JP2015049241A - 成分分析装置、成分分析方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】積層体の深さ方向に対しても非破壊でモニタすることができる成分分析方法、成分分析装置およびプログラムを提供する。【解決手段】実施形態の成分分析装置は、照射ユニットと、検出ユニットと、スペクトル処理ユニットと、分析ユニットと、を持つ。前記照射ユニットは、分析対象となる第１層と該第１層よりも表層の第２層とを含む試料に対し、前記第１および第２の層の深さに応じた第１および第２の波長のレーザ光をそれぞれ照射する。前記検出ユニットは、前記レーザ光の照射により前記試料からそれぞれ得られるラマン散乱光を検出して第１および第２のラマン信号を出力する。前記スペクトル処理ユニットは、前記第１および第２のラマン信号をスペクトル処理して第１および第２のラマンスペクトルを取得し、前記第１のラマンスペクトルから前記第２のラマンスペクトルを減じた差分スペクトルを取得する。前記分析ユニットは、前記差分スペクトルを解析する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、成分分析装置、成分分析方法およびプログラムに関する。

半導体製品の歩留まりを向上させるために、プロセスの出来映えを評価する解析において、製造工程内で早期に欠陥を検出しプロセス改善に繋げることが重要である。

従来、試料内の任意の層の結晶状態や組成の分析にはＴＥＭの電子線回折、ＥＥＬＳ、ＥＤＸ分析などが用いられている。しかしながら、これらの分析法は試料の薄片加工が必要な破壊解析であるため、ラインモニタリングには適さない。ラマン分光法は必ずしも試料加工を必要としない評価方法であり、また分析対象となる層の結晶構造に対応したラマンピークが得られることから非破壊のラインモニタリングには有効な手法である。

ラマン分光法は分子振動を励起するレーザ光源を必要とする。レーザ光の波長に依存して測定試料内への侵入深さが決まるため、構造体を評価する際には狙いの層の深さに応じて波長を選択する必要がある。試料が積層構造の半導体デバイスであり、上面方向から評価する場合は、選択するレーザ波長によって深さ方向に得られる情報が変わる。

構造体の積層数が少ない場合には上述した従来の評価方法が有効であるが、例えば三次元積層型の半導体記憶装置のように、近年は構造体の積層数が増大しており、また、単一の層でも厚さが増大している場合もある。このような多層構造や厚い層の中から所望の層や任意の深さの位置における情報を抽出することが困難になってきている。

特開２０１０−２８６４９３号公報

本発明が解決しようとする課題は、積層体の深さ方向に対しても非破壊でモニタすることができる成分分析装置、成分分析方法およびプログラムを提供することである。

実施形態の成分分析装置は、分析対象となる第１の層と前記第１の層よりも表層に位置する第２の層とを備える試料を保持するステージと、照射ユニットと、検出ユニットと、スペクトル処理ユニットと、分析ユニットと、を持つ。前記照射ユニットは、前記第１および第２の層の深さにそれぞれ応じた第１および第２の波長のレーザ光を前記試料に照射する。前記検出ユニットは、前記レーザ光の照射により前記試料からそれぞれ得られるラマン散乱光を検出して第１および第２のラマン信号を出力する。前記スペクトル処理ユニットは、前記第１および第２のラマン信号をスペクトル処理して第１および第２のラマンスペクトルを取得し、前記第１のラマンスペクトルから前記第２のラマンスペクトルを減じた差分スペクトルを取得する。前記分析ユニットは、前記差分スペクトルを解析する。

実施の一形態による成分分析装置の概略構成を示すブロック図。 試料の一例を示す略示断面図。 図２のＡ−Ａ切断面による部分上面図。 図２のＢ−Ｂ切断面による部分上面図。 ニッケルシリサイドのシリサイド化反応を説明するグラフ。 ニッケルシリサイドについて得られたラマン信号の観測例を示すグラフ。 工程途中の三次元積層型半導体メモリの一例の断面図を、ラマン信号が得られるレーザ光の侵入深さとともに示す図。 レーザ光の侵入深さと差分処理の概念を説明するための図。 膜厚がレーザ光の侵入深さ以上ある試料に対し、互いに異なる５種類の波長のレーザ光を用いて測定したラマン信号の変化の一例を示す図。 図９に示す５種類の波長のレーザ光を用いた際の散乱体積のモデルを示す模式図。 図１の成分分析装置で見積もった三次元積層型の半導体メモリのニッケルシリサイドのラマン信号のモニタ結果の一例を示す図。 実施の一形態による成分分析方法の概略工程を示すフローチャート。

