base material, that is, silicon oxide, the refractive index of the fine particles existing in the region B1, that is, the silver fine particles, and the volume fraction of the total volume of the fine particles with respect to the region B1.
[0130]
The complex refractive index n and the complex permittivity ε have the following relationship.
n = (εμ / ε₀μ₀)^1/2
Where ε₀, Μ₀Are the dielectric constant and the refractive index of vacuum, respectively.
[0131]
When the size of the silver fine particles is sufficiently smaller than the wavelength of light emitted from the light source, the dielectric constant ε of the region B1_effIs
ε_eff= Ε_m(1 + 2fC / 3) / (1-fC / 3)
C = (ε_a−ε_m) / (Lε_a+ (1-L) ε_m)
Where ε_mIs the dielectric constant of silicon oxide, ε_aIs the dielectric constant of the silver fine particles, and f is the volume fraction (filling rate) of the silver fine particles. L is a shape factor and takes a value in the range of 0 to 1. When the silver fine particles are spherical particles, L = 1/3.
[0132]
In the second embodiment, L = 1/3. Note that the dielectric constant of the silver fine particles is substantially isotropic. When the shape of the silver fine particles is significantly different from the spherical shape and the dielectric constant of the silver fine particles is anisotropic, strict handling may be performed by separating C according to the direction. In such a case, generally, the silver fine particles are separated into a major axis direction and a direction perpendicular to the major axis direction by approximating a spheroid.
[0133]
Incidentally, the dielectric constant of the silver fine particles is different from the dielectric constant of silver in a bulk state. The dielectric constant in the bulk state of a metal such as silver has an interband term ε in the visible light region._interAnd the Drude term ε_DrudeAnd the sum of The dielectric constant of the metal fine particles can be obtained by correcting the relaxation time included in the Drude term by the particle radius r of the metal fine particles. That is, the Drude term ε of the metal_DrudeIs represented by the following equation.
ε_Drude(Ω) = 1−ω_p ²/ Ω (ω-iγ_eff)
Re (ε_Drude) = 1−ω_p ²/ (Ω²−γ_eff ²)
Im (ε_Drude) = Ω_p2γ_eff/ Ω (ω²−γ_eff ²)
Where ω_p ²Is the plasma frequency, γ_effIs the effective plasma decay constant.
[0134]
For the above bulk metal, the damping constant is
γ_eff= Τ_B-1 = V_F/ L
Here, τB is the relaxation time of free electrons in the metal bulk, V_FIs the Fermi velocity of free electrons, and l is the mean free path.
[0135]
If the particle radius r of the silver fine particles is not sufficiently larger than the mean free path l of free electrons, the relaxation time is corrected by the particle radius r. That is,
γ_eff= Τ_B ^-1+ V_F/ R = V_F(1 / l + 1 / r)
And
[0136]
On the other hand, the metal interband term ε_interIs almost the same as the value of the bulk metal because there is almost no particle size dependence if the band is hardly deformed.
[0137]
The dielectric constant of the metal particles is
ε^nano(Ω) = ε^bulk(Ω) -ε^bulk _Drude(Ω) + ε^nano _Drude(Ω)
Becomes
[0138]
As described above, the dielectric constant of metal fine particles can be obtained from the dielectric constant of bulk metal. Many of the dielectric constants of the above bulk metals are known, but can also be determined experimentally.
[0139]
Therefore, it is possible to calculate the optical reflection characteristics using the particle radius r of the silver fine particles, the volume fraction f of the silver fine particles, and the film thicknesses d1, d2, and d3 of the regions A1, B1, and A2 as parameters. By changing these parameters, a combination that best matches the measurement result is obtained.
[0140]
In the second embodiment, by limiting the range of the parameter from the manufacturing conditions, the amount of calculation in the model calculation in step S3 can be reduced, and the processing speed can be improved.
[0141]
For example, in the second embodiment, silver fine particles are formed by implanting silver ions into a silicon oxide film of 50 nm. Unless the amount of ion implantation is extremely large, the implantation does not significantly increase or decrease the thickness of the silicon oxide film. Therefore, d1 + d2 + d3 may be set to about 50 nm, and when the influence of the sputtering phenomenon and the increase in volume cannot be ignored, it may be limited to have a range of about several nm to several tens nm centered at 50 nm. If the injection simulator can predict an increase in volume due to injection or an increase or decrease in film thickness due to a sputtering phenomenon, the value of d1 + d2 + d3 may be determined accordingly. Further, naturally, d1, d2, and d3 are each within the range of 0 nm or more and d1 + d2 + d3 or less. In the second embodiment, it is assumed that the change in the film thickness can be almost ignored. By using such information, the range of the parameter can be limited.
[0142]
Further, as described above, the model setting shown in FIGS. 5, 6A, and 6B can be performed by the injection simulator.
[0143]
The particle radius r of the silver fine particles is preferably at least r ≦ d2. If the diffusion rate of the molecules constituting the silver fine particles is known, the maximum particle size when aggregated can be roughly calculated from the injection distribution, the annealing temperature, and the annealing time.
[0144]
