JP3983093B2 - 分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、分光エリプソメータを用いて得たデータから基板上に形成された多結晶化合物半導体の組成決定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
分光エリプソメータを用いて入射光と反射光の偏光変化量を測定し、その結果から膜厚（ｄ）、複素屈折率Ｎ（Ｎ＝ｎ−ｉｋ）を算出することができる。
偏光変化量（ρ）はρ＝ｔａｎψｅｘｐ（ｉΔ）で表され、波長（λ）、入射角度（φ）、膜厚、複素屈折率等のパラメータに依存するので、その関係は次のようになる。
（ｄ，ｎ，ｋ）＝ｆ（Ψ，Δ，λ，φ）
【０００３】
入射角度を固定した場合、単一波長エリプソメータでは、（ｄ，ｎ，ｋ）の３つの未知数に対し、２つの独立変数しか測定できないので、ｄ，ｎ，ｋの内のいずれか一つを既知として固定する必要がある。単一波長でも入射角度を変えると測定変数は増加する。しかしながら、入射角度（φ）の違いによる（Ψ（φ ₁ ），Δ（φ ₁ ））対の中に強い相関関係があるため、ｄ，ｎ，ｋを精度良く求めることは難しい。
【０００４】
偏光変化量は、光が通る体積、（位相角（β）×ビーム径の面積）で表すことができる。ビーム径が一定とすると偏光変化量は次のようになる。
偏光変化量∝膜厚（ｄ）×（複素屈折率Ｎ）×φ
ここにおいて、φは入射角である。膜厚（ｄ）が薄く、Ｎが低ければ、位相角（β）の変化が小さくなり、ｄとＮの間に相関関係が強くなる。
【０００５】
前述した問題は、極薄膜２層構造の場合、上記にさらに各層の間に相関関係が発生する可能性があり、偏光変化量を表している測定結果（Ψ_E ( λ_i ) ，Δ_E ( λ_i ) ）から、各層のｎ，ｋ，ｄを求めることが困難となる。
【０００６】
前述したように、測定された多層薄膜の偏光変化を表している測定スペクトル（Ψ_E ( λ_i ) ，Δ_E ( λ_i ) ）は、前記基板のｎ，ｋ情報、各層のｎ，ｋ，ｄの情報のすべてを含んでいるが、これから、前記基板のｎ，ｋ情報、各層のｎ，ｋ，ｄの情報の唯一の組み合わせを算出することはできない（基板のみの場合を除く）。この前記唯一の組み合わせを探す方法は、分光エリプソメータデータの解析と呼ばれる。解析を行うときは、前記基板のｎ，ｋ情報、各層のｎ，ｋ，ｄの情報を利用してモデルをたてる。この中の基板や各層のｎ，ｋ情報には、リファレンス（既知のテーブルデータ）や分散式、または似たような材質の単層薄膜の光学定数を使用する。
分散式とは、物質の誘電率の波長依存性を示す式であり、近赤外から紫外線領域では、この誘電率ε（λ）は材料の構成原子の結合様式から決定される。
分散式として、調和振動子をもとにした計算式、量子力学をもとにした計算式、経験式等が知られており、通常２つ以上のパラメータを含んでいる。
前述したモデルに含まれているすべての未知数（各層の厚さや、分散式パラメータ、混合比など）を変化させながら、測定データにあわせていく。
これをフィッティングといい、このフィッティングの結果、各層の膜厚や混合比などが求まり、分散式パラメータからは、材料の誘電率ε（λ）を計算することができる。材料の誘電率と屈折率は下記の関係にある。
ε＝Ｎ²
【０００７】
なおここで、本発明方法で頻繁に使用するフィッティングについて簡単に説明しておく。
（フィッティングの結果のχ² の意味）
Ｎ個の測定データ対Ｅｘｐ（ｉ＝１，２．．．，Ｎ）と前記モデルの対応するＮ個のモデルの計算データ対Ｍｏｄ（ｉ＝１，２．．．，Ｎ）とし、測定誤差は正規分布をするとし、標準偏差をσ_i とすると、平均二乗誤差（χ² ）は、次のようにして与えられる。
_N
χ² ＝〔１／（２Ｎ−Ｐ）〕Σ（Ｅｘｐ−Ｍｏｄ）² ／σ_i ^2
i=1
