JP2018067677A - ダメージ予測方法、プログラム、および半導体加工システム - Google Patents

ダメージ予測方法、プログラム、および半導体加工システム Download PDF

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Abstract

【課題】現実的な計算時間内で、プラズマからのイオンおよび光によって生じる被加工物のダメージ分布をより正確に予測する。
【解決手段】演算装置を用いて、加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出することと、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象のダメージ分布を算出することと、を含む、ダメージ予測方法。
【選択図】図２

Description

本開示は、ダメージ予測方法、プログラム、および半導体加工システムに関する。
近年、情報化社会の進展に伴い、情報処理回路を構成する半導体素子の特性を向上させることが増々求められている。
ここで、半導体素子の特性向上のためには、半導体素子の製造工程において、プラズマプロセス時に生じる半導体素子へのダメージ（例えば、結晶欠陥など）を低減することが重要となっている。
プラズマプロセスにおける半導体素子へのダメージは、具体的には、プラズマから被加工物へと入射する高エネルギーのイオン、および光（例えば、真空紫外線、紫外線など）等によって引き起こされる。これらのイオンおよび光は、例えば、ＳｉＮおよびＳｉＯ２などのバンドギャップが広い絶縁膜を通過してしまうため、下層の有機膜、またはシリコン基板等に欠陥を形成してしまう。
したがって、プラズマプロセスにおいて、イオンおよび光による被加工物のダメージ分布を予測し、該ダメージ分布を制御することは、高性能な半導体素子を開発するにあたり、非常に重要である。
例えば、下記の非特許文献１には、真空紫外線および紫外線の光を粒子の集まりとしてモデル化し、モンテカルロ法を用いて、被加工物におけるダメージ分布を予測する方法が提案されている。
Ｔｉａｎ ａｎｄ Ｋｕｓｈｎｅｒ、「Ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｉｏｎ ａｎｄ ＵＶ／ＶＵＶ Ｐｈｏｔｏｎ Ｆｌｕｘｅｓ ｉｎ Ｌｏｗ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｐｌａｓｍａ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、［ｏｎｌｉｎｅ］、２０１２年１０月３０日、ＡＶＳ ５９ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ＆ Ｅｘｈｉｂｉｔｉｏｎ、［平成２８年９月２９日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓｒｃ．ｏｒｇ／ｌｉｂｒａｒｙ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ／ｐ０６５６８４／〉
しかし、光は、粒子としての性質に加えて、波動としての性質を有する。そのため、光の波動性に起因する回折等を無視している非特許文献１に開示された技術では、被加工物のパターン形状に依存した光のパターン内部への伝搬を正確に予測することが困難であった。
一方、波動性を考慮して光の伝搬を予測する方法としては、例えば、ＦＤＴＤ（Ｆｉｎｉｔｅ−Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｔｉｍｅ−Ｄｏｍａｉｎ）法を用いて、被加工物に入射する光のマクスウェル方程式を解くことが考えられる。しかし、この方法では、時間ステップごとに、被加工物のすべての領域でマクスウェル方程式を解くことになるため、計算量が膨大となってしまう。したがって、この方法では、イオンおよび光によって生じる被加工物のダメージ分布を現実的な計算時間内で計算することは、困難であった。
そこで、本開示では、現実的な計算時間内で、プラズマからのイオンおよび光によって生じる被加工物のダメージ分布をより正確に予測することが可能な、新規かつ改良されたダメージ予測方法、プログラム、および半導体加工システムを提案する。
本開示によれば、演算装置を用いて、加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出することと、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象のダメージ分布を算出することと、を含む、ダメージ予測方法が提供される。
また、本開示によれば、演算装置を用いて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象の表面からの侵入長に基づいて、イオンおよび光によるダメージと、光によるダメージとをそれぞれ演算し、前記加工対象のダメージ分布を算出することと、を含む、ダメージ予測方法が提供される。
また、本開示によれば、演算装置を用いて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、前記加工対象の表面に到達する光のフラックスの法線ベクトルの方向は、前記加工対象の表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルの方向と同じであり、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出することと、を含む、ダメージ予測方法が提供される。
また、本開示によれば、コンピュータを加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出する入射フラックス演算部と、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出する加工面フラックス演算部と、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出するダメージ演算部と、として機能させる、プログラが提供される。
また、本開示によれば、加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出する入射フラックス演算部と、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出する加工面フラックス演算部と、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出するダメージ演算部と、を備える、半導体加工システムが提供される。
本開示によれば、光を波として扱い、被加工物の開口における回折を考慮することができるため、より正確に被加工物のダメージ分布を計算することができる。また、本開示によれば、イオンおよび光の両方が侵入する領域と、光のみが侵入する領域とで異なるモデルを用いて、被加工物へのダメージを計算することができるため、より正確に被加工物のダメージ分布を計算することができる。
以上説明したように本開示によれば、現実的な計算時間内で、プラズマからのイオンおよび光によって生じる被加工物のダメージ分布をより正確に予測することが可能である。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法で扱われる加工プロセスを説明する説明図である。 同実施形態に係るダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。 プラズマによって生成される光の入射を模式的に示す説明図である。 マスクの開口を通過した後の光のフラックスの計算方法を説明する説明図である。 加工膜の加工表面に到達する光のフラックスの計算手法を説明する説明図である。 加工膜の加工表面に到達するイオンのフラックスの計算手法を説明する説明図である。 加工膜の加工表面に到達するイオンおよび光のフラックスを示す説明図である。 イオンおよび光による加工膜へのダメージについて模式的に示す説明図である。 第１の具体例におけるダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。 被加工物の加工表面に到達するイオンのフラックスを検索するためのデータベースの構成を示したブロック図である。 同具体例において、加工対象となる被加工物と、ダメージ分布の予測結果とを模式的に示した断面図である。 第２の具体例におけるダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。 シースシミュレーションによる計算結果の一例を示すグラフ図である。 同具体例において、加工対象となる被加工物と、ダメージ分布の予測結果とを模式的に示した断面図である。 第３の具体例におけるダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。 本開示の第２の実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置を説明する説明図である。 同実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置の機能構成を示したブロック図である。 同実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。 本開示の第３の実施形態に係る半導体加工システムの概略を説明する説明図である。 同実施形態に係る半導体加工システムの機能構成を示したブロック図である。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態
１．１．概略
１．２．ダメージ予測方法の流れ
１．３．具体例
２．第２の実施形態
２．１．概略
２．２．ダメージ予測装置の構成例
２．３．ハードウェア構成例
３．第３の実施の形態
３．１．概略
３．２．半導体加工システムの構成例
４．まとめ
＜１．第１の実施形態＞
［１．１．概略］
まず、図１を参照して、本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法の概略について説明する。図１は、本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法で扱われる加工プロセスを説明する説明図である。
図１に示すように、本実施形態に係るダメージ予測方法は、プラズマ１を用いてガスの分子または原子をイオン化し、生成したイオン３および光５を被加工物７に対して投射する加工プロセスにおける被加工物７のダメージを予測する方法である。
具体的には、本実施形態に係るダメージ予測方法では、プラズマ１によって生成されたイオン３および光５を被加工物７に入射させ、入射したイオン３によって被加工物７のマスク７５で覆われていない領域を成膜、またはエッチング等する加工プロセスを扱う。なお、被加工物７は、例えば、基板７１の上に加工対象である加工膜７３等が形成され、さらに加工膜７３の上にマスク７５が設けられた積層体等である。
すなわち、本実施形態に係るダメージ予測方法が扱う加工プロセスは、半導体素子の製造に用いられる微細加工プロセスであり、例えば、プラズマエッチング、ＰＶＤ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）、ＣＶＤ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）、プラズマアッシング、またはプラズマ洗浄プロセスなどである。また、被加工物７は、半導体素子の製造工程における中間体であってもよい。