以下、実施形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。図面において、同一の部分には同一の参照番号を付し、その重複説明は適宜省略する。なお、本願において「約」の用語は、測定誤差を含む趣旨で使用される。

（Ａ）成分分析装置
（１）装置構成
図１は、実施の一形態による成分分析装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示す成分分析装置は、制御コンピュータ１７と、ステージ制御部１８と、ステージ１１と、レーザ光学系１２と、分析位置深さ測定ユニット１３と、レーザ走査制御ユニット１４と、検出ユニット１５と、スペクトル処理ユニット１６と、分析ユニット２１と、表示ユニット１９と、を含む。

ステージ１１は、試料Ｓを保持し、ステージ制御部１８から送られる制御信号に従い、図示しないアクチュエータを介して水平方向（Ｘ−Ｙ方向）へ移動し、これによりレーザ光が試料Ｓ上で狙いの位置に入射するようにする。ステージ制御部１８は、制御コンピュータ１７からの信号によりステージ１１を移動させるための制御信号を生成する。分析位置深さ測定ユニット１３は、例えば分光エリプソメータを用いて試料Ｓ中の分析対象位置の深さを測定し、測定結果を制御コンピュータ１７へ送る。制御コンピュータ１７は、分析位置深さ測定ユニット１３からの測定結果に基づいて分析対象位置にまでレーザ光が侵入するための波長を算出し、算出結果をレーザ走査制御ユニット１４へ与える。

レーザ走査制御ユニット１４は、制御コンピュータ１７から与えられる波長の情報に基づいて制御信号を生成し、レーザ光学系１２へ送る。レーザ光学系１２は、互いに異なる波長のレーザ光を発光する複数のレーザ光源が設けられ、レーザ走査制御ユニット１４から送られる制御信号に従い、レーザ光源を選択して試料Ｓへ向けて照射させる。本実施形態において、レーザ光学系１２は例えば照射ユニットに対応する。

検出ユニット１５は、レーザ光の照射により試料Ｓから得られるラマン散乱光を検出してラマン信号を出力し、スペクトル処理ユニット１６へ送る。スペクトル処理ユニット１６は、検出ユニット１５から送られたラマン信号をスペクトル処理し、差分スペクトルを算出して分析ユニット２１に送る。差分スペクトルについては後に詳述する。

分析ユニット２１は、スペクトル処理ユニット１６から送られた差分スペクトルを解析して分析対象位置での材料の成分を分析する。分析結果は表示部１９により表示されるとともに、メモリＭＲ２に格納される。

制御コンピュータ１７は、レーザ走査制御ユニット１４、レーザ光学系１２、ステージ制御ユニット１８に接続され、各種の制御信号を生成してこれらのユニットへ送る。制御コンピュータ１７はまた、メモリＭＲ１にも接続される。メモリＭＲ１は、後述する成分分析の具体的手順を記述したレシピファイルを格納し、制御コンピュータ１７は、メモリＭＲ１から上記レシピファイルを読み出して一連の成分分析を実行する。

（２）動作
図１に示す成分分析装置の動作について図２から図１１を参照しながら説明する。試料Ｓの一例として、半導体基板Ｗ上に設けられた三次元積層型の半導体メモリを含む構造体を取り上げる。

図２は、三次元積層型の半導体メモリにおける構造を示す略示断面図であり、図３は、図２のＡ−Ａ切断面における上面図、図４は、図２のＢ−Ｂ切断面における上面図である。図２乃至図４に示す構造体において、絶縁膜３１と導電膜３２とが交互に複数積層され、その積層体にコンタクトホール３３や、素子を分断し絶縁するためのスリット３４が設けられている。