Further, it is preferable to limit the range of the volume fraction f of the silver fine particles because the calculation amount in the model calculation in step S3 can be further reduced. Further, the amount of useless calculation can be omitted by referring to the result of the injection simulator. It is also preferable to eliminate possible combinations of the plurality of parameters based on the relationship between the parameters in the plurality of parameters, since unnecessary calculation can be omitted. Since d1 + d2 + d3 does not become larger than about 50 nm, if d1 is fixed at 30 nm, d2 can be limited to a value smaller than about 20 nm. In another example, the approximate value of the volume fraction f of the silver fine particles can be determined from the injection amount and the thickness d2 of the region B1. More specifically, ideally, there is a proportional relationship between the injection amount and d2 × f. If the number density of the molecules constituting the silver fine particles is known, the injection amount / number density is almost d2. Since xf, a combination of parameters that greatly deviates from this proportional relationship can be excluded. In addition, in order to simplify the calculation in the model calculation in step S3, it is effective to reduce one parameter as f as a function of d2, particularly in the initial stage of the calculation.
[0145]
Also, how to set the initial values of the above parameters is important in suppressing the amount of calculation. That is, when the above parameters are adjusted, the simplest method is to fix a parameter other than one certain parameter and change only that one parameter to obtain the value of the parameter that is most consistent with the measurement result. Find it and fix the parameter with this value. Then, from among the parameters other than the one parameter, the fixing of one parameter is released, the parameter that has been released is changed, and the value of the parameter that is most consistent with the measurement result is searched for. Is fixed. Thereafter, similarly, the parameters are changed one by one from among the remaining parameters, a value of the parameter that is most consistent with the measurement result is searched for, and the remaining parameters are sequentially fixed. After such processing is performed on all parameters, there is a method of repeating the matching processing one by one for all parameters again, and gradually improving the consistency with the measurement results. However, as often occurs with a conventional simple fitting program, depending on the initial parameter values, it may converge to another minimum point.
[0146]
Therefore, in the second embodiment, the manufacturing conditions are referred to for setting the initial value. For example, a region corresponding to the half width of the injection profile in FIG. 4 may be initialized as the region B1. That is, when the injection profile as shown in FIG. 4 is obtained, d1 = 20 nm, d2 = 14 nm, and d3 = 16 nm can be set as the initial values.
[0147]
If information can be obtained from the particle radius r of the silver fine particles by some simulations or experimental results so far, it is preferable to perform the initial setting with reference to the information. In the second embodiment, the thickness d2 of the region B in which the silver fine particles are to be contained is an initial value of 14 nm. Therefore, the initial value of the particle radius r of the silver fine particles is preferably at least 7 nm or less, more preferably about 3.5 nm, which is a half thereof. Alternatively, since the absorption peak peculiar to the metal fine particles increases as the particle diameter increases, it is preferable to change the particle radius r of the silver fine particles from a smaller one to a larger one. Therefore, it is also effective to set the initial value of the particle radius r of the silver fine particles to the smallest possible value. When the lower limit value of the particle radius r of the silver fine particles cannot be limited, for example, starting from the lower limit of the resolution of the apparatus, or in this example, the initial value is preferably at least 7 nm or less, It is desirable to set the initial value to about 0.7 nm (for example, 1 nm).
[0148]
The volume fraction f of the silver fine particles is strongly related to the injection profile. Specifically, if there is no diffusion and aggregation, the value of the injection profile can be used as the volume fraction f of the silver fine particles. However, diffusion and aggregation actually occur, and silver fine particles are formed. However, when the distance that can be moved by diffusion or aggregation is not so large, the value of the injection profile can be used as an initial value. Assuming that the silicon oxide film is composed of a plurality of layers, it is preferable that the volume fraction f of the silver fine particles is set to about the average concentration in a region assumed to be uniform. Alternatively, simply, the initial value of the volume fraction f of the silver fine particles can be set to about 1/2 of the maximum value of the injection profile. That is, in the second embodiment, the initial value of the volume fraction f of the silver fine particles can be set to about 0.05.
[0149]
Next, adjustment of parameters from the initial state will be described.
[0150]