プラズマ１は、ガス等に高周波、またはマイクロ波を供給し、放電させることで形成される。また、プラズマ１の内部では、ガスの原子または分子が電離し、イオン３が形成されている。プラズマ１は、公知のいかなる方法で形成されたものであってもよく、高周波プラズマ、ＥＣＲ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｃｙｃｌｏｔｒｏｎ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）プラズマ、容量結合プラズマ、誘導結合プラズマ、ヘリコン波プラズマ、またはＵＨＦ（Ｕｌｔｒａ Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）もしくはＶＨＦ（Ｖｅｒｙ Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）プラズマ等であってもよい。
イオン３は、ガスの原子または分子が電離してイオン化したものである。イオン３を形成するガスは、例えば、加工膜７３の上に成膜される層の材料ガスであってもよく、加工膜７３をエッチングすることを目的とするエッチングガスであってもよく、マスク７５を除去することを目的するアッシングガスであってもよく、被加工物７の表面を清浄化することを目的とするクリーニングガスであってもよい。
光５は、プラズマ１によって生成される光であり、例えば、紫外線および真空紫外線である。これらの光５は、エネルギーが高いため、比較的バンドギャップが広いＳｉＮまたはＳｉＯ２などの絶縁層では吸収されず、加工膜７３の下層の基板７１、または基板７１と加工膜７３との界面に到達し、加工膜７３または基板７１にダメージを与えてしまう。光５によってダメージを受けた加工膜７３または基板７１では、欠陥等が形成されてしまうため、加工膜７３または基板７１によって形成される半導体素子の特性が低下してしまう。
なお、光５は、上述した紫外線および真空紫外線に限定されず、可視光、または赤外線等であってもよい。本開示に係る技術では、光５とは、粒子性と波動性とを併せ持つ電磁波を表し、可視光、赤外線、電波、および放射線などをも含むものとする。
基板７１は、半導体素子の形成に用いられる基板であれば、公知のものを使用することが可能である。基板７１は、例えば、金属基板、半導体基板、ガラス基板、または樹脂基板などであってもよい。基板７１が金属基板、または半導体基板である場合、光５は、基板７１の結晶構造中に欠陥を形成することで、基板７１に形成される半導体素子の特性を低下させる。また、基板７１がガラス基板、または樹脂基板である場合、光５は、基板７１の材質の化学結合にダメージを与えることで、基板７１の強度等を劣化させる。
加工膜７３は、加工対象に相当し、プラズマ１によって生成されたイオン３によって、例えば、成膜、エッチング、アッシング、またはクリーニング等が施される膜である。加工膜７３は、例えば、ＳｉＮ、またはＳｉＯ２などの絶縁層であってもよく、シリコン（Ｓｉ）、亜鉛（Ｚｎ）、ガリウム（Ｇａ）、チタン（Ｔｉ）、タングステン（Ｗ）、銅（Ｃｕ）、またはアルミニウム（Ａｌ）等を含む金属層または化合物半導体層であってもよく、イミド樹脂、アクリル樹脂、またはノボラック樹脂などの樹脂層であってもよい。すなわち、加工膜７３は、半導体素子にて用いられる膜であれば、いかなる膜であってもよい。
マスク７５は、例えば、レジスト層、絶縁層、または金属層などのパターニングされた層である。マスク７５は、例えば、成膜プロセス、またはエッチングプロセスにおいて、加工膜７３のパターニングのために用いられる。ただし、マスク７５は、プラズマプロセスの種類によっては用いられなくともよい。
本実施形態に係るダメージ予測方法では、上述したようなプラズマ１を用いた加工工程において、イオン３および光５によって生じる被加工物７（特に、加工膜７３）のダメージ分布を現実的な計算時間で、より正確に算出することが可能である。
［１．２．ダメージ予測方法の流れ］
次に、図２を参照して、本実施形態に係るダメージ予測方法の流れについて説明する。図２は、本実施形態に係るダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。
なお、以下では、計算手法として、計算素片として二次元ボクセル（ｖｏｘｅｌ）を用いるボクセルモデルを例示するが、本開示に係る技術は、かかる例示に限定されない。本実施形態に係るダメージ予測方法では、計算手法として、例えば、ｌｅｖｅｌ−ｓｅｔ法、またはｓｔｒｉｎｇ法などの公知の他の計算手法を用いることも可能である。
図２に示すように、まず、プラズマ１を用いた加工プロセスの初期条件が設定される（Ｓ１０１）。加工プロセスの初期条件には、具体的には、加工プロセスに関する条件、および被加工物に関する条件などが含まれる。例えば、加工プロセスに関する条件として、加工プロセスの種類、プラズマ１の生成条件、プラズマ１を形成するガス種に関する条件、およびプラズマ１にて生成されたイオンの投射に関する条件などが含まれてもよい。また、被加工物７に関する条件として、例えば、被加工物７の表面形状に関する条件（または、マスク７５のパターンに関する条件）、および被加工物７の材質に関する条件などが含まれていてもよい。
また、初期条件には、ダメージ予測方法の予測精度に関する条件が含まれていてもよい。予測精度に関する条件として、例えば、計算素片の大きさ、計算時の近似水準、サンプリングの間隔、およびダメージ予測を実行する時間間隔などが含まれていてもよい。
次に、プラズマ１によって生成されるイオン３および光５の入射フラックスが計算される（Ｓ１０３）。具体的には、プラズマ１の生成条件、およびプラズマ１を形成するガス種に関する条件等に基づいて、プラズマ１によって生成されるイオン３および光５の入射フラックスが計算される。なお、イオン３または光５のフラックスとは、イオン３または光５の流れをベクトル場で表現したものを表す。
例えば、プラズマ１によって生成されるイオン３および光５の入射フラックスは、初期条件に基づいたシミュレーションによって計算されてもよく、加工プロセスが行われるチャンバ内で測定された実測値を用いて計算されてもよい。
ここで、図３を参照して、プラズマ１によって生成される光５の入射フラックスについて説明する。図３は、プラズマ１によって生成される光５の入射を模式的に示す説明図である。
加工プロセスが行われるチャンバ内において、プラズマ１が生成される領域は、被加工物７の表面（すなわち、マスク７５の表面）から、おおよそ数センチメートル程度の距離だけ離れている。一方で、被加工物７の表面のパターンの大きさは、おおよそ数マイクロメートル程度である。したがって、プラズマ１から被加工物７への距離は、被加工物７の大きさに対して十分に大きいため、プラズマ１にて生成された光５は、十分に離れた場所から被加工物７へ伝搬された平面波とみなすことができる。
また、図３に示すように、例えば、プラズマ１が高周波プラズマである場合、プラズマ１は、高周波の電圧印加によって生成されるため、被加工物７には、プラズマ１からの光５が時間ステップｄｔごとに位相が異なる平面波として、次々に投射されることになる。したがって、被加工物７に投射される光５の各々は、互いに位相が異なるため、被加工物７に投射される光５の各々の間での干渉の影響は小さいとみなすことができる。すなわち、プラズマ１から被加工物７に投射される光５は、平面波と近似することが可能であり、かつ干渉による影響を無視して計算に用いることが可能である。
なお、プラズマ１がマイクロ波等の交流信号を用いたプラズマである場合も同様に、被加工物７には、プラズマ１からの光５として、時間ステップごとに位相が異なる平面波が投射されることとなる。したがって、このような場合でも、プラズマ１からの光５は、被加工物７のパターン内部での干渉の影響を無視することが可能である。
続いて、被加工物７の表面のマスク７５のパターン（すなわち、開口）を通過した後の光５のフラックスを計算する（Ｓ１０５）。具体的には、光５の波長と、開口の大きさとに基づく回折近似によって、被加工物７の表面に形成されたマスク７５の開口を通過した後の光５のフラックスを計算する。
例えば、マスク７５の開口を通過した後の光５のフラックスは、フレネル回折による近似を用いて計算されてもよい。フレネル回折とは、光源からの距離に対して十分に小さい開口を通過した平面波の光が起こす回折である。
本実施形態に係るダメージ予測方法では、上述したように、プラズマ１から生じた光５を平面波とみなすことが可能であり、かつ被加工物７の表面に形成されたマスク７５の開口の大きさは、プラズマ１から被加工物７への距離よりも十分に小さい。したがって、被加工物７に投射された光５は、フレネル回折を起こすとみなすことができる。
ここで、図４を参照して、フレネル回折によって、マスク７５の開口を通過した後の光５のフラックス（または、強度分布）を計算する手法について具体的に説明する。図４は、マスク７５の開口を通過した後の光５のフラックスの計算方法を説明する説明図である。図４では、図に正対して、上方から下方への方向をＺ軸の正方向とし、左方から右方への方向をＸ軸の正方向とし、紙面の奥から手前方向をＹ軸の正方向として表した。
図４に示すように、まず、マスク７５の開口を通過する直前のＺ座標をＺ＝０として、マスク７５の開口を通過する前の光５のフラックス（すなわち、プラズマにて生成された光の強度分布）をＵ（ｘ１，ｙ１，０）と表す。このとき、光５の波長をλとし、光５の波数をｋとすると、マスク７５の開口を通過した直後の光５のフラックスＵ（ｘ２，ｙ２，ｚ）は、平面波の重ね合わせによって、以下の数式１として表すことができる。なお、Σは、図４のＺ＝０における開口領域である。
Figure 2018067677
マスク７５の開口の形状が、加工膜７３側の開口の大きさの方が小さくなる形状（いわゆる、逆テーパー形状）ではない場合、ｃｏｓγは、１と近似することができる。また、１／ｒは、マスク７５の開口を通過した直後のＺ座標Ｒでのフラックスを計算する場合、１／Ｒとして近似することができる。以上の近似によって、数式１は、以下の数式２のように表すことができる。
Figure 2018067677
さらに、光５はマスク７５の開口にてフレネル回折を起こすと近似することによって、距離ｒのＲ２項以降が無視される。したがって、距離ｒは、以下の数式３のように表すことができる。
Figure 2018067677
よって、数式２に数式３を代入することで、数式２は、以下の数式４のように表すことができる。
Figure 2018067677
ここで、数式４の右辺の積分項をそれぞれ以下の数式５および数式６で置換すると、数式４は、以下の数式７のように表すことができる。よって、数式７の右辺がＺ＝Ｒにおける光５のフラックスの振幅となる。
Figure 2018067677
したがって、Ｚ＝Ｒにおける光５の強度分布は、Ｕ（ｘ１，ｙ１，０）をＵ０と表す場合、Ｕ（ｘ２，ｙ２，Ｒ）と、Ｕ（ｘ２，ｙ２，Ｒ）の共役複素数との積によって、以下の数式８のように表すことができる。すなわち、Ｆ２が座標（ｘ２、ｙ２、Ｒ）における光５の強度分布である。
Figure 2018067677
なお、マスク７５の開口を通過した後のイオン３のフラックスＧ２（ｘ２、ｙ２、Ｒ）は、例えば、プラズマ１から発せられたイオン３のエネルギー、および入射角度と、イオン３のフラックスＧ２（ｘ２、ｙ２、Ｒ）とが対応付けられたデータベースを検索することで計算されてもよい。また、イオン３のフラックスＧ２（ｘ２、ｙ２、Ｒ）は、例えば、シースシミュレーションによって計算されてもよく、加工プロセスが行われるチャンバ内で測定された実測値を用いてもよい。イオン３は、光５とは異なり、波動性の影響が無視できる程度に小さいため、マスク７５の開口を通過した前後でのフラックスの変化は、無視することが可能である。
次に、加工膜７３の加工表面に到達するイオン３および光５のフラックスが計算される（Ｓ１０７）。具体的には、加工表面に到達するイオン３および光５のフラックスは、加工表面への入射角ごとに、イオン３および光５のフラックスを光線追跡し、加工膜７３のパターン内部でのイオン３および光５の反射を考慮することで計算される。例えば、加工表面に到達するイオン３および光５のフラックスは、マスク７５の開口を通過した後のイオン３および光５のフラックスに対して、該イオン３および光５の反射回数および反射確率を演算することで計算されてもよい。
