JP3707807B2 - 不純物シミュレーション方法 - Google Patents
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】
本発明は、不純物シミュレータにおいて不純物濃度分布データやシミュレーションパラメータに対してデータ処理を施した後、所定の不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、シリコン基板等に打ち込まれるイオンの深さ方向に対する不純物濃度をシミュレーションする場合には、SIMS(Secondary Ion Mass Spectroscopy )法等によって得られたイオンの基板深さ方向に対する不純物濃度分布データに基づき所定関数を表すシミュレーションパラメータを抽出し、このシミュレーションパラメータを用いて不純物濃度分布を算出している。
【0003】
SIMS法にて得られた不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出するには、不純物濃度分布データを最小自乗法等によって近似した後、その近似後の値に基づいてシミュレーションパラメータ抽出を行っている。
例えば、ピアソン関数を用いて不純物濃度分布を算出する場合には4つのシミュレーションパラメータ(RP 、ΔRP 、γ、β)が必要となるため、SIMS法にて得られた不純物濃度分布データからこれら4つのシミュレーションパラメータを抽出するようにしている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、SIMS法等によって得られた不純物濃度分布データはスパッタリングにおける初期効果や測定ノイズ等の影響によって値がばらついており、この不純物濃度分布データから抽出したシミュレーションパラメータの値も影響を受けることになる。
特に、接合深さの浅い半導体素子を製造する場合には、不純物濃度分布の表面部分やテール部分が重要となり、ピアソン関数におけるγ、βのシミュレーションパラメータを正確に抽出することが精度の高いシミュレーションを行う上で重要となる。
また、SIMS法等によって得られた不純物濃度分布データにばらつきが生じていると、抽出したシミュレーションパラメータの打ち込みエネルギーに対する連続性が損なわれてしまい、この打ち込みエネルギーに対するシミュレーション精度の低下を招くことになる。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような課題を解決するために成された不純物シミュレーション方法である。
すなわち、本発明は、半導体基板への打ち込みエネルギーに応じた不純物の基板深さに対する不純物濃度分布データに基づき所定のシミュレーションパラメータを抽出し、このシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法であって、先ず、不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行い、次に、このばらつきを緩和するデータ処理を行った後の不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出する。
次いで、抽出したシミュレーションパラメータが打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようなデータ処理を行い、そのデータ処理後のシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法である。
【0006】
【作用】
本発明の不純物シミュレーション方法では、先ず、不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行っているため、不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを正確に抽出することができるようになる。
さらに、抽出したシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようデータ処理を行っているため、不純物濃度分布の打ち込みエネルギーに対する変化を正確にとらえることができるようになる。
【0007】
【実施例】
以下に、本発明の不純物シミュレーション方法の実施例を図に基づいて説明する。
図1〜図2は本発明の主要部である不純物濃度分布データの処理方法を説明するフローチャート、図3〜図4はイオン注入レンジ表の作成フローチャート、図5は不純物シミュレーションシステムのブロック構成図である。
【0008】
先ず、本発明の不純物シミュレーション方法を説明するに先立ち、本発明を行うためのデータ処理システムについて説明する。