A conventional fitting method can be used to adjust the above parameters. For example, it is possible to simply use the least squares method or the like. FIGS. 8 (a) and 8 (b) show the result of the parameter adjustment and the deviation when the parameter value is different. In the second embodiment, in order to make it easier to understand, the description will be given with the parameter setting interval being coarse. That is, the value of the film thickness is set to 5 nm, the value of the volume fraction (filling rate) of the silver fine particles is set to 0.01 unit, and the value of the particle radius of the silver fine particles is set to 1 nm. Needless to say, it is originally preferable that the interval be small because the accuracy is improved.
[0151]
FIG. 8A shows a calculation result (2) when each of the initial values of the plurality of parameters is d1 = 20 nm, d2 = 15 nm, d3 = 15 nm, f = 0.05, and r = 1 nm. And the actual measurement result (1). From FIG. 8A, it can be seen that the calculated result (2) has a lower reflectance than the measured value near the minimum value.
[0152]
Next, for example, d2 is fixed while d2 = 15 nm, f = 0.05, and r = 1 nm. In this case, since there is a relationship of d1 + d2 + d3 = 50 nm, if the value of d1 is determined, the value of d3 is also determined. FIG. 8B shows the calculation result (3) when d1 is decreased by 5 nm from the initial value, and the calculation result (4) when d1 is increased by 5 nm from the initial value. Also, the dotted line in FIG. 8B indicates the measurement result. FIG. 8B shows that the calculation result (4) when d1 = 25 nm (d3 = 10 nm) is closer to the measured value of the dotted line.
[0153]
Therefore, when d1 = 30 nm (d3 = 5 nm), as shown in calculation result (5), the consistency with the actual measurement value of the dotted line was worse than calculation result (4). Therefore, the parameter d1 is temporarily fixed at d1 = 25 nm (d3 = 10 nm). Similarly, the other parameters are changed to check the consistency with the actually measured values.
[0154]
Next, for example, d2 is changed. However, since there is a relationship of d1 + d2 + d3 = 50 nm, d1 or d3 is also changed, but here, d3 is first fixed at 5 nm. When d2 was increased or decreased by 5 nm and compared with the actually measured values, the consistency with the actually measured values was worse than the original calculation result (4).
[0155]
Next, as a result of repeating the same procedure while fixing the above d1, the consistency with the actually measured value also deteriorated from the original calculation result (4). Therefore, the parameters are set so far as d1 = 25 nm, d2 = 15 nm, and d3 = 10 nm.
[0156]
Next, for example, f = 0.05 was set based on the result of changing the filling rate f and performing the same collation as in d1.
[0157]
Next, for example, the particle radius r was changed from 1 nm, and the same collation as in d1 was performed. As a result, r was set to 1 nm. In addition, since the setting interval of the particle radius r is 1 nm, comparison of r = 1 nm or less cannot be performed. However, it is preferable that a calculation result obtained by changing the value to a value around 1 nm be compared with an actually measured value. For example, the calculation is performed for r = 1 nm or less and r = 0.5 nm. As a result, the calculation result of r = 1 nm was more consistent with the actually measured value, so the parameters were reset to d1 = 25 nm, d2 = 15 nm, d3 = 10 nm, f = 0.05, and r = 1 nm.
[0158]
As described above, the calculation result (5) close to the actually measured value was obtained in the setting of the parameter interval in the second embodiment. Therefore, from this calculation result, silver fine particles having a particle radius of about 1 nm, in other words, a particle diameter (diameter) of about 2 nm are formed within a range of a depth of about 25 nm to about 40 nm from the surface of the 50 nm silicon oxide film. Can be evaluated as having.
[0159]
FIG. 9A shows a schematic diagram of the state of formation of the fine particles evaluated based on the above calculation results, and FIG. 9B shows a TEM image of a cross section of the sample. Note that, in the reference numbers in FIG.₂Layer (silicon oxide film), 2002 is a silver fine particle forming layer (mixed film of silver / silicon oxide), and 2003 is a lower SiO 2 layer.₂Layer (silicon oxide film). Note that A1, A2, and B1 in FIG. 8A are the same components as those in FIG.
[0160]
As can be seen by comparing FIG. 9 (a) and FIG. 9 (b), an area where silver fine particles are formed even by using the simplest method and apparatus of the evaluation method and apparatus according to the present invention, It can be seen that the particle size of the silver fine particles can be roughly evaluated. In order to further increase the accuracy of the evaluation, it is preferable to repeat the same change of the parameter with the actually measured value and resetting of the parameter several times. In the second embodiment, the parameter is roughly changed for the purpose of explanation. However, it is usually preferable to use a finer parameter setting interval, the film thickness is 1 nm or less, the filling rate is 0.01 or less, The radius is desirably 0.5 nm or less. It is preferable that the smaller the absolute value of the parameter is, the finer the absolute value is, and the larger the absolute value is, the coarser the interval is because the required accuracy can be secured while suppressing the calculation amount.
[0161]