ここで、図５および図６を参照して、加工膜７３の加工表面に到達するイオン３および光５のフラックスの計算手法を具体的に説明する。図５は、加工膜７３の加工表面に到達する光５のフラックスの計算手法を説明する説明図であり、図６は、加工膜７３の加工表面に到達するイオン３のフラックスの計算手法を説明する説明図である。
図５に示すように、加工膜７３の表面に到達する光５のフラックスは、計算対象であるボクセルを起点として、マスク７５および加工膜７３の開口方向に、角度ステップｄΩごとに光線追跡を行うことで導出することができる。なお、角度ステップｄΩは、例えば、初期条件において設定される。
具体的には、入射角度の角度ステップｄΩごとに、加工表面へ入射した光５の光線追跡を行い、光５が加工膜７３の側壁等に当たった場合、光５の波長λ、および加工膜７３の膜種ｍｉに応じた反射確率ｒｐｈ（ただし、０＜ｒｐｈ＜１）で光５が反射したとする。これを光５のＺ座標がＺ＝Ｒに到達するまで繰り返す。例えば、光５のＺ座標がＺ＝Ｒに到達するまでに、ｎ回反射されたと判断された場合、加工膜７３の表面に到達する光５のフラックスＦ２’は、マスク７５の開口を通過した光５のフラックスＦ２を用いて、以下の数式９にて表すことができる。すなわち計算対象であるボクセルには、フラックスＦ２’で表される光５が到達したとみなすことができる。
Figure 2018067677
また、図６に示すように、加工膜７３の表面に到達するイオン３のフラックスは、計算対象であるボクセルを起点として、マスク７５および加工膜７３の開口方向に、角度ステップｄΩごとに光線追跡を行うことで導出することができる。
具体的には、入射角度の角度ステップｄΩごとに、加工表面へ入射したイオン３の光線追跡を行い、イオン３が加工膜７３の側壁等に当たった場合、イオン３のエネルギーＥ、および加工膜７３の膜種ｍｉに応じた反射確率ｒｉｏｎ（ただし、０＜ｒｉｏｎ＜１）でイオン３が反射したとする。これをイオン３のＺ座標がＺ＝Ｒに到達するまで繰り返す。例えば、イオン３のＺ座標がＺ＝Ｒに到達するまでに、ｎ回反射されたと判断された場合、加工膜７３の表面に到達するイオン３のフラックスＧ２’は、マスク７５の開口を通過したイオン３のフラックスＧ２を用いて、以下の数式１０にて表すことができる。すなわち、計算対象であるボクセルには、フラックスＧ２’で表されるイオン３が到達したとみなすことができる。
Figure 2018067677
なお、イオン３の光線追跡に用いる角度ステップｄΩは、例えば、初期条件において設定される。イオン３の光線追跡に用いる角度ステップｄΩは、光５の光線追跡に用いる角度ステップｄΩと同じであってもよく、異なっていてもよい。ただし、イオン３および光５の光線追跡に用いる角度ステップｄΩが同じである場合、イオン３および光５の光線追跡を同時に行うことができるため、計算量を削減することができる。
ここで、マスク７５の開口を通過したイオン３のフラックスＧ２は、上述したように、プラズマ１から発せられたイオン３のエネルギー、および入射角度と、イオン３のフラックスとが対応付けられたデータベースを検索することで計算されてもよい。また、イオン３のフラックスＧ２は、シースシミュレーションによって計算されてもよく、加工プロセスが行われるチャンバ内で測定された実測値が用いられてもよい。
続いて、加工膜７３の加工表面における反応の進行ベクトルが計算される（Ｓ１０９）。具体的には、加工膜７３の加工表面において、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージのベクトル、およびイオン３等による加工膜７３の形状進展のベクトルが計算される。
加工膜７３の加工表面における反応の進行ベクトルとしては、例えば、加工膜７３の加工表面に入射するイオン３のフラックスのベクトルを足し合わせた法線ベクトルを用いることができる。
図７を参照して、上述した点について説明する。図７は、加工膜７３の加工表面に到達するイオン３および光５のフラックスを示す説明図である。図７に示すように、イオン３は、加工膜７３の加工表面に対して、方向性を有して入射する。したがって、あるボクセルに入射したイオン３による反応の進行方向３１は、該ボクセルに到達したイオン３のフラックスのベクトルを足し合わせた法線ベクトルとなる。
一方、光５は、加工膜７３の加工表面に対して、等方的に入射する。したがって、あるボクセルに入射した光５の伝搬光５１の波面は、該ボクセルを中心として同心円状に広がり、方向性を有さない。そこで、光５によるダメージを予測する際に用いるベクトル５１Ａは、イオン３のフラックスの法線ベクトルを代表として用いることとする。このような場合、光５によるダメージと、イオン３によるダメージとを同時に計算することができるため、計算量を削減することができる。
次に、イオン３および光５による加工膜７３での表面反応が計算される（Ｓ１１１）。例えば、表面反応とは、加工表面に入射したイオン３による成膜、エッチング、アッシング、またはクリーニングなどを表す。表面反応が成膜である場合、加工膜７３は、表面反応によって成長するため、二次元ボクセルモデルでは、新たなボクセルが生成されることとなる。また、表面反応がエッチング、またはアッシングである場合、加工膜７３は、表面反応によって除去されるため、二次元ボクセルモデルでは、加工膜７３の加工表面のボクセルが消滅することとなる。
このような加工膜７３での表面反応は、例えば、プラズマプロセスごとに公知のシミュレーション手法を用いることで計算されてもよい。また、加工膜７３での表面反応の進行ベクトルは、例えば、前段のＳ１０９で計算した表面反応の進行ベクトルとしてもよい。
続いて、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージが計算される（Ｓ１１３）。具体的には、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージは、加工膜７３の加工表面からのイオン３および光５の侵入長によって、異なるモデルにて計算される。また、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージの方向は、Ｓ１０９で計算した表面反応の進行ベクトルの方向とする。
イオン３および光５の加工膜７３への侵入長は、イオン源であるガスの種類、および加工膜７３の材質によって異なるが、光５の方がイオン３よりも深く加工膜７３へ侵入する。また、光５は、単体で加工膜７３にダメージを与えるだけでなく、イオン３と加工膜７３との反応確率を増加させることで、イオン３が加工膜７３へ与えるダメージを増加させる。そのため、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージは、イオン３および光５の間での相互作用を考慮するために、イオン３および光５の両方が侵入する侵入長と、光５のみが侵入する侵入長とで異なるモデルを用いて計算される。
ここで、図８を参照して、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージを計算する手法についてより具体的に説明する。図８は、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージについて模式的に示す説明図である。
図８に示すように、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージは、イオン３および光５が入射するボクセルを加工表面からの距離に応じて複数の薄片（図８では、Ｓｌａｂ１〜５）に分割し、分割されたＳｌａｂごとにダメージを計算することで算出される。
具体的には、イオン３および光５の両方が侵入するＳｌａｂ（Ｓｌａｂ１〜３）では、イオン３および光５の間での相互作用を考慮したモデル（ｍｏｄｅｌ１）によって、加工膜７３へのダメージが計算される。また、光５のみが侵入するＳｌａｂ（Ｓｌａｂ４〜５）では、光５によるダメージ生成を反映したモデル（ｍｏｄｅｌ２）によって、加工膜７３へのダメージが計算される。なお、イオン３および光５の加工膜７３への侵入長は、イオン源であるガスの種類、および加工膜７３の材質に基づいて、計算される。
以下では、イオン３および光５の両方が侵入する領域における加工膜７３へのダメージのモデル（ｍｏｄｅｌ１）、および光５のみが侵入する領域における加工膜７３へのダメージのモデル（ｍｏｄｅｌ２）について、エッチングプロセスを例示してそれぞれ説明する。
まず、イオン３および光５の両方が侵入する領域における加工膜７３へのダメージのモデル（ｍｏｄｅｌ１）について説明する。イオン３および光５の両方が侵入する領域では、イオン３および光５の入射によるダメージ割合θの生成に加えて、エッチングによるθの消滅が生じている。よって、ｊ番目のＳｌａｂでのθの生成および消滅は、以下の数式１１で表すことができる。また、ダメージ割合θの生成および消滅は、加工膜７３の形状変化に対して平衡になっていると考えることができるため、各時間（ｔ１、ｔ２、ｔ３）において、加工膜７３には、一定の割合でダメージ領域７７が形成されているとみなすことができる。
Figure 2018067677
数式１１において、右辺の第１項および第２項は、それぞれイオン３および光５によるダメージの生成を表しており、右辺の第３項は、エッチングによるダメージの消滅を表している。Ｙｉ（Ｖｎｅｔ）は、イオン３の加工膜７３中のエネルギーＶｎｅｔに依存するイオン３と、加工膜７３との反応確率を表し、Ｙｐｈ（λ）は、光５の波長λに依存する光５と、加工膜７３との反応確率を表す。さらに、σは、加工膜７３の面密度を表す。
また、ΓＤＢは、加工膜７３にてエッチングされる量を表す。さらに、Γｉは、各Ｓｌａｂに入射するイオン３のフラックスを表し、Γｐｈは、各Ｓｌａｂに入射する光５のフラックスを表す。なお、ΓＤＢは、前段のＳ１１１で算出したイオン３および光５による加工膜７３での表面反応の計算結果を用いることができる。
さらに、光５のフラックスは、加工膜７３の膜中を伝搬するにつれて、加工膜７３の膜種ｍｉおよび光５の波長λに依存した消衰係数α（λ，ｍｉ）と、加工表面からの深さｄとに応じて減衰する。したがって、各Ｓｌａｂに入射する光５のフラックスΓｐｈは、加工表面に到達した光５のフラックスＦ２’を用いて、以下の数式１２で表すことができる。一方、イオン３のフラックスは、加工膜７３の膜中を伝搬するにつれて、加工膜７３の膜種ｍｉ、およびイオン３のエネルギーＥに依存した消衰係数α’（Ｅ，ｍｉ）と、加工表面からの深さｄとに応じて減衰する。したがって、各Ｓｌａｂに入射するイオン３のフラックスΓｉは、加工表面に到達したイオン３のフラックスＧ２’を用いて、以下の数式１３で表すことができる。
Figure 2018067677
ここで、加工膜７３の形状変化の時間スケールｄｔに対して、θの生成および消滅の時間スケールが十分小さい場合、上述したようにθの生成および消滅は、平衡となっていると考えることができる。したがって、ｄθ／ｄｔ＝０と近似することで、ｊ番目のＳｌａｂにおけるダメージ割合θ、およびダメージＤａは、以下の数式１４、１５で表すことができる。なお、Ｌ（ｊ）は、ｊ番目のＳｌａｂの厚みであり、Ａ’は、シミュレーションのパラメータである。
Figure 2018067677
次に、光５のみが侵入する領域における加工膜７３へのダメージのモデル（ｍｏｄｅｌ２）について説明する。すなわち、イオン３が侵入する深さよりも深い領域では、光５しか侵入しないため、光５による加工膜７３へのダメージ生成のみを考えればよい。光５は、ある時間ｔｎにおいてダメージを受けていない加工膜７３の領域に新たにダメージを与え、ダメージ領域７７を形成すると考えることができる。また、光５によって形成されたダメージ領域７７は、加工膜７３に蓄積され、ある水準で飽和する（θ＝１となる）と考えることができる。したがって、ｊ番目のＳｌａｂでのθの生成速度は、以下の数式１６で表すことができる。また、数式１６の右辺のΣの項は、時間ｔに依存せず、定数βと見なすことができるため、θは、数式１７のように表すことも可能である。