すなわち、図5に示すようにこのデータ処理システムは、SIMS測定等によって得られ不純物濃度分布データを蓄積するデータベース31と、各種データの処理を行うためのデータ処理プログラム32と、シミュレーションパラメータを抽出するためのパラメータ抽出プログラム33と、抽出したシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギー毎に表示するイオン注入レンジ表表示部34と、イオン注入レンジ表を不純物シミュレータ36に渡すためのイオン注入レンジ表出力部35とから構成されている。
【0009】
本発明では、このデータ処理システムのデータ処理プログラム32に設けられた不純物濃度分布データ処理プログラム32aによってデータベース31内のSIMS測定データを処理し、さらにエネルギーに対して連続な補間を行うプログラム32bによってイオン注入レンジ表の各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるよう処理することで、不純物シミュレータ36が正確な不純物濃度分布を算出できるようにしている。
【0010】
次に、このようなデータ処理システムを用いた本発明の不純物シミュレーション方法をフローチャートに基づき順に説明する。
先ず、図1のステップS1に示すようにデータ取り込み処理を行う。このステップS1では図5に示すデータベース31からSIMS法等によって得られた不純物濃度分布データをデータ処理プログラム32内に取り込む処理を行う。
次に、図1のステップS2に示す濃度分布データの選択処理を行い、図5に示すデータベース31からデータ処理プログラム32内に取り込んだ不純物濃度分布データの中から処理の対象となるものを選択する。
【0011】
次いで、図1のステップS3に示すように選択した不純物濃度分布データの表示処理を行い、図示しないディスプレイ等にこの不純物濃度分布データを表示する。
不純物濃度分布データを表示した後は、ステップS4に示すようにデータ処理方法の選択を行う。
このデータ処理方法の選択により、オペレータはステップS5に示す例えば7つの処理方法(ステップS5−1〜S5−7)のいずれかを不純物濃度分布データに対して行うことができるようになる。
【0012】
ここで、各データ処理方法の例について説明する。
ステップS5−1に示す深さ方向の範囲指定は、図6に示すようにSIMS法等の測定データ(不純物濃度分布データ)の深さ方向に対する所定範囲を指定することで、シミュレーションパラメータの抽出において測定データの初期効果部分やテール部分のばらつきを考慮しないようにするデータ処理方法である。
【0013】
また、ステップS5−2に示す不純物濃度の範囲指定では、図7に示すようにSIMS法等の測定データの濃度に対する所定範囲を指定することで、シミュレーションパラメータの抽出において測定データのテール部分等のばらつきを考慮しないようにするデータ処理方法である。
【0014】
さらに、ステップS5−3に示す不純物濃度分布データの合成では、図8に示すように例えば2つの測定データAおよびBを部分的に合成するものであり、例えば、測定データBにおける深さの浅い部分と、測定データAにおける深さの浅い部分以外の部分とを合成することで、測定データの初期効果やばらつきを緩和するよう処理している。
【0015】
ステップS5−4に示す複数分布の平均化では、図9に示すように例えば2つの測定データCとDとの平均をとることで処理後データEを算出している。
これによって、測定誤差等が緩和する状態となり、シミュレーションパラメータの抽出における信頼性が向上することになる。
【0016】
また、ステップS5−5に示すスムージングでは、図10に示すように測定データにノイズが乗っている場合にこれを例えば平均化処理することでスムージングを行い、滑らかな処理後データを得るようにしている。
ステップS5−6に示す不純物濃度分布データの平均化では、図11に示すように測定データにおける深さ方向の分解能を粗くすることで平坦化し、ノイズレベルを低下させる処理を行っている。
さらに、ステップS5−7に示す主観的な修正では、図12に示すように測定データにおいて経験的に測定誤差が現れることが分かっている部分、例えば初期効果部分やテール部分をオペレータが自ら修正するものである。
【0017】
測定データに対してこのようなデータ処理を施すことにより、SIMS法等によって得た測定データのばらつきを緩和することができ、シミュレーションパラメータの抽出を正確に行うことができるようになる。
このようなデータ処理を施した後、本発明では図2のステップS6に示す処理後データの表示を行い、さらにステップS7に示す処理終了か否かの判断を行う。
【0018】