導電膜３２は、例えば多結晶シリコンで形成され、絶縁膜３１は、例えばシリコン酸化膜やシリコン窒化膜で形成される。導電膜３２のスリット３４に面する側には、金属シリサイドが形成されている。本例において、金属シリサイドはニッケルシリサイド３５である。ニッケルシリサイド３５は、スリット３４を形成した後に形成してもよいし、ニッケルシリサイド３５を形成した後にスリット３４を形成してもよい。なお、金属シリサイドは、ニッケルシリサイドに限るものでは決して無く、シリサイド結晶構造に由来するラマン信号を得ることができるものであれば、例えばチタンシリサイドやコバルトシリサイドのような他の金属シリサイドも分析対象となり得る。

図２乃至図４に示す構造体は、製造途中のものであり、後の工程で形成される素子や配線の構造については図示されていない。コンタクトホール３３は、図２乃至図４では等ピッチで規則的に並んでいるが、不規則に並んでいてもよい。なお、スリット３４は、後の工程で埋め戻される。

次いで、図５および図６を参照しながらニッケルシリサイド３５の結晶構造とシート抵抗の熱処理依存性や各結晶構造に対応したラマン信号について説明する。ニッケルシリサイド３５のシリサイド化反応においては、図５のグラフに示すように、高温の熱処理（アニール）によって、Ｎｉ_２Ｓｉ→ＮｉＳｉ→ＮｉＳｉ_２と結晶構造が変化する。このような結晶構造の変化に伴ってシート抵抗も変化する。通常、半導体プロセスでターゲット構造となるのは抵抗値が低いＮｉＳｉである。

図６はブランケットウェハで形成したニッケルシリサイドから測定されたラマンプロファイルの一例を示すグラフである。図６に示す測定例では、３００℃の９０−１５０ｃｍ^−１にＮｉ_２Ｓｉのピーク、４５０℃の１８０−３７０ｃｍ^−１にＮｉＳｉのピーク、８００℃の２３０−４００ｃｍ^−１にＮｉＳｉ_２のピークが現れている。従って、これらのピーク強度を評価することで、金属シリサイドの結晶構造変化をモニタすることが可能になる。図６に示すラマンプロファイルは、本実施形態において例えば基準スペクトルに対応する。

前述した通り、積層構造の半導体デバイスを上面方向から評価する場合、選択するレーザの波長よって得られる情報が深さ方向に変化する。シリコン結晶へのレーザ侵入深さの一例を示すと、波長３６４ｎｍの光では１０ｎｍ、波長４８８ｎｍの光では９８０ｎｍ、波長６４７ｎｍの光では３９２０ｎｍであり、後方散乱配置となるラマン分光法ではおよそこの半分の深さがラマン信号の得られる侵入深さとなる。

図７は、図２に示す断面図をラマン信号が得られるレーザ光の侵入深さとともに示す図である。図２に示す構造体での各メモリセルは約２μｍの高さを有する。なお、検査対象としては、このような膜厚のものに限るものでは決して無く、数ｎｍから数百ｎｍの膜厚の物質も成分分析可能である。

図７の三次元積層体の右側に示した矢印は、数種類の波長の励起レーザを用いた場合にラマン信号が得られる侵入深さを表す。この侵入深さは、シリコン侵入深さの１／２での算出値である。なお、三次元構造体の最表層の絶縁膜は光を透過するため、ここでの光の減衰は無く、上から第一層目の導電膜から光の減衰が始まるものと仮定している。

まずは、図示しない搬送装置を用いて試料Ｓをステージ１１上に載置して保持させる。次いで、図示しないアライメント機構を併せて用いながら制御コンピュータ１７からの制御信号に従いステージ制御部１８が試料Ｓの水平方向の位置合せを行う。