Figure 2018067677
したがって、ある時間ｔｎに、ｊ番目のＳｌａｂにて生成される光５によるダメージＤａは、数式１８のように表すことができる。なお、ｄＬＵＶは、ｊ番目のＳｌａｂの厚みであり、Ａは、シミュレーションのパラメータである。
Figure 2018067677
以上の計算を時間ステップごとに加工膜７３の加工表面の各ボクセルにて行うことで、イオン３および光５の加工膜７３への伝搬と、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージとを計算することができる。これによれば、イオン３および光５の両方が侵入する領域と、光５のみが侵入する領域とでモデルを分けて加工膜７３へのダメージを計算するため、より正確に加工膜７３におけるダメージ分布を計算することができる。
次に、プラズマプロセスの開始からの経過時間を時間ステップだけ進展させ（Ｓ１１５）、経過時間が設定時間に到達した否かを判断する（Ｓ１１７）。設定時間は、プラズマプロセスの終了時間に相当し、時間ステップは、加工膜７３のダメージ分布を計算する時間間隔に相当する。これらの設定時間、および時間ステップは、例えば、初期条件の設定の際に設定されてもよい。
経過時間が設定時間に到達していない場合（Ｓ１１７／Ｎｏ）、次の時間ステップにおける加工膜７３のダメージ分布を計算するために、Ｓ１０３に戻って計算が続行される。一方、経過時間が設定時間に到達している場合（Ｓ１１７／Ｙｅｓ）、ダメージ予測を終了する。
なお、上記では、プラズマ１にて生成されたイオン３および光５が加工膜７３に与えるダメージを予測する流れについて説明したが、加工膜７３に加えて、加工膜７３の下方の他の膜、および基板７１等のダメージについても同様に予測可能であることは言うまでもない。
以上にて説明した流れによれば、本実施形態に係るダメージ予測方法では、光５のフラックスを用いることによって、光５を波として扱い、マスク７５の開口における回折を考慮することができる。また、本実施形態に係るダメージ予測方法では、イオン３および光５の両方が侵入する領域と、光５のみが侵入する領域とで異なるモデルを用いて、加工膜７３へのダメージを計算するため、イオン３および光５の相互作用を考慮してダメージを予測することが可能である。したがって、本実施形態に係るダメージ予測方法では、より正確に加工膜７３のダメージ分布を計算することができる。
また、本実施形態に係るダメージ予測方法では、フラックスを用いることで、イオン３および光５による加工膜７３へのダメージを共通の構成で計算することができるため、計算速度を向上させることできる。これによれば、本実施形態に係るダメージ予測方法では、現実的な時間内で、加工膜７３のダメージ分布を計算することが可能である。
［１．３．具体例］
続いて、図９〜図１５を参照して、本実施形態に係るダメージ予測方法の第１〜第３の具体例について説明する。
（第１の具体例）
まず、図９〜図１１を参照して、エッチングによるダメージを予測する第１の具体例について説明する。第１の具体例は、レジストの開口に入射するイオンおよび光のフラックスをプラズマシミュレーションによって計算する例である。
図９は、第１の具体例におけるダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。また、図１０は、被加工物の加工表面に到達するイオンのフラックスを検索するためのデータベースの構成を示したブロック図である。さらに、図１１は、加工対象となる被加工物と、ダメージ分布の予測結果とを模式的に示した断面図である。
図９に示すように、まず、初期条件を設定する（Ｓ２０１）。第１の具体例では、以下の条件を初期条件として設定した。
例えば、加工対象となる被加工物として、図１１に示すように、厚さ１μｍのＳｉＯ２層７３１と、厚さ４００ｎｍのレジスト層７５１とが積層されたＳｉ基板７１１を設定した。なお、レジスト層７５１は、直径２００ｎｍのホールがパターニングされているものとする。すなわち、第１の具体例は、レジスト層７５１をマスクとしてＳｉＯ２層７３１をパターニングする際のＳｉ基板７１１へのエッチングダメージを計算する例である。
また、プロセス条件および装置条件は、以下のように設定した。エッチング装置は、容量結合プラズマ（Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅｌｙ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｐｌａｓｍａ：ＣＣＰ）型とし、印加する電圧の周波数は、イオン引き込み用の電極では、０．８ＭＨｚとし、プラズマ生成用の電極では、２７ＭＨｚとした。なお、プラズマの発生機構は、ＩＣＰ（Ｉｎｄｕｃｔｉｖｅｌｙ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｐｌａｓｍａ）型、またはＥＣＲ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｃｙｃｌｏｔｒｏｎ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）型等の他の機構であってもよい。
エッチングガスは、Ｃ４Ｆ８、Ｏ２、およびＡｒの混合ガスとし、流量の比率は、Ｃ４Ｆ８：Ｏ２：Ａｒ＝１１：８：４００（ｓｃｃｍ）とした。なお、ｓｃｃｍは、０℃、１気圧での気体の１分間あたりの流量（ｃｍ３／ｍｉｎ）を示し、ＳＩ単位系で表した場合、流量は、Ｃ４Ｆ８：Ｏ２：Ａｒ＝１８．５９×１０−４：１３．５２×１０−４：６７６×１０−４（Ｐａ・ｍ３／ｓｅｃ）である。被加工物を加工するチャンバの内部の圧力は、３０ｍＴｏｒｒ（４Ｐａ）とし、エッチング時間は、３０秒とした。また、プラズマによって生成されたイオンのエネルギーは、０Ｖ〜１４５０Ｖと設定した。
さらに、ＳｉＯ２層７３１の形状変化は、例えば、一辺の長さが５ｎｍの正方形を１ボクセルとする二次元ボクセルモデルでモデル化した。ただし、ＳｉＯ２層７３１の形状変化は、他のモデルでモデル化してもよく、ｌｅｖｅｌ−ｓｅｔ法、またはｓｔｒｉｎｇ法などを用いてモデル化されてもよい。
次に、プラズマシミュレーションによって、プラズマにて生成されるイオンおよび光（具体的には、紫外線）の入射フラックスを計算する（Ｓ２０３）。例えば、Ｋｕｂｏｉ ｅｔ ａｌ．，Ｊａｐａｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｅｄ Ｐｈｙｓｉｃｓ， ４９， ０８ＪＤ０１（２０１０）、または特開２０１３−１１５３５４等に開示された計算方法を用いることで、被加工物を加工するチャンバの壁面の状態も考慮して、被加工物に入射するイオンおよび光のフラックスを計算することができる。なお、光のフラックスの波長領域は、エッチャントであるＣＦ２ガスの発光領域である２５０ｎｍ〜２７０ｎｍとした。
続いて、レジスト層７５１の開口を通過した後の光のフラックスを計算する（Ｓ２０５）。例えば、レジスト層７５１の開口の大きさを直径２００ｎｍの円形として、上述したフレネル回折による近似を用いることで、レジスト層７５１の開口を通過した後の光のフラックスＦ２を計算することができる。
さらに、レジスト層７５１の開口を通過した光のフラックスＦ２を用いて、光線追跡を行うことで、ＳｉＯ２層７３１の加工表面に到達する光のフラックスを計算する（Ｓ２０７１）。例えば、光線追跡を行う角度ステップｄΩを１．５度とし、ＳｉＯ２層７３１での反射を鏡面反射とし、反射確率を単純化のため０．１として上述した計算を行うことで、ＳｉＯ２層７３１の加工表面に到達する光のフラックスＦ２’を計算することができる。
続いて、実測データベースを検索することで、ＳｉＯ２層７３１の加工表面に到達するイオンのフラックスを計算する（Ｓ２０７２）。
具体的には、まず、Ｓ２０７１と同様に、ＳｉＯ２層７３１の加工表面から光線追跡を行うことで、レジスト層７５１の開口を通過した後のイオンの入射角度を計算する。次に、計算した入射角度と、イオンのエネルギーとを引数として、実測データベースを検索することで、レジスト層７５１の開口を通過した後のイオンのフラックスＧ２を導出する。続いて、導出したイオンのフラックスＧ２に対して、光線追跡にて導出した反射回数、および反射確率を演算することで、ＳｉＯ２層７３１の加工表面に到達するイオンのフラックスＧ２’を計算することができる。なお、光線追跡を行う角度ステップｄΩは、例えば、１．５度としてもよく、ＳｉＯ２層７３１での反射は、反射確率が０．１の鏡面反射としてもよい。
ここで、図１０を参照して、実測データベースの構成について説明する。
図１０に示すように、実測データベース９００は、イオンの入射角度Ω、イオンのエネルギーＥ、およびイオンのフラックスＧ２をそれぞれ対応させて記憶する。具体的には、実測データベース９００には、各種プラズマを実測することで得られたイオンの入射角度Ω、イオンのエネルギーＥ、およびイオンのフラックスＧ２がそれぞれ記憶されている。したがって、イオンの入射角度Ω、およびイオンのエネルギーＥを引数として検索することで、該引数に対応するイオンのフラックスＧ２の実測データを特定することができる。
次に、ＳｉＯ２層７３１の加工表面における表面反応の進行ベクトルとして、加工表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルを計算する（Ｓ２０９）。具体的には、Ｓ２０７２で計算した加工表面に到達するイオンのフラックスＧ２’の入射ベクトルを足し合わせることで、イオンのフラックスＧ２’の法線ベクトルを計算し、該法線ベクトルを加工表面における表面反応の進行ベクトルとして設定する。
続いて、エッチングによるＳｉＯ２層７３１の形状変化を計算する（Ｓ２１１）。例えば、Ｓ２０９で計算した表面反応の進行ベクトルに基づいて、公知のシミュレーションを行うことで、二次元ボクセルモデルにおける加工表面のボクセルの消滅確率を予測し、ＳｉＯ２層７３１の形状変化を計算することができる。
次に、イオンおよび光によるＳｉ基板７１１のダメージ分布を計算する（Ｓ２１３）。具体的には、イオンおよび光が侵入する領域と、光のみが侵入する領域とで異なるモデルを用いて、イオンおよび光がＳｉ基板７１１に与えるダメージを計算する。なお、Ｓｉ基板７１１へのダメージの方向は、Ｓ２０９で計算した表面反応の進行ベクトルの方向と同じとすることができる。例えば、上述したように、加工表面を複数の薄片に分割するＳｌａｂモデルを用いて計算することで、イオンおよび光によるＳｉ基板７１１のダメージ分布を計算することができる。
続いて、エッチング開始からの経過時間を時間ステップだけ進展させた（Ｓ２１５）後、経過時間が設定時間に到達した否かを判断する（Ｓ２１７）。経過時間が設定時間に到達していない場合（Ｓ２１７／Ｎｏ）、次の時間ステップにおけるＳｉ基板７１１のダメージ分布を計算するために、Ｓ２０３に戻って計算を続行する。一方、経過時間が設定時間に到達している場合（Ｓ２１７／Ｙｅｓ）、計算を終了する。
以上の第１の具体例による計算の結果を図１１に併せて示す。図１１に示すダメージ分布予測７７１によれば、Ｓｉ基板７１１の露出した表面に近い領域のほうがより大きなダメージを受けることが予測される。また、計算の結果、Ｓｉ基板７１１へのイオンの侵入長は約１０ｎｍであり、それ以降の深さのＳｉ基板７１１では、光によるダメージが支配的となることが予測される。