この判断でYesであればデータ処理を終了し、NoであればステップS8に進んで前のデータの処理を行うか否かの判断を行う。
前のデータの処理を行う場合にはステップS8でYesとなってステップS9へ進み処理前のデータすなわちSIMS法等による測定データをそのまま表示する。
また、ステップS8でNoの場合にはステップS10へ進み処理後データの表示を行う。
そして、図1に示すステップS4へ戻り、先に説明したデータ処理方法の選択から所定のデータ処理までを再度行うようにする。
【0019】
本発明は、このような流れによってSIMS法等による測定データをデータ処理した後、処理後データを図5に示すパラメータ抽出プログラム33へ渡し、そこで例えば最小自乗法等を用いてシミュレーションパラメータの抽出作業を行う。
シミュレーションパラメータは誤差が緩和された測定データに基づき抽出されるものであり、図5に示す不純物シミュレータ36における正確な不純物濃度分布の算出に使用されることになる。
【0020】
次に、イオン注入レンジ表の作成について説明する。
イオン注入レンジ表とは、シミュレーションパラメータがイオンの打ち込みエネルギー毎にそれぞれ表示されるものであり、この表が図5に示す不純物シミュレータ36に渡されることで各打ち込みエネルギーに対する不純物濃度分布を算出できるようになる。
【0021】
本発明では、先に説明した所定のデータ処理を施した測定データを用い、図5に示すパラメータ抽出プログラム33にてシミュレーションパラメータの抽出を行い、各打ち込みエネルギー毎のシミュレーションパラメータ、すなわちイオン注入レンジ表をイオン注入レンジ表表示部34にて表示するようにしている。
この際、表示されるイオン注入レンジ表においては、シミュレーションパラメータが打ち込みエネルギーに対して連続性に乏しい値となっており、このまま図5に示す不純物シミュレータ36にて不純物濃度分布を算出させても打ち込みエネルギーに対してばらついた状態となってしまう。
【0022】
そこで、本発明では、各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようデータ処理を行って新たなイオン注入レンジ表を作成している。
【0023】
以下、イオン注入レンジ表の作成について説明する。
先ず、図3のステップS11に示すようにエネルギー毎の不純物濃度分布データの表示を行い、ステップS12に示すようにエネルギーに対する各シミュレーションパラメータの表示を行う。
そして、図5に示すエネルギーに対して連続な補間を行うプログラム32bによって以下のデータ処理を行う。
【0024】
すなわち、先ずステップS13に示すパラメータ選択として、データ処理の対象となるシミュレーションパラメータの選択を行う。
この選択において、シミュレーションパラメータのRP 、ΔRP 、γのいずれかを選択した場合にはステップS14へ進み、シミュレーションパラメータβを選択した場合にはステップS15へと進む。
ステップ14、15では、おのおの選択されたシミュレーションパラメータにおいて基準点となるエネルギーを指定する。
【0025】
次に、シミュレーションパラメータのRP 、ΔRP 、γのいずれかを選択した場合にはステップS16に示すように、直線補間を行うかスプライン補間を行うかの補間方法の選択を行い、直線補間を選択した場合にはステップS18に示す直線補間処理を行い、スプライン補間を選択した場合にはステップS19に示すスプライン補間処理を行う。
【0026】
また、シミュレーションパラメータのβを選択した場合にはステップS17に示すように、直線補間、スプライン補間、関数補間のいずれかの補間方法の選択を行う。
そして、直線補間を選択した場合にはステップS18に示す直線補間処理を行い、スプライン補間を選択した場合にはステップS19に示すスプライン補間処理を行い、関数補間を選択した場合にはステップS20に示す関数補間処理を行う。
【0027】
本発明では、これらの補間方法によるデータ処理によって各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるよう補間することができるようになる。
ステップS21では、この打ち込みエネルギーに対して連続的な値となったシミュレーションパラメータに基づきイオン注入レンジ表を作成する処理を行い、さらに図4に示すステップS22では打ち込みエネルギー毎の新しい不純物濃度分布データの表示を行う。
【0028】
オペレータは、この表示を参照して次のステップS23に示す再度補間を行うか否かの判断を行い、行わない場合すなわち表示された不純物濃度分布データで良いという場合にはNoとなって処理を終了する。
また、再度補間を行う場合にはステップS23でYesとなり、ステップS24の判断で補間のやり直しをするか否かの判断を行いYesの場合にはステップS25へ進み補間前のイオン注入レンジ表の表示を行う。