ここで、Ｐはパラメータの数である。χ² が小さいということは測定結果とモデルの一致度が大きいということに他ならないから、複数のモデルについて比較するときに、χ² の最も低いものがベストモデルということになる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
最近、多結晶化合物半導体などで、その中の特定の層の原子（注目原子）の濃度等について測定したいという強い要請がある。
本発明では、様々な理由により、１つの分散式では膜の誘電率の波長依存性を特定できないかまたは困難な場合についても問題にして、有効媒質論（Effective Medium Theory)を利用して、有効誘電率(Effective Dielectric Function) を計算する。
一般的に、例えばホスト材料中に様々な誘電率を持つＮ個の物質（ゲスト）が混ざり合っている場合、有効誘電率（ε）は、下記の様に表される。
_N
（ε−ε_h ）／（ε＋ｋε_h ）＝Σ ｆ_j （ε_j −ε_h ）／（ε_j ＋ｋε_h ）
^j=1
この時ε_h はホストの誘電率を、ε_j はｊ個目の誘電率を、ｋはスクリーニングファクターを示している。ここで、ホストの材料と、中に入っている材料がほぼ同じ量で混ざり合っているか、またはどちらがホストかゲストか分からない場合、ホストの材料自身が有効媒質材料と同じε＝ε_h になる。この条件の有効媒質論をブラッグマンの有効媒質近似（Bruggeman Effective Medium Approximation以下本願において単にＥＭＡ）と呼ばれている。３つの球状物質Ａ，Ｂ，Ｃが対照的に混在しているときの誘電率εは次の式で与えられる。
ｆ_a （ε_a −ε）／（ε_a ＋２ε）＋ｆ_b （ε_b −ε）／（ε_b ＋２ε）＋ｆ_c （ε_c −ε）／（ε_c ＋２ε）＝０
ここで、
ε : 求めようとする有効誘電率
ε_a , ε_b , ε_c : 球状物質Ａ，Ｂ，Ｃの誘電率
ｆ_a , ｆ_b , ｆ_c : 各物質の混合比（Volume Fraction 以下Vf）で、
ｆ_a ＋ｆ_b ＋ｆ_c ＝1
基板上の膜が不均一または不連続や、いくつかの材料が混ざり合っている場合、波長オーダーより十分小さく、物理的に混合している複数の物質から成る媒質については、有効媒質近似（ＥＭＡ）を利用してモデルをたてる。
物質Ａと物質Ｂと物質Ｃが混合している場合について説明する。このときの有効媒質近似（ＥＭＡ）は、物質Ａの混合比、物質Ｂの混合比、物質Ｃの混合比、ＡとＢとＣの混合層の膜厚、誘電率には分散式やリファレンスデータなどを推定してフィッティングを行い、評価する。
【０００９】
結晶材料とは、実際は単結晶であり、１つの無限大のグレイン（グレインバウンダリーなし）からなっている。それに対し実際の多結晶材料は「たくさんの小さな単結晶（グレイン）」または「たくさんのグレインとアモルファス成分」からなっている（作り方によっては空間が入る可能性あり）。見方を容易にすると一般的に、多結晶材料は「結晶の成分とアモルファス成分」または「結晶の成分とアモルファス成分、空間（Void）」の混ぜ合わせとして見ることができる。ここから、前述した有効媒質近似（ＥＭＡ）を利用して、多結晶の誘電率を計算することができる。
様々な結晶の物質の誘電率は良く知られており、既知のデータ（リファレンス）を利用することが一般的である。それに対し、アモルファス物質の誘電率は作製方法によって非常に変化するため、既知のデータは限られている材料および作製方法にしか存在していない。
多結晶材料のグレインの大きさやグレインバウンダリー（Grain boundary）の大きさ、アモルファス成分の有無、結晶化率によって、多結晶材料の誘電率は非常に変わる。そのため、リファレンスは限られている材料および作製方法にしか存在しない。
シリコンなど半導体業界で一番よく使われている材料では、結晶シリコン（c-Si）のみでなく、アモルファスシリコン（a-Si）やポリシリコン（p-Si）にも、リファレンスが存在する。