なお、ガス種、および被加工物の材質によっては、光よりもイオンのほうが被加工物への侵入長が長くなる場合がある。例えば、水素原子を含むガスを用いたシリコンへの高エネルギーエッチングでは、紫外線よりも水素イオンのほうが被加工物への侵入長が長くなる場合があり得る。このような場合であっても、紫外線および水素イオンが侵入する領域と、水素イオンのみが侵入する領域とを分けてモデル化することで、被加工物のダメージ分布をより正確に予測することが可能である。
（第２の具体例）
次に、図１２〜図１４を参照して、エッチングによるダメージを予測する第２の具体例について説明する。第２の具体例は、加工表面に到達するイオンのフラックスをシースシミュレーションによって計算する例である。
図１２は、第２の具体例におけるダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。また、図１３は、シースシミュレーションによる計算結果の一例を示すグラフ図である。さらに、図１４は、加工対象となる被加工物と、ダメージ分布の予測結果とを模式的に示した断面図である。
図１２に示すように、まず、初期条件を設定する（Ｓ３０１）。第２の具体例では、以下の条件を初期条件として設定した。
例えば、加工対象となる被加工物として、図１４に示すように、Ｓｉ基板７１２と、Ｓｉ基板７１２の上にＳｉＯ２にて設けられたゲート絶縁膜７２２と、ゲート絶縁膜７２２の上にｐｏｌｙ−Ｓｉにて設けられたゲート電極７６２と、Ｓｉ基板７１２およびゲート電極７６２の上にＳｉＯ２にて一面に設けられた第１絶縁層７３２と、第１絶縁層７３２の上にＳｉＮにて一面に設けられた第２絶縁層７５２と、を備えるＭＯＳ（Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ−Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）トランジスタの中間体を設定した。
なお、ゲート絶縁膜７２２および第１絶縁層７３２の膜厚は２ｎｍとし、ゲート電極７６２の膜厚は１５０ｎｍとし、第２絶縁層７５２の膜厚７０ｎｍとした。すなわち、第２の具体例は、ＭＯＳトランジスタにおいて、サイドウォール７５２Ａを形成する際の全面エッチング（いわゆる、エッチバック）によるＳｉ基板７１２へのダメージを計算する例である。
また、プロセス条件および装置条件は、以下のように設定した。エッチング装置は、容量結合プラズマ（ＣＣＰ）型とし、印加する電圧の周波数は、イオン引き込み用の電極では、２ＭＨｚとし、プラズマ生成用の電極では、６０ＭＨｚとした。また、ソース電力およびバイアス電力は、５００Ｗおよび１００Ｗとした。なお、プラズマの発生機構は、ＩＣＰ型、またはＥＣＲ型等の他の機構であってもよい。
エッチングガスは、Ｃ４Ｆ８、Ｏ２、およびＡｒの混合ガスとし、流量の比率は、ＣＨ２Ｆ２：Ｏ２：Ａｒ＝６０：３０：３００（ｓｃｃｍ）とした。なお、ｓｃｃｍは、０℃、１気圧での気体の１分間あたりの流量（ｃｍ３／ｍｉｎ）を示し、ＳＩ単位系で表した場合、流量は、ＣＨ２Ｆ２：Ｏ２：Ａｒ＝１０１．４×１０−４：５０．７×１０−４：５０７×１０−４（Ｐａ・ｍ３／ｓｅｃ）である。被加工物を加工するチャンバの内部の圧力は、２０ｍＴｏｒｒ（２．７Ｐａ）とし、エッチング時間は、５０秒とした。また、プラズマによって生成されたイオンのエネルギーは、３５０Ｖと設定した。
さらに、第２絶縁層７５２の形状変化は、例えば、一辺の長さが２ｎｍの正方形を１ボクセルとする二次元ボクセルモデルでモデル化した。ただし、第２絶縁層７５２の形状変化は、他のモデルでモデル化してもよく、ｌｅｖｅｌ−ｓｅｔ法、またはｓｔｒｉｎｇ法などを用いてモデル化してもよい。
次に、プラズマシミュレーションによって、プラズマにて生成されるイオンおよび光（具体的には、紫外線）の入射フラックスを計算する（Ｓ３０３）。例えば、Ｋｕｂｏｉ ｅｔ ａｌ．，Ｊａｐａｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｅｄ Ｐｈｙｓｉｃｓ， ４９， ０８ＪＤ０１（２０１０）、または特開２０１３−１１５３５４に開示された計算方法を用いることで、被加工物を加工するチャンバの壁面の状態も考慮して、被加工物に入射するイオンおよび光のフラックスを計算することができる。なお、光のフラックスの波長領域は、エッチャントであるＣＦ２ガスの発光領域である２５０ｎｍ〜２７０ｎｍとした。
続いて、プラズマシミュレーションにて計算した光の入射フラックスを用いて、第２絶縁層７５２の加工表面に到達する光のフラックスを計算する（Ｓ３０７１）。例えば、光線追跡を行う角度ステップｄΩを１．５度とし、第２絶縁層７５２の側面での反射を鏡面反射とし、反射確率を単純化のため０．１として上述した計算を行うことで、第２絶縁層７５２の加工表面に到達する光のフラックスＦ２’を計算することができる。
次に、シースシミュレーションによって、第２絶縁層７５２の加工表面に到達するイオンのフラックスを計算する（Ｓ３０７２）。例えば、Ｋｕｓｈｎｅｒ，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｅｄ Ｐｈｙｓｉｃｓ， ５８， ４０２４（２０１４）等に開示されたシースシミュレーションを用いることで、シース内でのイオンと、ガス分子等の他の粒子との衝突効果を考慮して、イオンの入射角度、およびイオンのエネルギーの分布を導出することができる。したがって、シースシミュレーションにて導出した情報を用いることで、第２絶縁層７５２の加工表面に入射するイオンのフラックスＧ２’を計算することができる。
ここで、図１３を参照して、シースシミュレーションを用いたイオンのフラックスＧ２’の計算について具体的に説明する。
図１３に示すように、シースシミュレーションを用いることで、イオンの入射角度Ω、イオンのエネルギーＥ、およびイオンのフラックスＧを座標軸とする三次元グラフを導出することができる。すなわち、シースシミュレーションにて計算された三次元グラフを用いることで、イオンの入射角度Ω、イオンのエネルギーＥ、およびイオンのフラックスＧの対応関係を予測することができる。
具体的には、まず、第２絶縁層７５２の加工表面から光線追跡を行うことで、被加工物に対するイオンの入射角度を計算する。次に、計算した入射角度、およびイオンのエネルギーに対応するイオンのフラックスＧ２をシースシミュレーションにて計算された三次元グラフから導出する。続いて、算出したイオンのフラックスＧ２に対して、光線追跡にて導出した反射回数、および反射確率を用いて演算することで、第２絶縁層７５２の加工表面に到達するイオンのフラックスＧ２’を計算することができる。なお、光線追跡を行う角度ステップｄΩは、例えば、１．５度としてもよく、第２絶縁層７５２での反射は、例えば、反射確率が０．１の鏡面反射としてもよい。
次に、第２絶縁層７５２の加工表面における表面反応の進行ベクトルとして、加工表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルを計算する（Ｓ３０９）。具体的には、Ｓ３０７２で計算した加工表面に到達するイオンのフラックスＧ２’の入射ベクトルを足し合わせることで、イオンのフラックスＧ２’の法線ベクトルを計算し、該法線ベクトルを加工表面における表面反応の進行ベクトルとして設定する。
続いて、エッチングによる第２絶縁層７５２の形状変化を計算する（Ｓ３１１）。例えば、Ｓ３０９で計算した表面反応の進行ベクトルに基づいて、公知のシミュレーションを行うことで、二次元ボクセルモデルにおける加工表面のボクセルの消滅確率を予測し、第２絶縁層７５２の形状変化を計算することができる。
次に、イオンおよび光によるＳｉ基板７１２のダメージ分布を計算する（Ｓ３１３）。具体的には、イオンおよび光が侵入する領域と、光のみが侵入する領域とで異なるモデルを用いて、Ｓｉ基板７１２に与えられるダメージを計算する。なお、Ｓｉ基板７１２へのダメージの方向は、Ｓ２０９で計算した表面反応の進行ベクトルの方向と同じとすることができる。例えば、上述したように加工表面を複数の薄片に分割するＳｌａｂモデルを用いて計算を行うことで、イオンおよび光によるＳｉ基板７１２のダメージ分布を計算することができる。
続いて、エッチング開始からの経過時間を時間ステップだけ進展させた（Ｓ３１５）後、経過時間が設定時間に到達した否かを判断する（Ｓ３１７）。経過時間が設定時間に到達していない場合（Ｓ３１７／Ｎｏ）、次の時間ステップにおけるＳｉ基板７１２のダメージ分布を計算するために、Ｓ３０３に戻って計算を続行する。一方、経過時間が設定時間に到達している場合（Ｓ３１７／Ｙｅｓ）、計算を終了する。
以上の第２の具体例による計算の結果を図１４に併せて示す。図１４に示すダメージ分布予測７７２によれば、Ｓｉ基板７１２では、サイドウォール７５２Ａに覆われておらず、イオンおよび光の両方が直接到達する領域では、ダメージが強く分布することが予測される。また、Ｓｉ基板７１２のサイドウォール７５２Ａに覆われた領域では、イオンが直接到達しないため、光によるダメージが弱く分布することが予測される。
（第３の具体例）
続いて、図１５を参照して、エッチングによるダメージを予測する第３の具体例について説明する。第３の具体例は、プラズマにて生成されるイオンおよび光の入射フラックスを実測値から導出する例である。図１５は、第３の具体例におけるダメージ予測方法の流れを説明するフローチャート図である。
図１５に示すように、まず、初期条件を設定する（Ｓ４０１）。なお、第３の具体例は、第１の具体例に対して、プラズマにて生成されるイオンおよび光の入射フラックスの導出方法のみが異なる。したがって、第３の具体例のＳ４０１、Ｓ４０５〜Ｓ４１７は、Ｓ２０１、Ｓ２０５〜Ｓ２１７と実質的に同様であるため、ここでの説明は省略する。なお、Ｓ４０７２については、実測データベースではなく、Ｓ３０７２と同様にシミュレーションを用いてイオンのフラックスを計算してもよいことは言うまでもない。
次に、被加工物を加工するチャンバ内部のプラズマをモニタリングすることで、プラズマにて生成されるイオンおよび光（具体的には、紫外線）の入射フラックスを導出する（Ｓ４０３）。
例えば、ＯＥＳ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｅ）によるチャンバ内部のモニタリングにて得られた情報を用いて、特開２０１３‐１１５３５５に開示された計算を行うことで、被加工物に入射する光のフラックスを計算することができる。また、ＱＭＳ（Ｑｕａｄｒｏｐｏｌｅ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｅ）、およびＩＲＬＡＳ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｌａｓｅｒ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｅ）によるチャンバ内部のモニタリングにて得られた情報を用いることで、被加工物に入射するイオンおよびラジカルのフラックスを計算することができる。
＜２．第２の実施形態＞
［２．１．概略］
次に、図１６を参照して、本開示の第２の実施形態に係るプログラムの概略について説明する。図１６は、本開示の第２の実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置を説明する説明図である。
本実施形態に係るプログラムは、上述した第１の実施形態に係るダメージ予測方法を実行するプログラムである。本実施形態に係るプログラムは、例えば、公知のプログラミング言語にてプログラミングすることができるが、例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｆｏｒｔｒａｎ、またはＪＡＶＡ（登録商標）などのプログラミング言語にてプログラミングされていてもよい。なお、本実施形態は、上述した第１の実施形態に係るダメージ予測方法を実行するプログラムが記憶された記憶媒体をも含むものとする。
図１６で示すように、本実施形態に係るプログラムは、例えば、コンピュータ等の情報処理装置１００Ａにて実行されてもよい。