【0029】
一方、ステップS24の判断でNoの場合にはステップS26へ進み、補間後のイオン注入レンジ表を表示する処理を行う。
その後、図3に示すステップS13へ戻り、先に説明した補間処理を再度施すようにする。
【0030】
このようにして得られたイオン注入レンジ表には、誤差の少ない測定データに基づき抽出されたシミュレーションパラメータが表示されているとともに、打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるシミュレーションパラメータが表示されることになる。
【0031】
本発明では、このようなイオン注入レンジ表を図5に示すイオン注入レンジ表出力部35から不純物シミュレータ36へ渡す。
これによって、不純物シミュレータ36は打ち込みエネルギーに対して連続的に変化する不純物濃度分布を精度良く算出することになる。
特に、不純物濃度分布のテール部分や打ち込みエネルギーを変化させた場合の精度を向上させることができるようになる。
【0032】
また、本発明の他の例として図14のブロック構成図に示すようなデータ処理システムを用いてもよい。
すなわち、このデータ処理システムのデータベース31’は、SIMS測定30aによる測定データとイオン注入モンテカルロシミュレータ30bによる不純物濃度分布データとから構成されるものである。
【0033】
つまり、データベース31’をこのような2つのデータから構成することにより、パラメータ抽出プログラム33によるシミュレーションパラメータ抽出をより正確に行うことができるようになり、不純物シミュレータ36による高精度の不純物濃度分布算出を実現することが可能となる。
【0034】
なお、本実施例で説明したシミュレーションパラメータはピアソン関数におけるRP 、ΔRP 、γ、βに限定されず他の関数におけるシミュレーションパラメータであっても同様である。
また、不純物濃度分布データを得る方法はSIMS法に限定されず、他の方法によって得ても同様である。
【0035】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の不純物シミュレーション方法によれば次のような効果がある。
すなわち、本発明では、SIMS法等によって得られた不純物濃度分布データをデータ処理することで初期効果部分やテール部分のばらつきを緩和したデータにすることができ、これに基づき正確なシミュレーションパラメータを得ることが可能となる。
これにより、高精度の不純物濃度分布を算出することが可能となる。
しかも、本発明ではシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値にすることができるため、不純物濃度分布も打ち込みエネルギーに対して連続的に算出することが可能となる。
このため、不純物の打ち込みエネルギーを変化させた際のシミュレーション精度が向上し、半導体素子の信頼性向上に寄与することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を説明するフローチャート(その1)である。
【図2】本発明を説明するフローチャート(その2)である。
【図3】イオン注入レンジ表の作成フローチャート(その1)である。
【図4】イオン注入レンジ表の作成フローチャート(その2)である。
【図5】データ処理システムのブロック構成図である。
【図6】深さ方向の範囲指定例を示す図である。
【図7】不純物濃度の範囲指定例を示す図である。
【図8】不純物濃度分布データの合成例を示す図である。
【図9】複数の不純物濃度分布データの平均化例を示す図である。
【図10】スムージングの例を示す図である。
【図11】不純物濃度分布データの平坦化例を示す図である。
【図12】主観的な修正例を示す図である。
【図13】イオン注入レンジ表の一例を示す図である。
【図14】他の例を説明するブロック構成図である。
【符号の説明】
31 データベース 32 データ処理プログラム
32a 不純物濃度分布データ処理プログラム
32b エネルギーに対して連続な補間を行うプログラム
33 パラメータ抽出プログラム 34 イオン注入レンジ表表示部
35 イオン注入レンジ表出力部 36 不純物シミュレータ
【産業上の利用分野】
本発明は、不純物シミュレータにおいて不純物濃度分布データやシミュレーションパラメータに対してデータ処理を施した後、所定の不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、シリコン基板等に打ち込まれるイオンの深さ方向に対する不純物濃度をシミュレーションする場合には、SIMS(Secondary Ion Mass Spectroscopy )法等によって得られたイオンの基板深さ方向に対する不純物濃度分布データに基づき所定関数を表すシミュレーションパラメータを抽出し、このシミュレーションパラメータを用いて不純物濃度分布を算出している。