【００１０】
最近、非常に需要が多くなった結晶SiGe（ c-Si_1-XGe_X ）の様々なGe濃度（ｘ）の誘電率リファレンスは存在している。
結晶SiGe（ c-Si_1-XGe_X ）の誘電率はGe濃度に依存しているため、分光エリプソメータのデータからc-SiGeの誘電率を求めることで、Ge濃度を計算することが可能となる。
それに対し、多結晶SiGe（ p-Si_1-XGe_X ）では、前述した通り、Ge濃度だけでなく、結晶化率も変わるため、各結晶化率の各Ge濃度によって誘電率が変化する。よって、これにあわせたリファレンスを作製することは困難である。
前述した通り、p-SiGeの場合、前記したSiGeのように、リファレンスを用いて、分光エリプソメータのデータの誘電率から、Ge濃度を計算することができない。
【００１１】
本発明の目的は、エリプソメータを用いて得たデータから、新しい近似計算方法を用いることで、最終的に多結晶化合物半導体中の注目原子の濃度を算出する測定方法を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明による分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法は、
計測対象の基板上に形成された多結晶化合物半導体層を含む複数の層へ分光エリプソメータを用いて照射する入射光の波長を変えて各波長λ_i ごとの入射光と反射光の偏光の変化である測定スペクトルΨ_E (λ_i )とΔ_E (λ_i )を得るΨ_E ，Δ_E スペクトル測定段階と、
基板の複素屈折率（Ｎ₀ (ｎ₀ ,ｋ₀ )）および各層の考えられる複素屈折率（Ｎ₁ (ｎ₁ ,ｋ₁ )、Ｎ₂ (ｎ₂ ,ｋ₂ )・・・）、各層の膜厚を設定し、
多結晶化合物半導体層の複素屈折率には、注目原子が入っている結晶化合物半導体リファレンスと注目原子が入っているアモルファス化合物半導体とを混ぜ合わせて使用し、いくつかのモデルをたてる第１ステップ、
前記各モデルについて、膜厚や混合比を変数として、未知のアモルファス化合物半導体の分散式をフィッティングする第２ステップ、
前記フィッティングの結果から得られる平均二乗誤差（χ ² ）が最も低く、さらにアモルファス化合物半導体の混合比が最小の結果をモデルごとに選択する第３ステップ、
前記第３ステップでモデルごとに選択された結果の中から、平均二乗誤差（χ ² ）が最も低く、さらにアモルファス化合物半導体の混合比が最小の結果を選択する第４ステップ
からなる解析段階とを含んで構成されている。
【００１３】
本発明による方法は、上述した分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、
前記解析段階は、
前記ステップ４で選択された平均二乗誤差（χ ² ）が最も低く、アモルファス化合物半導体の混合比が最小の結果を有するモデルから、さらに多結晶化合物半導体層の膜厚、混合比、または多結晶化合物半導体層以外の層の膜厚、混合比についてフィッティングを行う段階を備え、
前記フィッティングの結果のうち、多結晶化合物半導体の混合比と前記多結晶化合物半導体中の注目原子の組成比に基づいて注目原子の組成を算出する計算段階を含むものである。
【００１４】
本発明による方法は、上述した分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、多結晶化合物半導体層は、原子Ｐ及び注目原子Ｑを有し、注目原子Ｑの組成比率(X )の異なる結晶化合物半導体２種類（Ａ１，Ａ２）と、
注目原子を有するアモルファス化合物半導体Ｂとを含むものであり、
前記解析段階で選択された結果は、以下の組成比率(X)と混合比（Vf）を持つものであり、
Ａ１： Ｐ_(1-x1)Ｑ_x1 混合比がVf₁