また、本実施形態に係るプログラムは、ネットワーク１１にて接続された情報処理装置１００Ａと、情報処理サーバ１００Ｂとの協働によって実行されてもよい。このような場合、より演算能力が高い情報処理サーバ１００Ｂにて、計算量が多い処理を実行させることができるため、本実施形態に係るプログラムの実行速度を向上させることができる。
なお、情報処理装置１００Ａと情報処理サーバ１００Ｂとを接続するネットワーク１１は、インターネットなどの公衆回線網であってもよく、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの限られた狭い範囲をカバーするネットワークであってもよい。
［２．２．ダメージ予測装置の構成例］
続いて、図１７を参照して、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置の構成例について説明する。図１７は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置の機能構成を示したブロック図である。なお、図１７の情報処理装置１００は、図１６で示した情報処理装置１００Ａと、情報処理装置１００Ａおよび情報処理サーバ１００Ｂからなる情報処理システムとをまとめて表したものである。
図１７に示すように、情報処理装置１００は、入力部１０１と、入射フラックス演算部１０３と、加工面フラックス演算部１０５と、形状演算部１０７と、ダメージ演算部１０９と、出力部１１１と、を備える。なお、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置１００の実行プラットフォームは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）、Ｍａｃ ＯＳ（登録商標）、またはＯＳ Ｘ（登録商標）など、いずれであってもよい。
入力部１０１は、ダメージ予測方法において、初期条件の入力を受け付け、入力された初期条件を入射フラックス演算部１０３に受け渡す。具体的には、入力部１０１には、プロセスのレシピ情報、装置情報、計算に用いる各種パラメータ、ならびに被加工物の形状、膜種、および膜厚などの情報が入力されてもよい。入力部１０１は、例えば、表示装置に表示されたＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などであってもよい。また、ＧＵＩの構成言語は、ＯｐｅｎＧＬ（登録商標）、Ｍｏｔｉｆ、またはｔｃｌ／ｔｋなど、いずれであってもよい。
入射フラックス演算部１０３は、入力された初期条件に基づいて、プラズマにて生成されるイオンおよび光のフラックスを計算する。具体的には、入射フラックス演算部１０３は、プラズマ中でのガス種の密度を計算し、プラズマにて生成されるイオンのエネルギー分布、および被加工物への入射角度分布を計算する。さらに、入射フラックス演算部１０３は、イオンのエネルギー分布、および被加工物への入射角度分布から、イオンのフラックスを計算する。また、入射フラックス演算部１０３は、ガス種、およびプラズマの生成条件に基づくシミュレーションによって、プラズマにて生成された光のフラックスを計算する。入射フラックス演算部１０３が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
加工面フラックス演算部１０５は、入力された被加工物の形状、層構造、および膜厚などの情報から、ウェハの開口率、チップレベルの開口率、および被加工物のパターン形状の開口によるイオンおよび光のフラックスへの影響を計算する。また、加工面フラックス演算部１０５は、光線追跡を用いることで、プラズマにて生成されたイオンおよび光のフラックスから、被加工物の加工表面に到達するイオンおよび光のフラックスを計算する。加工面フラックス演算部１０５が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
形状演算部１０７は、被加工物の加工表面に到達するイオンによる表面反応を計算し、被加工物の加工表面の形状進展を計算する。具体的には、形状演算部１０７は、加工表面における反応の進行ベクトルとして、加工表面に入射するイオンのフラックスのベクトルを足し合わせた法線ベクトルを計算する。また、形状演算部１０７は、イオンの入射による加工表面の反応を計算し、被加工物の加工表面の形状進展を計算する。形状演算部１０７が実行する形状進展の具体的な計算方法については、公知の方法を用いることができるため、ここでの説明は省略する。
ダメージ演算部１０９は、加工表面に入射するイオンおよび光のフラックスに基づいて、イオンおよび光が被加工物に与えるダメージ分布を計算する。具体的には、ダメージ演算部１０９は、イオンおよび光の両方が侵入する領域と、光のみが侵入する領域とで異なるモデルを用いて、イオンおよび光が被加工物に与えるダメージを計算する。また、ダメージ演算部１０９は、イオンおよび光による被加工物へのダメージの方向に、表面反応の進行ベクトルの方向を用いることにより、イオンおよび光によるダメージを同時に計算することができる。なお、表面反応の進行ベクトルは、上述したように、形状演算部１０７が計算してもよいが、ダメージ演算部１０９が計算してもよいことは言うまでもない。ダメージ演算部１０９が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
出力部１１１は、計算された被加工物のダメージ分布を出力する。また、出力部１１１は、被加工物の加工後の形状を出力してもよい。出力部１１１は、被加工物のダメージ分布の計算結果をデータファイルとして出力してもよく、ＧＵＩなどの画像などで可視化して出力してもよい。ＧＵＩの構成言語は、ＯｐｅｎＧＬ、Ｍｏｔｉｆ、またはｔｃｌ／ｔｋなど、いずれも使用することが可能である。また、出力部１１１は、被加工物のダメージ分布の計算結果の出力を計算終了後にまとめて出力してもよく、計算中にリアルタイムで出力してもよい。
情報処理装置１００は、本実施形態に係るプログラムを実行することにより、上述した機能を実現することが可能である。これによれば、情報処理装置１００は、現実的な計算時間で、プラズマプロセスにおける被加工物のダメージ分布をより正確に予測することが可能である。
［２．３．ハードウェア構成］
次に、図１８を参照して、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成について説明する。本実施形態に係るプログラムは、図１８で示すようなハードウェアと協働することにより、図１７で示した機能構成を実現し、第１の実施形態で説明したダメージ予測方法を実行することができる。図１８は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。
図１８に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１５１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１５３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１５５と、ブリッジ１６１と、内部バス１５７および１５９と、インタフェース１６３と、入力装置１６５と、出力装置１６７と、ストレージ装置１６９と、ドライブ１７１と、接続ポート１７３と、通信装置１７５と、を備える。
ＣＰＵ１５１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ１５３等に記憶された各種プログラム（本実施形態に係るプログラム等）に従って、情報処理装置１００の動作全般を制御する。ＲＯＭ１５３は、ＣＰＵ１５１が使用するプログラム、演算パラメータを記憶し、ＲＡＭ１５５は、ＣＰＵ１５１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。例えば、ＣＰＵ１５１は、入射フラックス演算部１０３、加工面フラックス演算部１０５、形状演算部１０７、およびダメージ演算部１０９等の機能を実行してもよい。
これらＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５３、およびＲＡＭ１５５は、ブリッジ１６１、内部バス１５７および１５９等により相互に接続されている。また、ＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５３、およびＲＡＭ１５５は、インタフェース１６３を介して入力装置１６５、出力装置１６７、ストレージ装置１６９、ドライブ１７１、接続ポート１７３、および通信装置１７５とも接続されている。
入力装置１６５は、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタン、マイクロフォン、スイッチ、およびレバーなどの各種情報を入力可能な入力手段を含む。また、入力装置１６５は、入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１５１に出力するための入力制御回路なども含む。例えば、入力装置１６５は、入力部１０１の機能を実行してもよい。
出力装置１６７は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）装置、液晶表示装置、および有機エレクトロルミネッセンス表示装置などの表示装置を含む。また、出力装置１６７は、スピーカ、およびヘッドフォンなどの音声出力装置を含む。例えば、出力装置１６７は、出力部１１１等の機能を実行してもよい。
ストレージ装置１６９は、情報処理装置１００の記憶部の一例として構成されるデータ格納用の装置である。ストレージ装置１６９は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記憶する記憶装置、記憶媒体からデータを読み出す読み出し装置、および記憶されたデータを削除する削除装置を含んでもよい。
ドライブ１７１は、記憶媒体用リードライタであり、情報処理装置１００に内蔵、または外付けされる。例えば、ドライブ１７１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出し、ＲＡＭ１５３に出力する。また、ドライブ１７１は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。
接続ポート１７３は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖａｒｓａｌ Ｓｉｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、イーサネット（登録商標）ポート、ＩＥＥＥ８０２．１１規格ポート、および光オーディオ端子等のような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インタフェースである。
通信装置１７５は、例えば、ネットワーク１１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置１７５は、有線によるケーブル通信を行うケーブル通信装置であってもよく、有線または無線ＬＡＮ対応通信装置であってもよい。
以上にて説明したように、本実施形態に係るプログラムは、演算処理装置によって実行されることで、第１の実施形態に係るダメージ予測方法を行うことが可能である。
＜３．第３の実施形態＞
［３．１．概略］
続いて、図１９を参照して、本開示の第３の実施形態に係る半導体加工システムの概略について説明する。図１９は、本開示の第３の実施形態に係る半導体加工システムの概略を説明する説明図である。
図１９に示すように、本実施形態に係る半導体加工システムは、半導体加工装置３００と、第１の実施形態に係るダメージ予測方法を実行する情報処理装置２００Ａと、を含む。なお、情報処理装置２００Ａは、ネットワーク１１によって接続された情報処理サーバ２００Ｂと協働して、第１の実施形態に係るダメージ予測方法を実行してもよい。