【0003】
SIMS法にて得られた不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出するには、不純物濃度分布データを最小自乗法等によって近似した後、その近似後の値に基づいてシミュレーションパラメータ抽出を行っている。
例えば、ピアソン関数を用いて不純物濃度分布を算出する場合には4つのシミュレーションパラメータ(RP 、ΔRP 、γ、β)が必要となるため、SIMS法にて得られた不純物濃度分布データからこれら4つのシミュレーションパラメータを抽出するようにしている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、SIMS法等によって得られた不純物濃度分布データはスパッタリングにおける初期効果や測定ノイズ等の影響によって値がばらついており、この不純物濃度分布データから抽出したシミュレーションパラメータの値も影響を受けることになる。
特に、接合深さの浅い半導体素子を製造する場合には、不純物濃度分布の表面部分やテール部分が重要となり、ピアソン関数におけるγ、βのシミュレーションパラメータを正確に抽出することが精度の高いシミュレーションを行う上で重要となる。
また、SIMS法等によって得られた不純物濃度分布データにばらつきが生じていると、抽出したシミュレーションパラメータの打ち込みエネルギーに対する連続性が損なわれてしまい、この打ち込みエネルギーに対するシミュレーション精度の低下を招くことになる。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような課題を解決するために成された不純物シミュレーション方法である。
すなわち、本発明は、半導体基板への打ち込みエネルギーに応じた不純物の基板深さに対する不純物濃度分布データに基づき所定のシミュレーションパラメータを抽出し、このシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法であって、先ず、不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行い、次に、このばらつきを緩和するデータ処理を行った後の不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出する。
次いで、抽出したシミュレーションパラメータが打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようなデータ処理を行い、そのデータ処理後のシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法である。
【0006】
【作用】
本発明の不純物シミュレーション方法では、先ず、不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行っているため、不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを正確に抽出することができるようになる。
さらに、抽出したシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようデータ処理を行っているため、不純物濃度分布の打ち込みエネルギーに対する変化を正確にとらえることができるようになる。
【0007】
【実施例】
以下に、本発明の不純物シミュレーション方法の実施例を図に基づいて説明する。
図1〜図2は本発明の主要部である不純物濃度分布データの処理方法を説明するフローチャート、図3〜図4はイオン注入レンジ表の作成フローチャート、図5は不純物シミュレーションシステムのブロック構成図である。
【0008】
先ず、本発明の不純物シミュレーション方法を説明するに先立ち、本発明を行うためのデータ処理システムについて説明する。
すなわち、図5に示すようにこのデータ処理システムは、SIMS測定等によって得られ不純物濃度分布データを蓄積するデータベース31と、各種データの処理を行うためのデータ処理プログラム32と、シミュレーションパラメータを抽出するためのパラメータ抽出プログラム33と、抽出したシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギー毎に表示するイオン注入レンジ表表示部34と、イオン注入レンジ表を不純物シミュレータ36に渡すためのイオン注入レンジ表出力部35とから構成されている。
【0009】