Also, for example, when evaluating the state of formation of silver fine particles in a laminate of a plurality of layers, it is necessary to consider the unevenness of the interface in the laminate. When silver fine particles are formed in a film formed by laminating two kinds of materials and the silver fine particles are formed over the interface between the two different kinds of materials, the unevenness of the interface itself of the layer containing the silver fine particles is taken into consideration. If it is necessary, it can be analyzed by using an effective medium approximation and replacing it with an effective homogeneous film. For example, in order to evaluate the roughness of the interface, the calculation can be performed by assuming one or more homogeneous films, such as the fine particle mixed film of the second embodiment, near the interface, and the evaluation can be performed by fitting. However, when the fine particles are partially exposed at the interface, it is more preferable to assume that the effective permittivity differs for electric field components parallel and perpendicular to the interface.
[0162]
Although the second embodiment has been described using the simplest model, it can be further divided into multiple layers. That is, the present invention can evaluate the formation state of silver fine particles in the silicon oxide film, assuming that the silicon oxide film is composed of six or more layers. Of course, it is also possible to evaluate the formation state of silver fine particles in the silicon oxide film, assuming that the silicon oxide film has four layers.
[0163]
Further, although the description has been made assuming that the refractive indexes of the regions A1 and A2 are known, the formation state of the silver fine particles can be evaluated even when the refractive indexes of the regions A1 and A2 are unknown values. In this case, it is possible to add the refractive index of the regions A1 and A2 as one of the parameters and perform fitting using the same method as described above.
[0164]
Further, in the second embodiment, the shape factor L of the silver fine particles is assumed to be substantially spherical, and the shape factor L of the silver fine particles is set to 1/3. The state of formation can be evaluated. . Also in this case, it is possible to add the shape factor of the silver fine particles as one of the parameters and perform fitting using the same method as described above.
[0165]
In addition to the multi-layer approximation used in the second embodiment, a method for solving a differential wave equation can be used.
[0166]
It is preferable to set a criterion for determining how close the measured value and the calculated value should be. That is, it is preferable to set a range that approximates the optical reflection characteristics of the actual measurement result and the optical reflection characteristics of the model. The deviation between the optical reflection characteristic of the actual measurement result and the optical reflection characteristic of the model is generally called a deviation, and each parameter is searched so as to minimize the deviation value.
[0167]
Further, preventing the above parameters from being unable to escape from the local minimum value can improve the reliability of the optical reflection characteristics of the model calculated based on the plurality of parameters, and can reduce the optical reflection characteristics of the model. It is possible to prevent an increase in the amount of calculation such as recalculation for obtaining a new one. As a result, the fitting of the optical reflection characteristics of the actual measurement result and the optical reflection characteristics of the model can be performed efficiently. For example, when one of the plurality of parameters is changed, the deviation value is locally reduced in the optical reflection characteristic of the measured result and the optical reflection characteristic of the model even though the deviation value is reduced as a whole. If it is increasing, the result of collation between the optical reflection characteristic of the actual measurement result and the optical reflection characteristic of the model is suspended, or the consistency between the optical reflection characteristic of the actual measurement result and the optical reflection characteristic of the model is not good. A judging method can be used.
[0168]
In addition, not only the difference between the overall average of the optical reflection characteristics of the actual measurement result and the optical reflection characteristics of the model, but also the difference between the graph shape of the optical reflection characteristics of the actual measurement results and the graph shape of the optical reflection characteristics of the model. It is also possible to use a method of considering. That is, it is also possible to use a method that considers the difference between the shape of the spectral line of the reflected light from the sample and the shape of the spectral line of the reflected light for comparison calculated based on a plurality of parameters. For example, as shown in FIGS. 10A and 10B, an optical reflection characteristic of an actual measurement result indicated by a dotted line and an optical reflection characteristic of a model indicated by a solid line are obtained. In FIGS. 10A and 10B, the overall average deviation between the graph shape of the optical reflection characteristic of the actual measurement result and the graph shape of the optical reflection characteristic of the model is almost the same, or in some cases, the entire figure is different. Two types of graph shapes are obtained such that 10 (a) has less deviation. Even in such a case, it is determined that the consistency between the optical reflection characteristics of the actual measurement result and the optical reflection characteristics of the model is better in FIG.