Ａ２： Ｐ_(1-x2)Ｑ_x2 混合比がVf₂
Ｂ ： Ｒ 混合比がVf₃
前記計算段階は、多結晶化合物半導体注目原子濃度を下記式
多結晶化合物半導体注目原子濃度＝(X1・Vf₁ ＋X2・Vf₂ )・100/(Vf₁ ＋Vf₂ )
atom％
で算出するように構成されている。
【００１５】
本発明による方法は、上述した分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、
多結晶化合物半導体の組成比はアモルファス部分の組成比と結晶部分の有効な組成比が同じであると仮定して計算を行う近似方法を用いる。
【００１６】
本発明による方法は、上述した分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、
Ａ１は結晶SiGeであり、Ge濃度がx1（Si_(1-x1)Ge_x1）、混合比Vf₁ で表され、
Ａ２は結晶SiGeであり、Ge濃度がx2（Si_(1-x2)Ge_x2）、混合比Vf₂ で表され、
ＢはアモルファスSiGeであり、混合比Vf₃ で表される。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下図面等を参照して本発明による分光エリプソメータを用いた多結晶SiGeのGe濃度を求める解析方法の実施の形態を説明する。
図１は、本発明方法で使用するエリプソメータの構成を示す略図である。
図２は、測定対象の構成を説明するための略図である。
図３は本発明方法の流れ図である。図４に解析第１段階、図５に解析第２段階、と計算段階を示している。
【００２０】
本発明方法では、図１に示す装置で測定を行う、計測対象の前記多結晶化合物半導体層を、入射光の波長を変えて各波長λ_i ごとの入射光と反射光の偏光の変化である測定スペクトルΨ_E ( λ_i ) とΔ_E ( λ_i ) を得るΨ_E ，Δ_E スペクトル測定段階１０と、解析第１段階２０と解析第２段階３０を含む解析段階と、解析の結果からGeの濃度を演算する計算段階４０を含んでいる。
【００２１】
〔測定段階〕
測定段階で使用される分光エリプソメータを簡単に説明する。Ｘｅランプ１は、多数の波長成分を含む、いわゆる白色光源である。このＸｅランプ１の発光は光ファイバ２を介して偏光子３に導かれる。偏光子３により偏光された光は、測定対象であるサンプル４の表面に特定の入射角（例えばφ＝７５．００°）で入射させられる。
サンプル４からの反射は、光弾性変調器（ＰＥＭ）５を介して検光子６に導かれる。光弾性変調器（ＰＥＭ）５により５０ｋＨｚの周波数に位相変調されて、直線から楕円偏光までが作られる。そのため、数ｍ秒の分解能でΨ，Δを決定することができる。検光子６の出力は光ファイバ７を介して分光器８に接続される。分光器８の出力データがデータ取込部９に取り込まれ、分光測定データの獲得ステップを終了する。なお、ＰＥＭ５の位置は偏光子３の後か検光子６の前どちらでも可能とする。
【００２２】
[解析第１段階]
この実施例の測定の対象となる層は、第１物質（Ａ１）第２物質（Ａ２）および第３物質Ｂ（それぞれ異なる光学定数をもつ）を含んでいる。そして、それらが混合比Vf₁ :Vf₂ :Vf₃ (Vf₁ ＋Vf₂ ＋Vf₃ ＝ 100％)で混合されているとする。
Ａ１ c-SiGeの組成がSi_(1-x1)Ge_x1 で混合比がVf₁
Ａ２ c-SiGeの組成がSi_(1-x2)Ge_x2 で混合比がVf₂
Ｂ a-SiGeアモルファスSiGe で混合比がVf₃
【００２３】
（ステップ１）この実施例の測定の対象である試料は、Ge濃度が10〜30％と予想されるものであるからこの点を考慮してモデル(1)(2)をたてる。なお、モデル (1)(2) における Si ₉₈ Ge ₀₂ 、 Si ₈₅ Ge ₁₅ 、 Si ₆₅ Ge ₃₅ はリファレンス名であり、実際にはそれぞれ X=0.02 、 X=0.15 、 X=0.35 を示す。