本発明では、このデータ処理システムのデータ処理プログラム32に設けられた不純物濃度分布データ処理プログラム32aによってデータベース31内のSIMS測定データを処理し、さらにエネルギーに対して連続な補間を行うプログラム32bによってイオン注入レンジ表の各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるよう処理することで、不純物シミュレータ36が正確な不純物濃度分布を算出できるようにしている。
【0010】
次に、このようなデータ処理システムを用いた本発明の不純物シミュレーション方法をフローチャートに基づき順に説明する。
先ず、図1のステップS1に示すようにデータ取り込み処理を行う。このステップS1では図5に示すデータベース31からSIMS法等によって得られた不純物濃度分布データをデータ処理プログラム32内に取り込む処理を行う。
次に、図1のステップS2に示す濃度分布データの選択処理を行い、図5に示すデータベース31からデータ処理プログラム32内に取り込んだ不純物濃度分布データの中から処理の対象となるものを選択する。
【0011】
次いで、図1のステップS3に示すように選択した不純物濃度分布データの表示処理を行い、図示しないディスプレイ等にこの不純物濃度分布データを表示する。
不純物濃度分布データを表示した後は、ステップS4に示すようにデータ処理方法の選択を行う。
このデータ処理方法の選択により、オペレータはステップS5に示す例えば7つの処理方法(ステップS5−1〜S5−7)のいずれかを不純物濃度分布データに対して行うことができるようになる。
【0012】
ここで、各データ処理方法の例について説明する。
ステップS5−1に示す深さ方向の範囲指定は、図6に示すようにSIMS法等の測定データ(不純物濃度分布データ)の深さ方向に対する所定範囲を指定することで、シミュレーションパラメータの抽出において測定データの初期効果部分やテール部分のばらつきを考慮しないようにするデータ処理方法である。
【0013】
また、ステップS5−2に示す不純物濃度の範囲指定では、図7に示すようにSIMS法等の測定データの濃度に対する所定範囲を指定することで、シミュレーションパラメータの抽出において測定データのテール部分等のばらつきを考慮しないようにするデータ処理方法である。
【0014】
さらに、ステップS5−3に示す不純物濃度分布データの合成では、図8に示すように例えば2つの測定データAおよびBを部分的に合成するものであり、例えば、測定データBにおける深さの浅い部分と、測定データAにおける深さの浅い部分以外の部分とを合成することで、測定データの初期効果やばらつきを緩和するよう処理している。
【0015】
ステップS5−4に示す複数分布の平均化では、図9に示すように例えば2つの測定データCとDとの平均をとることで処理後データEを算出している。
これによって、測定誤差等が緩和する状態となり、シミュレーションパラメータの抽出における信頼性が向上することになる。
【0016】
また、ステップS5−5に示すスムージングでは、図10に示すように測定データにノイズが乗っている場合にこれを例えば平均化処理することでスムージングを行い、滑らかな処理後データを得るようにしている。
ステップS5−6に示す不純物濃度分布データの平均化では、図11に示すように測定データにおける深さ方向の分解能を粗くすることで平坦化し、ノイズレベルを低下させる処理を行っている。
さらに、ステップS5−7に示す主観的な修正では、図12に示すように測定データにおいて経験的に測定誤差が現れることが分かっている部分、例えば初期効果部分やテール部分をオペレータが自ら修正するものである。
【0017】
測定データに対してこのようなデータ処理を施すことにより、SIMS法等によって得た測定データのばらつきを緩和することができ、シミュレーションパラメータの抽出を正確に行うことができるようになる。
このようなデータ処理を施した後、本発明では図2のステップS6に示す処理後データの表示を行い、さらにステップS7に示す処理終了か否かの判断を行う。
【0018】
この判断でYesであればデータ処理を終了し、NoであればステップS8に進んで前のデータの処理を行うか否かの判断を行う。
前のデータの処理を行う場合にはステップS8でYesとなってステップS9へ進み処理前のデータすなわちSIMS法等による測定データをそのまま表示する。
また、ステップS8でNoの場合にはステップS10へ進み処理後データの表示を行う。
そして、図1に示すステップS4へ戻り、先に説明したデータ処理方法の選択から所定のデータ処理までを再度行うようにする。
【0019】
本発明は、このような流れによってSIMS法等による測定データをデータ処理した後、処理後データを図5に示すパラメータ抽出プログラム33へ渡し、そこで例えば最小自乗法等を用いてシミュレーションパラメータの抽出作業を行う。