[0169]
Further, as another simple method of the present invention, a method of comparing a location where a maximum value or a minimum value is taken between an optical reflection characteristic of an actual measurement result and an optical reflection characteristic of a model, a surface plasmon resonance ( (SPR) A method of weighting a wavelength region where a characteristic change appears such as an absorption peak can be considered. In addition, for example, in the graph of the optical reflection characteristic of the measured result and the graph of the optical reflection characteristic of the model, the inclination of the graph is also taken into consideration, and the comparison between the optical reflection characteristic of the measured result and the optical reflection characteristic of the model is performed. May go. In this case, for example, in the graph of the optical reflection characteristic of the actual measurement result and the graph of the optical reflection characteristic of the model, the consistency of the optical reflection characteristic of the actual measurement result and the optical reflection characteristic of the model is determined by the consistency of the differential values. May be determined. Further, in the consistency between the optical reflection characteristic of the measured result and the optical reflection characteristic of the model, and the consistency between the differential value of the graph of the optical reflection characteristic of the measured result and the differential value of the graph of the optical reflection characteristic of the model, The parameter when the consistency between both of them is good may be found.
[0170]
In addition, it is preferable to use a fitting method that utilizes the wavelength dependence of each of the plurality of parameters because processing speed and reliability can be improved. For example, in the above-described fitting method, a substance containing fine particles may use so-called surface plasmon resonance (SPR absorption) characteristics unique to the fine particles. In the second embodiment, an example of silver fine particles is given, but silver fine particles exhibit characteristic absorption at a wavelength of about 400 nm as shown in FIG. This absorption shows a strong dependence on the particle radius r, and the absorption becomes sharper and larger as the particle radius r increases. Therefore, in the optical reflection characteristic of the actual measurement result and the optical reflection characteristic of the model, when the error at the wavelength of about 400 nm is small, and for example, when the error is large at the wavelength of about 800 nm, the values of the parameters other than the particle radius r are changed. It is preferable to make a setting that gives priority to changing. Conversely, when the error at the wavelength of about 400 nm is large and the error at the wavelength of about 800 nm is small, it is preferable to make a setting that gives priority to changing the value of the particle radius r.
[0171]
As a method for determining the magnitude of the difference between the shape of the entire graph or the peak shape in the optical reflection characteristics of the actual measurement result and the optical reflection characteristics of the model, a method of comparing the derivatives of the graph may be used. In addition, as a method of determining the magnitude of the difference in the peak shape, a method of comparing the curvature of a graph near the wavelength at which the peak is taken, and a method of cutting out a graph near the wavelength at which the peak is taken, and measuring the optical reflection characteristics of the measured result. There is a method of performing parallel movement in a direction in which the reflectance changes so as to minimize the deviation from the optical reflection characteristics of the model and the model, and comparing the amount of the deviation. If it is known that the SPR absorption characteristic peculiar to the fine particles comes to around 400 nm as in the second embodiment, the actual measurement is performed in the wavelength region where the SPR absorption appears most remarkably in the same manner as described above. It is preferable to use a method of comparing the deviation between the resulting optical reflection characteristics and the optical reflection characteristics of the model. The SPR absorption can be theoretically calculated using Mie's theory.
[0172]
Hereinafter, the relationship between the parameters other than the particle radius r and the graph of the optical reflection characteristics of the model will be briefly described.
[0173]
In the second embodiment, for example, if the filling factor f is increased, the shape of the entire graph of the optical reflection characteristics of the model does not change much, and the reflectance decreases in the entire graph. On the other hand, if the filling rate f is reduced, the shape of the entire graph of the optical reflection characteristics of the model does not change much, and the reflectance increases in the entire graph. Also, as the filling rate f increases, the peak position in the graph of the optical reflection characteristics of the model tends to slightly move to the longer wavelength side.
[0174]