次に、分析位置深さ測定ユニット１３が例えば分光エリプソメトリーによる吸収係数算出により、成分分析の対象位置の高さ、すなわちレーザ光の侵入深さを測定し、制御コンピュータ１７に送る。本実施形態では、図７に示すように、三次元積層体を５つの層に区分し、各区分の最下層の導電層の中央の深さＤｐ＝５ｎｍ，２９０ｎｍ，４９０ｎｍ，１０１０ｎｍ，１９６０ｎｍの値を取得する。なお、レーザ光の侵入深さは、設計情報などから予め求められる場合、分析位置深さ測定ユニット１３を逐次に用いることなく図示しない入力装置を介して制御コンピュータ１７に数値を入力してもよい。

次いで、制御コンピュータ１７は、分析位置深さ測定ユニット１３からの測定結果または入力値に基づいて分析対象位置にまでレーザ光が侵入するための波長を算出する。本実施形態では、図７に示すように、深さＤｐ＝５ｎｍ，２９０ｎｍ，４９０ｎｍ，１０１０ｎｍ，１９６０ｎｍのそれぞれについて波長λ１＝３６４ｎｍ，λ２＝４５８ｎｍ，λ３＝４８８ｎｍ，λ４＝５６８ｎｍ，λ５＝６４７ｎｍが算出される。制御コンピュータ１７は、これらの算出結果をレーザ走査制御ユニット１４へ与え、レーザ走査制御ユニット１４が、与えられた波長の情報に基づいて制御信号を生成し、レーザ光学系１２へ送る。レーザ光学系１２は、レーザ走査制御ユニット１４からの制御信号に従って上述した各波長のレーザ光を試料Ｓへ向けて照射する。

各波長のレーザ光の照射により試料Ｓからラマン散乱光が発生する。例えば、波長λ１＝３６４ｎｍ，λ２＝４５８ｎｍ，λ３＝４８８ｎｍ，λ４＝５６８ｎｍ，λ５＝６４７ｎｍの各レーザ光の照射により、図７に示す構造体の（最表層から数えて第１層の）導電層３２１、（最表層から数えて第２層の）導電層３２２、（最表層から数えて第４層の）導電層３２４、（最表層から数えて第７層の）導電層３２７および（最表層から数えて第１１層の）導電層３３１からそれぞれ発生したラマン散乱光を検出ユニット１５が検出してラマン信号ＲＳ１〜ＲＳ５を出力し、スペクトル処理ユニット１６（図１参照）へ送る。スペクトル処理ユニット１６は、検出ユニット１５から送られたラマン信号ＲＳ１〜ＲＳ５をスペクトル処理する。

ここで、波長の長いレーザ光、より具体的には、最表層を超えてその下層の深さにまで侵入するレーザ光を用いた場合のラマン信号は、その侵入深さ分、すなわち最表層から分析対象層までのシフト量（積算情報）となる点に注意する必要がある。積算情報そのものからは各層の結晶構造にどのような違いがあるか評価できないため、何らかの分離処理をしなければならないからである。

本実施形態の成分分析装置において、スペクトル処理ユニット１６は、ラマン信号のスペクトル処理に加え、検出ユニット１５から送られたラマン信号から深さ方向の情報を解析するために、ラマンスペクトル間で差分処理を行うことにより、差分スペクトルを算出する。差分処理の概念について図８を参照しながらより具体的に説明する。図８は、図７に示す三次元積層型の半導体メモリの構造体を再掲するとともに、５つの波長λ１〜λ５のレーザ光の侵入深さと差分処理の概念を説明するための図である。

図８において、短波長（λ１）側のレーザ光から長波長（λ５）側のレーザ光まで各々の侵入深さ（各ラマン信号ＲＳ１〜ＲＳ５にそれぞれ対応する矢印の先端部に相当）が示されている。スペクトル処理ユニット１６（図１参照）は、差分処理に際し、図７で行った区分とは異なる定義によって三次元構造体を再区分する。この区分領域は、図８に示すように、ａ層、ｂ層、ｃ層、ｄ層およびｅ層の５つの層で定義される。