本実施形態に係る半導体加工システムは、上述した第１の実施形態に係るダメージ予測方法を用いて、プラズマプロセスによるダメージが最適化されるように、プロセス条件をフィードバック補正する半導体加工システムである。
半導体加工装置３００は、プラズマを用いて半導体を加工する装置である。例えば、半導体加工装置３００は、エッチング装置、ＰＶＤ装置、ＣＶＤ装置、プラズマアッシング装置、またはプラズマクリーニング装置のいずれであってもよい。また、半導体加工装置３００が用いるプラズマは、例えば、高周波プラズマ、ＥＣＲプラズマ、容量結合プラズマ、誘導結合プラズマ、ヘリコン波プラズマ、またはＵＨＦもしくはＶＨＦプラズマ等であってもよく、その他の機構によって生成されたプラズマであってもよい。
情報処理装置２００Ａは、例えば、コンピュータ等であり、第１の実施形態に係るダメージ予測方法を実行する。また、情報処理装置２００Ａは、第１の実施形態に係るダメージ予測方法の演算の一部を情報処理サーバ２００Ｂに実行させてもよい。情報処理装置２００Ａは、計算量が多い処理を演算能力が高い情報処理サーバ２００Ｂで実行させることにより、ダメージ予測方法の計算速度を向上させることができる。なお、情報処理装置２００Ａと情報処理サーバ２００Ｂとを接続するネットワーク１１は、第２の実施形態で説明したものと同様であるのでここでの説明は省略する。
［３．２．半導体加工システムの構成例］
次に、図２０を参照して、本実施形態に係る半導体加工システムの構成例について説明する。図２０は、本実施形態に係る半導体加工システムの機能構成を示したブロック図である。なお、図２０の情報処理装置２００は、図１９で示した情報処理装置２００Ａと、情報処理装置２００Ａおよび情報処理サーバ２００Ｂからなるシステムとをまとめて表現したものである。
図２０に示すように、半導体加工装置３００は、加工部３０１と、センサ部３０３と、制御部３０５とを備える。また、情報処理装置２００は、入射フラックス演算部２０３と、加工面フラックス演算部２０５と、形状演算部２０７と、ダメージ演算部２０９と、補正判断部２１１と、加工停止部２１３と、を備える。
（半導体加工装置３００）
加工部３０１は、被加工物である半導体ウェハ等への加工が行われるチャンバを備える。例えば、加工部３０１は、チャンバの内部に導入したガスを電離させることでプラズマを生成し、被加工物へのエッチング、成膜、アッシング、またはクリーニング等を行う。加工部３０１で行われるプロセスは、プラズマを用いるプロセスであれば、特に限定されない。
センサ部３０３は、加工部３０１の内部に関する情報を測定する。具体的には、センサ部３０３は、加工部３０１に備えられたセンサ類によって加工部３０１の内部のプラズマの状態等を測定し、測定した情報を情報処理装置２００へ受け渡す。
加工部３０１に備えられたセンサ類は、例えば、発光分析器（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ：ＯＥＳ）、質量分析計（Ｑｕａｄｒｕｐｏｌｅ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ：ＱＭＳ）、吸収分光分析器（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｌａｓｅｒ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：ＩＲＬＡＳ）、またはエネルギースペクトルアナライザなどであってもよい。これらのセンサ類により、センサ部３０３は、加工部３０１の内部のプラズマの状態を常時モニタリングすることができる。センサ部３０３による測定は、例えば、０．１秒のサンプリング速度で行われてもよい。
制御部３０５は、加工部３０１におけるプロセス条件を制御する。具体的には、制御部３０５は、情報処理装置２００の補正判断部２１１からプロセス条件の補正を受信した場合、受信した補正に基づいて、加工部３０１でのプロセス条件を制御する。また、制御部３０５は、情報処理装置２００の加工停止部２１３から停止指示を受信した場合、加工部３０１での加工を停止させる。すなわち、制御部３０５は、加工部３０１での加工全般を制御すると共に、情報処理装置２００で実行されたダメージ予測方法の結果を加工部３０１へ反映することができる。
（情報処理装置２００）
入射フラックス演算部２０３は、プラズマによって生成されたイオンおよび光の入射フラックスを計算する。具体的には、入射フラックス演算部２０３は、センサ部３０３が測定したプラズマの状態に関する情報に基づいて、加工部３０１の内部のガス密度、およびイオンエネルギーを計算し、プラズマによって生成されたイオンおよび光の入射フラックスを計算する。また、計算時間が実際の加工時間よりも十分に短い場合、入射フラックス演算部２０３は、プラズマシミュレーションによって、プラズマによって生成されるイオンおよび光の入射フラックスを計算してもよい。
加工面フラックス演算部２０５、形状演算部２０７、およびダメージ演算部２０９は、第２の実施形態にて説明した加工面フラックス演算部１０５、形状演算部１０７、およびダメージ演算部１０９と実質的に同様であるので、ここでの説明は省略する。
補正判断部２１１は、形状演算部２０７、およびダメージ演算部２０９によって計算された被加工物の形状、およびダメージ分布が所望の規定値を超えた場合、プロセス条件に対する補正を判断する。具体的には、補正判断部２１１は、加工部３０１の内部の状態に基づいて予測された被加工物の形状、およびダメージ分布が所望の規定値を超える場合、所望の規定値を満たすプロセス条件を見出し、現状のプロセス条件に対する補正を判断する。
例えば、エッチングプロセスにおいて、エッチングで形成される凹部の寸法変動値が±１０％以上である場合、または被加工物に対するダメージが所望の規定値（例えば、欠陥数が１０１１個／ｃｍ２）を超えて５０％以上増加する場合、補正判断部２１１は、原料ガスの流量、ガス圧力、印加パワー、およびウェハ温度の順に、プロセス条件を±５０％ずつ変動させて、再度、被加工物の形状、およびダメージ分布を入射フラックス演算部２０３、加工面フラックス演算部２０５、形状演算部２０７、およびダメージ演算部２０９に計算させる。これを繰り返すことにより、補正判断部２１１は、計算によって予測される被加工物の形状、およびダメージ分布が所望の規定値を満たすプロセス条件を見出し、現状のプロセス条件への補正を判断する。
一方、補正判断部２１１が所望の規定値を満たすプロセス条件を見出せない場合、補正判断部２１１は、アラート信号を加工停止部２１３に送信し、加工部３０１による加工を停止させてもよい。
なお、計算時間が実際の加工時間と同程度である場合、情報処理装置２００は、例えば、様々なプロセス条件に対して摂動計算を行ったデータベースをあらかじめ用意しておいてもよい。このような場合、補正判断部２１１は、該データベースを検索することで、被加工物の形状、およびダメージ分布が所望の規定値を満たすプロセス条件を見出してもよい。
補正判断部２１１によって判断された補正は、半導体加工装置３００の制御部３０５に送信されることにより、加工部３０１でのプロセス条件に反映される。
加工停止部２１３は、所望の被加工物を形成することが困難であると判断された場合、半導体加工装置３００による加工を停止させる。具体的には、所望の規定値を満たす形状、およびダメージ分布の被加工物を形成するプロセス条件を見出すことができないと補正判断部２１１が判断した場合、加工停止部２１３は、半導体加工装置３００における加工を停止させる。加工停止部２１３は、例えば、ＦＤＣ／ＥＥＳ（Ｆａｕｌｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ／Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などであってもよい。加工停止部２１３によれば、所望の被加工物を形成することが困難である場合、早期に半導体加工装置３００を停止させることによって、エラーに対する対処を早期に行うことができる。
本実施形態に係る半導体加工システムによれば、プラズマプロセスにおける被加工物のダメージ分布を予測し、予測結果に基づいた補正をプロセス条件にフィードバックすることで、所望の特性を有する半導体素子を効率良く形成することが可能である。
なお、上記では、本実施形態は、半導体加工装置３００と、情報処理装置２００とからなるシステムとして説明したが、本開示に係る技術は、かかる例示に限定されない。例えば、本実施形態は、半導体加工装置３００と、情報処理装置２００とが一体化した半導体加工装置であってもよい。
＜４．まとめ＞
以上にて詳述したように、本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法では、光を波として扱い、被加工物の開口における回折を考慮することができるため、より正確に被加工物のダメージ分布を計算することができる。
また、本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法では、イオンおよび光の両方が侵入する領域と、光のみが侵入する領域とで異なるモデルを用いて、被加工物へのダメージを計算することができる。したがって、本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法は、イオンおよび光の相互作用を考慮することができるため、より正確に被加工物のダメージ分布を計算することができる。
さらに、本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法では、フラックスを用いて、イオンおよび光による被加工物へのダメージを共通の構成で計算することができるため、計算速度を向上させることできる。したがって、本開示の第１の実施形態に係るダメージ予測方法は、現実的な時間内で、被加工物のダメージ分布を計算することが可能である。
また、本開示の第２の実施形態に係るプログラムは、情報処理装置を用いて第１の実施形態に係るダメージ予測方法を演算処理させることにより、被加工物のダメージ分布を効率的に予測することが可能である。
さらに、本開示の第３の実施形態に係る半導体加工システムは、第１の実施形態に係るダメージ予測方法の結果をフィードバックすることにより、所望の形状、およびダメージ分布を有する被加工物をより容易に形成することが可能である。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
演算装置を用いて、加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出することと、
前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、
前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象のダメージ分布を算出することと、
を含む、ダメージ予測方法。
（２）
前記パターンは、前記被加工物の表面に設けられた開口である、前記（１）に記載のダメージ予測方法。
（３）
前記被加工物は、マスクが形成された前記加工対象であり、
前記開口は、前記マスクに設けられる、前記（２）に記載のダメージ予測方法。
（４）
前記パターン内に伝搬される光のフラックスは、前記光の波長と、前記開口の大きさとに基づく回折近似によって算出される、前記（２）または（３）に記載のダメージ予測方法。
（５）
前記光は、平面波として近似され、
前記パターン内に伝搬される光のフラックスは、前記光と前記開口とのフレネル回折によって算出される、前記（４）に記載のダメージ予測方法。
（６）
前記パターン内に伝搬されるイオンのフラックスは、前記イオンのエネルギーおよび入射角度を引数とするデータベース、シースシミュレーション、または実測されたデータに基づいて算出される、前記（１）〜（５）のいずれか一項に記載のダメージ予測方法。