シミュレーションパラメータは誤差が緩和された測定データに基づき抽出されるものであり、図5に示す不純物シミュレータ36における正確な不純物濃度分布の算出に使用されることになる。
【0020】
次に、イオン注入レンジ表の作成について説明する。
イオン注入レンジ表とは、シミュレーションパラメータがイオンの打ち込みエネルギー毎にそれぞれ表示されるものであり、この表が図5に示す不純物シミュレータ36に渡されることで各打ち込みエネルギーに対する不純物濃度分布を算出できるようになる。
【0021】
本発明では、先に説明した所定のデータ処理を施した測定データを用い、図5に示すパラメータ抽出プログラム33にてシミュレーションパラメータの抽出を行い、各打ち込みエネルギー毎のシミュレーションパラメータ、すなわちイオン注入レンジ表をイオン注入レンジ表表示部34にて表示するようにしている。
この際、表示されるイオン注入レンジ表においては、シミュレーションパラメータが打ち込みエネルギーに対して連続性に乏しい値となっており、このまま図5に示す不純物シミュレータ36にて不純物濃度分布を算出させても打ち込みエネルギーに対してばらついた状態となってしまう。
【0022】
そこで、本発明では、各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようデータ処理を行って新たなイオン注入レンジ表を作成している。
【0023】
以下、イオン注入レンジ表の作成について説明する。
先ず、図3のステップS11に示すようにエネルギー毎の不純物濃度分布データの表示を行い、ステップS12に示すようにエネルギーに対する各シミュレーションパラメータの表示を行う。
そして、図5に示すエネルギーに対して連続な補間を行うプログラム32bによって以下のデータ処理を行う。
【0024】
すなわち、先ずステップS13に示すパラメータ選択として、データ処理の対象となるシミュレーションパラメータの選択を行う。
この選択において、シミュレーションパラメータのRP 、ΔRP 、γのいずれかを選択した場合にはステップS14へ進み、シミュレーションパラメータβを選択した場合にはステップS15へと進む。
ステップ14、15では、おのおの選択されたシミュレーションパラメータにおいて基準点となるエネルギーを指定する。
【0025】
次に、シミュレーションパラメータのRP 、ΔRP 、γのいずれかを選択した場合にはステップS16に示すように、直線補間を行うかスプライン補間を行うかの補間方法の選択を行い、直線補間を選択した場合にはステップS18に示す直線補間処理を行い、スプライン補間を選択した場合にはステップS19に示すスプライン補間処理を行う。
【0026】
また、シミュレーションパラメータのβを選択した場合にはステップS17に示すように、直線補間、スプライン補間、関数補間のいずれかの補間方法の選択を行う。
そして、直線補間を選択した場合にはステップS18に示す直線補間処理を行い、スプライン補間を選択した場合にはステップS19に示すスプライン補間処理を行い、関数補間を選択した場合にはステップS20に示す関数補間処理を行う。
【0027】
本発明では、これらの補間方法によるデータ処理によって各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるよう補間することができるようになる。
ステップS21では、この打ち込みエネルギーに対して連続的な値となったシミュレーションパラメータに基づきイオン注入レンジ表を作成する処理を行い、さらに図4に示すステップS22では打ち込みエネルギー毎の新しい不純物濃度分布データの表示を行う。
【0028】
オペレータは、この表示を参照して次のステップS23に示す再度補間を行うか否かの判断を行い、行わない場合すなわち表示された不純物濃度分布データで良いという場合にはNoとなって処理を終了する。
また、再度補間を行う場合にはステップS23でYesとなり、ステップS24の判断で補間のやり直しをするか否かの判断を行いYesの場合にはステップS25へ進み補間前のイオン注入レンジ表の表示を行う。
【0029】
一方、ステップS24の判断でNoの場合にはステップS26へ進み、補間後のイオン注入レンジ表を表示する処理を行う。
その後、図3に示すステップS13へ戻り、先に説明した補間処理を再度施すようにする。
【0030】
このようにして得られたイオン注入レンジ表には、誤差の少ない測定データに基づき抽出されたシミュレーションパラメータが表示されているとともに、打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるシミュレーションパラメータが表示されることになる。
【0031】