When the thickness d2 of the layer containing the silver fine particles is reduced, the peak of the graph of the optical reflection characteristic of the model becomes slightly dull, and the reflectance on the short wavelength side in the graph of the optical reflection characteristic of the model tends to increase. is there. When the position of the layer containing the silver fine particles is moved to the upper layer side, that is, when d1 is decreased and d3 is increased, the reflectance of the optical reflection characteristic of the model decreases, and the peak of the optical reflection characteristic of the model becomes sharp. Tend.
[0175]
Considering the tendency of each parameter, changing which parameter preferentially and matching the optical reflection characteristic of the model with the optical reflection characteristic of the actual measurement result can reduce the amount of calculation. preferable.
[0176]
Further, if at least one of the fitting procedures and methods described above is used, even if the initial setting values of the respective parameters are largely deviated from appropriate values, the conventional fitting method may occasionally be used. Erroneous alignment, which may occur. For example, when a simple least squares method is used in the process of changing each of the above parameters, if there are two or more minimum values, the second or third or more erroneous value is not the minimum value. It is possible to prevent convergence to a minimum value.
[0177]
As another method for preventing convergence to an erroneous minimum value as described above, a method of setting a plurality of initial setting values of each parameter is possible. For example, in addition to the initial setting value (first initial setting value) determined as in the second embodiment, the second initial setting in which the parameter values are set to values sufficiently different from the first initial setting. By providing a value, even if one of them converges on the wrong local minimum, finally compare the correct local minimum with the incorrect local minimum and select the smaller one to get the correct local minimum. Becomes possible. Of course, it is preferable that the number of the initial setting values of each of the above parameters is larger, since the possibility of obtaining a correct minimum value is higher. As a method of setting the second initial setting, when a setting range of each parameter is determined, a method using a minimum value or a maximum value of each parameter, or a combination thereof can be used. As another method, a method using a value picked up at a certain interval within the above-mentioned setting range is also possible. For example, if the setting range of the particle radius r is 0 nm to 20 nm, the initial value of the particle radius r may be set at 5 nm intervals by adding 5 nm, 10 nm, 15 nm, or even 0 nm and 20 nm. Alternatively, the initial value of the particle radius r may be set at intervals of 1 nm, 2 nm, 4 nm, 8 nm, and 16 nm.
[0178]
Further, when comparing the optical reflection characteristics of the actual measurement results with the optical reflection characteristics of the model, it is preferable to use a genetic algorithm for setting each parameter. When the number of parameters is large as in the second embodiment, the amount of calculation may be enormous. In particular, when it is assumed that the silicon oxide film is composed of a plurality of layers, the number of layers is increased, the particle radius, the filling factor, etc. are set in each layer, and a highly accurate evaluation is performed, the conventional sequential calculation is performed. The method of the present invention is particularly effective, since the method of performing this method requires a huge amount of calculation and is inefficient.
[0179]
In the second embodiment, a simple vertical incidence measurement result is used as the optical reflection measurement. However, light of a certain wavelength emitted from the light source is applied to the surface of the silicon oxide film (the surface opposite to the silicon substrate). On the other hand, a measurement result of incidence at an angle other than perpendicular may be used. In this case, the angle at which the light of the predetermined wavelength emitted from the light source is incident on the surface of the silicon oxide film (the surface opposite to the silicon substrate) is added as a parameter. However, when the above parameters increase, it becomes difficult to determine many parameters from one measurement data. For example, a change due to the shape factor L is small and an error may increase.
[0180]
Therefore, optical reflection measurements at two or more different incident angles are performed, and two or more experimental data are used. By performing fitting using two or more pieces of experimental data as described above, it is possible to easily match parameters and improve reliability.
[0181]
In the second embodiment, an example using a simple spectrophotometer has been described, but it is desirable to use an ellipsometry. That is, since the above-mentioned ellipsometry can measure not only the reflectance but also the difference between the polarization states of the incident light and the reflected light, each parameter can be determined more easily. As a result, a more complicated structure can be evaluated.
[0182]
In the second embodiment, an example having a layer structure is used. However, by using a scanning optical measuring device, it is possible to evaluate not the layer structure but the in-plane distribution and discontinuity. is there.
[0183]
Even if a fine object evaluation program that causes a computer to execute the fine object evaluation method of Embodiment 2 can be used, the formation state of silver fine particles present in the layer can be easily and quickly evaluated.