モデル(1)
第３層 自然酸化層(Native Oxide) ｄ₃₁
第２層 Si₉₈Ge₀₂(Vf₁₁) ＋Si₈₅Ge₁₅(Vf₂₁)＋ a-SiGe(Vf₃₁) ｄ₂₁
第１層 SiO2 ｄ₁₁
基板（Ｓｕｂ) Si バルク
モデル(2)
第３層 自然酸化層(Native Oxide) ｄ₃₂
第２層 Si₈₅Ge₁₅(Vf₁₂) ＋Si₆₅Ge₃₅(Vf₂₂)＋ a-SiGe(Vf₃₂) ｄ₂₂
第１層 SiO2 ｄ₁₂
基板（Ｓｕｂ) Si バルク
【００２４】
（ステップ２）図４
１層目と３層目についてはリファレンスが存在するが、２層目に付いては
Ａ１のc-SiGeのSi_(1-x1)Ge_x1の組成比率が既知で、
Ａ２のc-SiGeのSi_(1-x2)Ge_x2の組成比率が既知で、それぞれリファレンスが存在するが、a-SiGeについては、リファレンスが存在しないので、２層目の混合比(Vf)をそれぞれ変えながら下記をフィッティングする。
モデル(1)について
２層目の混合比(Vf)をそれぞれ変えながら下記をフィッティングする。
２層目の膜厚（ｄ₂₁）
３層目の膜厚（ｄ₃₁）
２層目のa-SiGeの分散式パラメータ(DSP₁ )
モデル(2)について
２層目の混合比(Vf)をそれぞれ変えながら下記をフィッティングする。
２層目の膜厚（ｄ₂₂）
３層目の膜厚（ｄ₃₂）
２層目のa-SiGeの分散式パラメータ(DSP₂ )
【００２５】
（ステップ３）図４
モデル(1)について
各混合比の結果の中から以下にあてはまる結果を選択する。
平均二乗誤差（χ ² ）が最小
a-SiGe の混合比が最小
ｄ_21(best), ｄ_31(best), Vf_11(best), Vf_21(best), DSP_1(best), χ² _1(best)
モデル(2)について
各混合比の結果の中から以下にあてはまる結果を選択する。
平均二乗誤差（χ ² ）が最小
a-SiGe の混合比が最小
ｄ_22(best), ｄ_32(best), Vf_12(best), Vf_22(best), DSP_2(best), χ² _2(best)
この例では、p-SiGe層に既知のc-SiGeリファレンスと未知のa-SiGeを混ぜ合わせて設定している。既知のc-SiGeリファレンスは、Geの濃度が分かっているのに対し、未知a-SiGe中の正確なGe濃度が分からない。そのため、このa-SiGeの混合比が少ないほど、c-SiGeリファレンスからより正確にp-SiGeのGe濃度を計算することが可能となる。よって、a-SiGeの混合比が最小の結果を選択するように説明している。
【００２６】
（ステップ４）図４
モデルごとの最良な結果の中から、さらに平均二乗誤差（χ ² ）が最小でa-SiGeの混合比が最小のモデルおよび結果を選択する。
【００２７】
〔解析第２段階〕
解析第２段階では、先の段階で選択した最良のモデルについて最終フィッティングをする。
第３層（ｄ₃ ） 自然酸化層
第２層（ｄ₂ ） Si₈₅Ge₁₅(Vf₁ ) ＋Si₆₅Ge₃₅(Vf₂ )＋ a-SiGe(Vf₃ )
第１層（ｄ₁ ） SiO2
基板（Ｓｕｂ） Si
（ステップ１）上記の最良のモデルについて下記のフィッティングを行う。
第１層目の膜厚（ｄ₁ ）
第２層目の膜厚（ｄ₂ ）
第３層目の膜厚（ｄ₃ ）
第２層目のそれぞれの混合比（Vf)
（ステップ２）前記フィッティングの結果を確認する。
（ステップ３）確認されたものを保存する。
【００２８】
〔計算段階〕
前記解析段階で第２層目に含まれる各物質の組成比率と混合比率が下記のとおり特定されたとすると、計算段階では以下のアルゴリズムでGe濃度を計算する。Si_(1-x1)Ge_x1(Vf₁)
Si_(1-x2)Ge_x2(Vf₂)
a-SiGe(Vf₃)
に実例をあてはめると、
Si₈₅Ge₁₅ (72.2 %)