ａ層の情報は、ラマン信号ＲＳ１より、ｂ層の情報は、ラマン信号ＲＳ２を処理して得られたラマンスペクトルとラマン信号ＲＳ１を処理して得られたラマンスペクトルとの差分により各々見積もる。同様に、ｃ層の情報は、ラマン信号ＲＳ３を処理して得られたラマンスペクトルとラマン信号ＲＳ２を処理して得られたラマンスペクトルとの差分より、ｄ層の情報は、ラマン信号ＲＳ４を処理して得られたラマンスペクトルとラマン信号ＲＳ３を処理して得られたラマンスペクトルとの差分より、そしてｅ層の情報は、ラマン信号ＲＳ５を処理して得られたラマンスペクトルとラマン信号ＲＳ４を処理して得られたラマンスペクトルとの差分より各々見積もる。

本実施形態において、ｂ層の情報を見積もる際には、ｂ層が例えば第１の層に対応し、ａ層が例えば第２の層に対応し、ラマン信号ＲＳ２を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第１のラマン信号に対応し、ラマン信号ＲＳ１を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第２のラマン信号に対応する。また、本実施形態において、ｃ層の情報を見積もる際には、ｃ層が例えば第１の層に対応し、ｂ層が例えば第２の層に対応し、ラマン信号ＲＳ３を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第１のラマン信号に対応し、ラマン信号ＲＳ２を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第２のラマン信号に対応する。

同様に、本実施形態において、ｄ層の情報を見積もる際には、ｄ層が例えば第１の層に対応し、ｃ層が例えば第２の層に対応し、ラマン信号ＲＳ４を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第１のラマン信号に対応し、ラマン信号ＲＳ３を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第２のラマン信号に対応する。さらに、本実施形態においてｅ層の情報を見積もる際には、ｅ層が例えば第１の層に対応し、ｄ層が例えば第２の層に対応し、ラマン信号ＲＳ５を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第１のラマン信号に対応し、ラマン信号ＲＳ４を処理して得られたラマンスペクトルが例えば第２のラマン信号に対応する。

ここで、ラマン信号の積分強度はラマン散乱の散乱体積に依存するため、ラマンスペクトルの差分処理に際しては、予めラマン信号の散乱体積の寄与分を補正する必要がある。

図９は、膜厚が侵入深さ以上ある試料に対し、波長λ１〜λ５のレーザ光を用いてそれぞれ測定したラマン信号ＲＳ１〜ＲＳ５の変化を図示している。レーザ光の侵入深さが散乱体積を決めるため、より長波長のレーザ光を用いるとスペクトルの積分強度もそれに比例して増大する。従って、異なる波長で測定したラマン信号から差分処理を実施する場合は散乱体積に依存する積分強度の寄与分を補正することが必要となる。

本実施形態では、検出ユニット１５（図１参照）により、差分処理を行う二波長のレーザ光の散乱体積の比（例えば、ｂ層ではラマン信号ＲＳ１とＲＳ２との比）を係数として、その係数の逆数を乗じる補正を行う。この補正を行うことで区分された各層のラマン信号は単位体積あたりの積分強度に規格化されるため、深さ方向での信号比較が可能となる。

波長λ１〜λ５のレーザ光を用いた際の散乱体積のモデルを図１０に示す。図１０では、説明の簡略化のため、散乱体積を円錐形状にモデル化した。実際の散乱体積はレーザ光の侵入深さに対して指数関数的に減少する光の減衰曲線のような形状で表されると考えられるため、より精度良く見積もるためには指数関数の体積積分で計算する手法もある。

このようにして処理され補正された差分スペクトルは、スペクトル処理ユニット１６から分析ユニット２１へ送られる。分析ユニット２１は、送られた差分スペクトルを解析して分析対象位置での材料の成分を分析する。より具体的には、複数種類の成分分布について予め得られた基準スペクトル（図６参照）と差分スペクトルとを比較することにより、解析対象位置での材料の組成が分析される。

分析ユニット２１は、分析結果を表示部１９により表示するとともに、メモリＭＲ２に格納する。

図１１は、本実施形態の成分分析装置によるラマン信号の分析結果の一例を示す。分析対象は、図２に示す三次元積層型の半導体メモリのニッケルシリサイド３５である。図８で再区分されたａ層からｅ層において、ＮｉＳｉとＮｉＳｉ_２のラマン信号の積分強度を比較したところ、図１１から、上層になるほどＮｉＳｉの積分強度が減少してＮｉＳｉ_２の積分強度が増加し、ダイシリサイド化が進行していることが推定できる。