[0184]
【The invention's effect】
As is clear from the above, the fine object evaluation apparatus of the first invention has a light intensity distribution with respect to the wavelength of the reflected light obtained from the layer and a light intensity distribution with respect to the wavelength of the reflected light from the model of the layer and the fine object. Since the state of the fine object is evaluated based on the and the collating unit, the state of the fine object can be easily and quickly evaluated. That is, the size of the fine object, the density of the fine object with respect to the layer, the position of the fine object in the layer, and the like can be easily and quickly grasped.
[0185]
In addition, since the state of the minute object is evaluated based on the comparison between the distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, the layer including the minute object does not have to be destroyed. Therefore, it is not necessary to apply special processing to the layer in order to evaluate the state of the fine object, and the state of the fine object can be quickly grasped.
[0186]
In addition, since the state of the fine object is evaluated based on the comparison between the distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, the layer is formed on a substrate that is impermeable to light. Even so, the state of the fine object included in the layer can be easily grasped.
[0187]
The fine object evaluation method of the second invention is based on the distribution of light intensity with respect to the wavelength of the reflected light obtained from the layer, the distribution of light intensity with respect to the wavelength of the reflected light from the model of the layer and the fine object, and a collation unit. Since the state of the minute object is evaluated, the state of the minute object can be easily and quickly evaluated. That is, the size of the fine object, the density of the fine object with respect to the layer, the position of the fine object in the layer, and the like can be easily and quickly grasped.
[0188]
In addition, since the state of the fine object is evaluated based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, it is not necessary to destroy the layer containing the fine object. Therefore, it is not necessary to apply special processing to the layer in order to evaluate the state of the fine object, and the state of the fine object can be quickly grasped.
[0189]
In addition, since the state of the fine object is evaluated based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, the layer is formed on a substrate that is impermeable to light. Even if it is formed, the state of the fine object included in the layer can be easily grasped.
[0190]
A computer-readable storage medium storing a computer program for evaluating a fine object according to a third aspect of the present invention includes the steps of: Since the state of the fine object is evaluated based on this, it is possible to easily and quickly evaluate the state of the fine object. That is, the computer can easily and quickly grasp the size of the minute object, the density of the minute object with respect to the layer, the position of the minute object in the layer, and the like.
[0191]
Further, the computer evaluates the state of the minute object based on the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model, so that the layer including the minute object is not destroyed. Good. Therefore, it is not necessary to apply special processing to the layer in order to evaluate the state of the fine object, and the state of the fine object can be quickly grasped.
[0192]
Further, the computer evaluates the state of the fine object based on the comparison between the measured distribution of the reflected light of the layer and the distribution of the reflected light of the model. Even if a layer is formed on the substrate, the state of the fine substance included in the layer can be easily grasped.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a fine object evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart of a fine object evaluation method according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a graph of optical reflection characteristics as a result of actually measuring a silicon oxide film.
FIG. 4 is a graph of an implantation profile of silver ions implanted into the silicon oxide film.
FIG. 5 is a diagram for explaining a method of dividing the silicon oxide film.
FIGS. 6A and 6B are diagrams for explaining another method of dividing the silicon oxide film. FIG.
FIG. 7 is a graph of another implantation profile of the silver ion.
FIGS. 8A and 8B are graphs of optical reflection characteristics of actual measurement results and optical reflection characteristics of a model.
FIG. 9A is a schematic diagram of a state of formation of fine particles evaluated based on a calculation result, and FIG. 9B is a TEM image of a cross section of a silicon oxide film.
FIGS. 10A and 10B are graphs of optical reflection characteristics of actual measurement results and optical reflection characteristics of a model.
FIG. 11 is a graph showing the relationship between the particle radius of silver fine particles and wavelength.
FIG. 12 is a diagram for explaining a conventional method for evaluating fine objects.
[Explanation of symbols]
1 light source
2 Optical measurement unit
20 Calculation section
70 Comparison section
P silver fine particles