本発明では、このようなイオン注入レンジ表を図5に示すイオン注入レンジ表出力部35から不純物シミュレータ36へ渡す。
これによって、不純物シミュレータ36は打ち込みエネルギーに対して連続的に変化する不純物濃度分布を精度良く算出することになる。
特に、不純物濃度分布のテール部分や打ち込みエネルギーを変化させた場合の精度を向上させることができるようになる。
【0032】
また、本発明の他の例として図14のブロック構成図に示すようなデータ処理システムを用いてもよい。
すなわち、このデータ処理システムのデータベース31’は、SIMS測定30aによる測定データとイオン注入モンテカルロシミュレータ30bによる不純物濃度分布データとから構成されるものである。
【0033】
つまり、データベース31’をこのような2つのデータから構成することにより、パラメータ抽出プログラム33によるシミュレーションパラメータ抽出をより正確に行うことができるようになり、不純物シミュレータ36による高精度の不純物濃度分布算出を実現することが可能となる。
【0034】
なお、本実施例で説明したシミュレーションパラメータはピアソン関数におけるRP 、ΔRP 、γ、βに限定されず他の関数におけるシミュレーションパラメータであっても同様である。
また、不純物濃度分布データを得る方法はSIMS法に限定されず、他の方法によって得ても同様である。
【0035】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の不純物シミュレーション方法によれば次のような効果がある。
すなわち、本発明では、SIMS法等によって得られた不純物濃度分布データをデータ処理することで初期効果部分やテール部分のばらつきを緩和したデータにすることができ、これに基づき正確なシミュレーションパラメータを得ることが可能となる。
これにより、高精度の不純物濃度分布を算出することが可能となる。
しかも、本発明ではシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値にすることができるため、不純物濃度分布も打ち込みエネルギーに対して連続的に算出することが可能となる。
このため、不純物の打ち込みエネルギーを変化させた際のシミュレーション精度が向上し、半導体素子の信頼性向上に寄与することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を説明するフローチャート(その1)である。
【図2】本発明を説明するフローチャート(その2)である。
【図3】イオン注入レンジ表の作成フローチャート(その1)である。
【図4】イオン注入レンジ表の作成フローチャート(その2)である。
【図5】データ処理システムのブロック構成図である。
【図6】深さ方向の範囲指定例を示す図である。
【図7】不純物濃度の範囲指定例を示す図である。
【図8】不純物濃度分布データの合成例を示す図である。
【図9】複数の不純物濃度分布データの平均化例を示す図である。
【図10】スムージングの例を示す図である。
【図11】不純物濃度分布データの平坦化例を示す図である。
【図12】主観的な修正例を示す図である。
【図13】イオン注入レンジ表の一例を示す図である。
【図14】他の例を説明するブロック構成図である。
【符号の説明】
31 データベース 32 データ処理プログラム
32a 不純物濃度分布データ処理プログラム
32b エネルギーに対して連続な補間を行うプログラム
33 パラメータ抽出プログラム 34 イオン注入レンジ表表示部
35 イオン注入レンジ表出力部 36 不純物シミュレータ
Claims (1)
- 半導体基板への打ち込みエネルギーに応じた基板深さに対する不純物濃度分布データに基づき所定のシミュレーションパラメータを抽出し、該シミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法であって、
先ず、前記不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行い、
次に、前記ばらつきを緩和するデータ処理を行った後の不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出し、
次いで、抽出した前記シミュレーションパラメータが前記打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようなデータ処理を行い、
その後、前記連続的な値となるようなデータ処理を行った後のシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出することを特徴とする不純物シミュレーション方法。
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