上述した説明では、半導体基板Ｗ上に設けられた三次元積層型の半導体メモリを含む構造体を試料Ｓとして取り上げた。しかしながら、本実施形態の成分分析装置で分析可能な試料としては、勿論このような構造体に限ることなく、例えば同一の成分を有するように設計された厚い単一の層でも、また、互いに異なる様々な成分で構成された積層体を含むものでもよい。

例えば、太陽光発電装置に設けられる発電セルでは、アモルファスシリコンの厚い単一層が形成されるが、製造プロセスのばらつき等により表層部と底部とで組成が変化し、例えば単一層中で単結晶と多結晶とアモルファスシリコンとが混在する場合がある。このような場合に、本実施形態の成分分析装置を用いれば、表層部と底部とで同一構造が形成されているかどうかをモニタすることができる。

上述した少なくとも一つの実施形態による成分分析装置によれば、分析対象となる第１の層と、前記第１の層よりも表層に位置する第２の層からそれぞれ得られるラマン散乱光を検出して得られた第１および第２のラマン信号をスペクトル処理して第１および第２のラマンスペクトルを取得し、前記第１のラマンスペクトルから前記第２のラマンスペクトルを減じた差分スペクトルを取得する検出ユニット１５と、前記差分スペクトルを解析して前記第１の層の成分を分析する分析ユニット２１と、を含むので、積層体の深さ方向に対しても非破壊でモニタすることが可能になる。

（Ｂ）成分分析方法
実施の一形態による成分分析方法について図１２を参照しながら説明する。図１２は、本実施形態による成分分析方法の概略手順を示すフローチャートである。

まず、試料構造中で解析対象となる層の深さを指定する（ステップＳ１）。深さとしては、狙いの層のみならず、その直上の層の深さをも指定する。深さの各数値は、設計情報から予め求めたものを用いてもよいし、分光エリプソメータ（図１の分析位置深さ測定ユニット１３を参照）を用いて前処理として逐次求めてもよい。

次いで、解析対象層および直上層の深さに応じてレーザ波長を選択し（ステップＳ２）、各波長のレーザ光を発光させ試料に向けて順次に照射する（ステップＳ３）。

レーザ光の照射により試料からはラマン散乱光がそれぞれ発生するので、これらの散乱光を検出し（ステップＳ４）、それぞれのラマン信号を取得して各ラマン信号についてシフト量を算出してスペクトル処理を行う（ステップＳ５）。

次いで、得られたスペクトル間で差分処理を行う（ステップＳ６）。より具体的には、解析対象層のラマン信号から得られたスペクトルから直上の層のラマン信号から得られたスペクトルを減算して差分スペクトルを取得する。このとき、上述したように、２つのレーザ波長の積乱体積の比を係数とし、該係数の逆数を乗じる補正処理を行う。

最後に、ステップＳ６で得られた差分スペクトルを、複数種類の成分分布について予め得られた基準スペクトルと比較することにより、解析対象層の組成を解析する（ステップＳ７）。より具体的には、差分スペクトルに最も近接した基準スペクトルを与える成分分布を解析対象層の組成として出力する。

上述した少なくとも一つの実施形態による成分分析方法によれば、分析対象となる第１の層と、前記第１の層よりも表層に位置する第２の層からそれぞれ得られるラマン散乱光を検出して得られた第１および第２のラマン信号をスペクトル処理して第１および第２のラマンスペクトルを取得し、前記第１のラマンスペクトルから前記第２のラマンスペクトルを減じた差分スペクトルを取得し、該差分スペクトルを解析するので、積層体の深さ方向に対しても非破壊でモニタすることが可能になる。

（Ｃ）製造方法
上述した実施形態の成分分析方法により、積層体の深さ方向で成分にばらつきが生じた場合には、分析結果を上流の製造プロセスにフィードバックすることにより、例えば金属シリサイドを生成する際の熱条件を変更させるなどの処置を講じることにより、最上層から最下層に至るまで低抵抗の金属シリサイドを生成することが可能になる。また、熱処理が不足したために成分にばらつきが生じた場合には、再度の熱処理によりリカバリが可能である。