Claims

In a fine object evaluation device that evaluates the state of the fine object present in the layer that is transparent to light,
A light source for irradiating the light toward the surface of the layer,
An optical measuring unit that receives reflected light emitted from the side of the layer where the light is incident, and measures a light intensity distribution with respect to the wavelength of the reflected light.
A model calculation unit that calculates a distribution of light intensity with respect to a wavelength of reflected light from the model, based on a plurality of elements assumed in the model of the layer and the fine object,
A fine object evaluation device comprising: a collation unit for collating the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit with the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit.

The fine object evaluation device according to claim 1,
The fine object evaluation apparatus, wherein the model calculation unit uses the dielectric constant of the fine object as one of the plurality of elements of the model.

The fine object evaluation device according to claim 1,
The fine object evaluation apparatus, wherein the model calculation unit uses an effective refractive index of the layer including the fine object as one of the plurality of elements of the model.

The fine object evaluation device according to claim 1,
An apparatus for evaluating a fine object, comprising: an auxiliary calculation unit that predetermines a value that can be taken by the element before the model calculation unit calculates the distribution of the reflected light of the model.

The fine object evaluation device according to claim 4,
A fine object evaluation device, comprising: a determination unit that determines whether values of the plurality of elements determined by the auxiliary calculation unit have an inconsistent relationship.

The fine object evaluation device according to claim 1,
A fine object evaluation device, comprising: a display unit that displays the distribution of the reflected light measured by the optical measurement unit and the distribution of the reflected light calculated by the model calculation unit.

The fine object evaluation device according to claim 1,
The said optical measurement part performs a spectroscopic polarization measurement, The fine object evaluation apparatus characterized by the above-mentioned.

The fine object evaluation device according to claim 1,
In the calculation of the model calculation unit, by changing the value of the element that most affects the light intensity of the desired wavelength of the reflected light, a control unit that causes the model calculation unit to calculate the distribution of the reflected light of the model. A device for evaluating fine objects, comprising:

The fine object evaluation device according to claim 1,
Starting from the multidimensional first point composed of the plurality of elements and the multidimensional second point composed of the plurality of elements, the distribution of the reflected light obtained by the model calculation unit is the optical distribution. Having a control unit for sequentially changing the value of the element so as to approximate the distribution of the reflected light of the measurement unit to obtain a multidimensional point shifted from the first point and the second point. Characteristic fine object evaluation device.

The fine object evaluation device according to claim 8 or 9,
The above-mentioned control part changes the value of the above-mentioned element using a genetic algorithm, The fine thing evaluation device characterized by the above-mentioned.

The fine object evaluation device according to claim 1,
The said optical measurement part measures the said distribution of the said reflected light of the said layer on several different conditions, The fine object evaluation apparatus characterized by the above-mentioned.

The fine object evaluation device according to claim 1,
The fine object evaluation device, wherein the light source sequentially emits monochromatic light having different wavelengths.

A step of irradiating light to the surface of the light-transmitting layer while containing fine objects,
Receiving reflected light emitted from the light incident side of the layer, and measuring the distribution of light intensity with respect to the wavelength of the reflected light;
Calculating a distribution of light intensity with respect to a wavelength of reflected light from the model based on the assumed plurality of elements of the model of the layer and the fine object;
A method of evaluating the fine object, comprising a step of comparing the measured distribution of the reflected light of the layer with the distribution of the reflected light of the model.

A fine object evaluation program for causing a computer to execute the fine object evaluation method according to claim 13.