（７）
前記プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスは、シミュレーション、または実測されたデータに基づいて算出される、前記（１）〜（６）のいずれか一項に記載のダメージ予測方法。
（８）
前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスは、前記加工対象の表面への入射角度ごとに、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを光線追跡し、光線追跡した前記イオンおよび光のフラックスを反射回数および反射確率によって演算することで算出される、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載のダメージ予測方法。
（９）
前記加工対象の表面における加工反応の進行方向は、前記加工対象の表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルの方向である、前記（１）〜（８）のいずれか一項に記載のダメージ予測方法。
（１０）
前記加工対象のダメージ分布は、前記イオンの入射による前記加工対象の形状変化を考慮して算出される、前記（１）〜（９）のいずれか一項に記載のダメージ予測方法。
（１１）
前記加工対象のダメージ分布は、前記加工対象の表面からの侵入長に基づいて、イオンおよび光によるダメージと、光によるダメージとをそれぞれ演算することで算出される、前記（１）〜（１０）のいずれか一項に記載のダメージ予測方法。
（１２）
前記加工対象の表面に到達する光のフラックスの法線ベクトルの方向は、前記加工対象の表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルの方向と同じである、前記（１）〜（１１）のいずれか一項に記載のダメージ予測方法。
（１３）
演算装置を用いて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、
前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象の表面からの侵入長に基づいて、イオンおよび光によるダメージと、光によるダメージとをそれぞれ演算し、前記加工対象のダメージ分布を算出することと、
を含む、ダメージ予測方法。
（１４）
演算装置を用いて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、
前記加工対象の表面に到達する光のフラックスの法線ベクトルの方向は、前記加工対象の表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルの方向と同じであり、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出することと、
を含む、ダメージ予測方法。
（１５）
コンピュータを
加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出する入射フラックス演算部と、
前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出する加工面フラックス演算部と、
前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出するダメージ演算部と、
として機能させる、プログラム。
（１６）
加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出する入射フラックス演算部と、
前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出する加工面フラックス演算部と、
前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出するダメージ演算部と、
を備える、半導体加工システム。
（１７）
加工対象を含む被加工物を加工するチャンバの内部の状態を計測するセンサ部と、
前記センサ部にて計測された情報を用いて算出される前記加工対象のダメージ分布に基づいて、前記被加工物の加工条件に対する補正を判断する補正判断部と、
判断された前記補正に基づいて、前記加工条件を制御する制御部と、
をさらに備える、前記（１６）に記載の半導体加工システム。
（１８）
前記補正判断部が前記補正を判断できない場合、前記被加工物の加工を停止させる加工停止部をさらに備える、前記（１７）に記載の半導体加工システム。
１ プラズマ
３ イオン
５ 光
７ 被加工物
７１ 基板
７３ 加工膜
７５ マスク
１００、２００ 情報処理装置
１０１ 入力部
１０３、２０３ 入射フラックス演算部
１０５、２０５ 加工面フラックス演算部
１０７、２０７ 形状演算部
１０９，２０９ ダメージ演算部
１１１ 出力部
２１１ 補正判断部
２１３ 加工停止部
３００ 半導体加工装置
３０１ 加工部
３０３ センサ部
３０５ 制御部

Claims (18)

  1. 演算装置を用いて、加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出することと、
    前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、
    前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象のダメージ分布を算出することと、
    を含む、ダメージ予測方法。
  2. 前記パターンは、前記被加工物の表面に設けられた開口である、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  3. 前記被加工物は、マスクが形成された前記加工対象であり、
    前記開口は、前記マスクに設けられる、請求項２に記載のダメージ予測方法。
  4. 前記パターン内に伝搬される光のフラックスは、前記光の波長と、前記開口の大きさとに基づく回折近似によって算出される、請求項２に記載のダメージ予測方法。
  5. 前記光は、平面波として近似され、
    前記パターン内に伝搬される光のフラックスは、前記光と前記開口とのフレネル回折によって算出される、請求項４に記載のダメージ予測方法。
  6. 前記パターン内に伝搬されるイオンのフラックスは、前記イオンのエネルギーおよび入射角度を引数とするデータベース、シースシミュレーション、または実測されたデータに基づいて算出される、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  7. 前記プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスは、シミュレーション、または実測されたデータに基づいて算出される、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  8. 前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスは、前記加工対象の表面への入射角度ごとに、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを光線追跡し、光線追跡した前記イオンおよび光のフラックスを反射回数および反射確率によって演算することで算出される、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  9. 前記加工対象の表面における加工反応の進行方向は、前記加工対象の表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルの方向である、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  10. 前記加工対象のダメージ分布は、前記イオンの入射による前記加工対象の形状変化を考慮して算出される、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  11. 前記加工対象のダメージ分布は、前記加工対象の表面からの侵入長に基づいて、イオンおよび光によるダメージと、光によるダメージとをそれぞれ演算することで算出される、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  12. 前記加工対象の表面に到達する光のフラックスの法線ベクトルの方向は、前記加工対象の表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルの方向と同じである、請求項１に記載のダメージ予測方法。
  13. 演算装置を用いて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、
    前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象の表面からの侵入長に基づいて、イオンおよび光によるダメージと、光によるダメージとをそれぞれ演算し、前記加工対象のダメージ分布を算出することと、
    を含む、ダメージ予測方法。
  14. 演算装置を用いて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出することと、
    前記加工対象の表面に到達する光のフラックスの法線ベクトルの方向は、前記加工対象の表面に到達するイオンのフラックスの法線ベクトルの方向と同じであり、前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出することと、
    を含む、ダメージ予測方法。
  15. コンピュータを
    加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出する入射フラックス演算部と、
    前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出する加工面フラックス演算部と、
    前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出するダメージ演算部と、
    として機能させる、プログラム。
  16. 加工対象を含む被加工物のパターンに基づいて、プラズマによって生成されるイオンおよび光のフラックスから、前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスを算出する入射フラックス演算部と、
    前記パターン内に伝搬されるイオンおよび光のフラックスから、光線追跡によって前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスを算出する加工面フラックス演算部と、
    前記加工対象の表面に到達するイオンおよび光のフラックスから、前記加工対象へのダメージの分布を算出するダメージ演算部と、
    を備える、半導体加工システム。
  17. 加工対象を含む被加工物を加工するチャンバの内部の状態を計測するセンサ部と、
    前記センサ部にて計測された情報を用いて算出される前記加工対象のダメージ分布に基づいて、前記被加工物の加工条件に対する補正を判断する補正判断部と、
    判断された前記補正に基づいて、前記加工条件を制御する制御部と、
    をさらに備える、請求項１６に記載の半導体加工システム。
  18. 前記補正判断部が前記補正を判断できない場合、前記被加工物の加工を停止させる加工停止部をさらに備える、請求項１７に記載の半導体加工システム。

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