上記少なくとも一つの実施形態による製造方法によれば、積層体の深さ方向に対しても非破壊でモニタすることが可能になるので、他の製造プロセスへ適切にフィードバックすることにより、製造プロセスの歩留まりを改善し、製品品質を向上させること可能になる。

（Ｄ）プログラムおよび記録媒体
上述した成分分析における一連の手順は、プログラムに組み込んでコンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、上述した成分分析における各一連の手順を一般のラマン分光装置に接続された汎用のコンピュータを用いて実現することができる。また、上述した成分分析の一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。

記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述した成分分析の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述した成分分析の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または非一時的記録媒体に収納して頒布しても良い。

（Ｅ）その他
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１１…ステージ、１２…レーザ光学系、１５…検出ユニット、１６…スペクトル処理ユニット、２１…分析ユニット、ＲＳ１〜ＲＳ５…ラマン信号、Ｓ…試料。

Claims (5)

1. 分析対象となる第１の層と、前記第１の層よりも表層に位置する第２の層とを含む試料を保持するステージと、
   前記第１および第２の層の深さにそれぞれ応じた第１および第２の波長のレーザ光を前記試料に照射する照射ユニットと、
   前記レーザ光の照射により前記試料からそれぞれ得られるラマン散乱光を検出して第１および第２のラマン信号を出力する検出ユニットと、
   前記第１および第２のラマン信号をスペクトル処理して第１および第２のラマンスペクトルを取得し、前記第１のラマンスペクトルから前記第２のラマンスペクトルを減じた差分スペクトルを取得するスペクトル処理ユニットと、
   前記差分スペクトルを解析する分析ユニットと、
   を備える成分分析装置。
2. 前記分析ユニットは、前記差分スペクトルを、複数種類の成分分布について予め得られた基準スペクトルと比較することにより前記差分スペクトルを解析することを特徴とする請求項１に記載の成分分析装置。
3. 前記スペクトル処理ユニットは、前記第１および第２のラマン信号に対して各波長の侵入深さに依存する信号強度変化の寄与分を補正することを特徴とする請求項１または２に記載の成分分析装置。
4. 試料構造を分析対象となる第１の層と、前記第１の層よりも表層に位置する第２の層とに少なくとも区分することと、
   前記第１および第２の層の深さにそれぞれ応じた第１および第２の波長のレーザ光を前記試料に照射することと、
   前記レーザ光の照射により前記試料からそれぞれ得られるラマン散乱光を検出して第１および第２のラマン信号を出力することと、
   前記第１および第２のラマン信号をスペクトル処理して第１および第２のラマンスペクトルを取得することと、
   前記第１のラマンスペクトルから前記第２のラマンスペクトルを減じた差分スペクトルを取得することと、
   前記差分スペクトルを解析すること、
   を備える成分分析方法。
5. 互いに異なる複数の波長のレーザ光を、分析対象となる層を備える試料に照射する照射ユニットと、前記レーザ光の照射により前記試料から得られるラマン散乱光を検出してラマン信号を出力する検出ユニットと、前記ラマン信号をスペクトル処理して前記分析対象の成分を分析するラマン分光装置に接続されるコンピュータに成分分析を実行させるプログラムであって、
   前記成分分析は、
   試料の構造を、前記分析対象となる第１の層と、前記第１の層よりも表層に位置する第２の層とに少なくとも区分することと、
   前記第１および第２の層の深さにそれぞれ応じた第１および第２の波長のレーザ光が前記第１および第２の層に照射されて得られるラマン散乱光から第１および第２のラマン信号を出力することと、
   前記第１および第２のラマン信号をスペクトル処理して第１および第２のラマンスペクトルを取得することと、
   前記第１のラマンスペクトルから前記第２のラマンスペクトルを減じた差分スペクトルを取得することと、
   前記差分スペクトルを解析することと、
   を備える、
   プログラム。

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