Si₆₅Ge₃₅ ( 9.23%)
a-SiGe (18.57%)
になるので、これを下記式にあてはめる。

【００２９】
【発明の効果】
以上詳しく説明したように、本発明によれば、基板上に形成された多結晶SiGeのGe濃度を、分光エリプソメータを用いて得たデータを新しい近似計算方法を用いることにより、求めることができる。
前述したように、この手順は多結晶のSiGeだけでなく、様々な多結晶の材料の組成をほぼ決定することができる。
【００３０】
本発明方法によれば、
１．各結晶化率、各Ge濃度の正確な多結晶SiGeリファレンスがなくても、簡単に早く多結晶SiGeのGe濃度を計算することができる。
２．アモルファス部分の混合比が小さければ、この方法の精度は良い。事実上、アモルファス部分が約２０％程度であっても、正確に近いGe濃度を求めることが可能である。
【００３１】
以上詳しく説明した実施例について、本発明の範囲内で種々の変形を施すことができる。理解を容易にするために、データの取得、モデルの設定に関連して、一貫してΨ，Δを用いて説明した。当業者には良く知られている以下のデータ対を用いても同様な、測定およびフィッティングが可能であり、本発明の技術的範囲に含まれるものである。
（ｎ，ｋ） （ε_r ，ε_i ） ( tan Ψ，cos Δ) 、 (Ｉ_s,Ｉ_c ）
【００３２】
例では、基板上にSiO₂と多結晶SiGeとして説明したが、この構造、この材料だけでなく、様々な厚さや構造、材料など、幅広いアプリケーションにも使用することができる。また、実施例として光弾性変調器（ＰＥＭ）の例を示したが、ＰＥＭ以外のエリプソメータを使用することもできる。
【００３３】
基板もSiの他、ガラスや石英、化合物半導体なども同様に利用できる。また、基板の種類によらず、どんな平坦な基板でも、あれている基板でも使用することができる。
【００３４】
分散式には、クラシカル（古典力学）、アモルファス（量子力学）、経験式の他、様々な式・パラメータも使用可能であり、これも本発明の技術的範囲に含まれるものとする。
【００３５】
例ではあらゆる全てのパラメータを同時にフィッティングすると説明したが、別々にフィッティングする場合もあり、これも本発明の技術的範囲に含まれるものとする。
【００３６】
例ではＥＭＡを使用すると説明したが、他の有効媒質近似論の使用も可能であり、これも本発明の技術的範囲に含まれるものとする。
【００３７】
多結晶化合物半導体層には、注目原子が入っている結晶化合物半導体リファレンスと注目原子が入っているアモルファス化合物半導体を混ぜ合わせると説明したが、注目原子を含まない結晶化合物半導体リファレンスを使用する場合もあり、これも本発明の技術的範囲に含まれるものとする。
【００３８】
組成を求める層を１層として説明したが、２層以上になる場合もあり、これも本発明の技術的範囲に含まれるものとする。
【００３９】
組成を求める層には結晶化合物半導体２つとアモルファス化合物半導体１つの混ぜ合わせで説明したが、結晶化合物半導体を１つまたは３つ以上混ぜ合わせる場合もあり、これも本発明の技術的範囲に含まれるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明方法の測定段階で使用するエリプソメータの構成を示す略図である。
【図２】測定の対象となる層の構造の概念を示す略図である。
【図３】本発明方法の基本的な流れ図である。
【図４】解析第１段階を詳細に示す流れ図である。
【図５】解析第２段階と計算段階を詳細に示す流れ図である。
【符号の説明】
１ Ｘｅランプ
２ 光ファイバ
３ 偏光子
４ サンプル（測定の対象）
５ 光弾性変調器（ＰＥＭ）
６ 検光子
７ 光ファイバ
８ 分光器
９ データ取込部
１０ スペクトル測定段階
２０ 解析第１段階
３０ 解析第２段階
４０ 計算段階

Claims (5)

1. 分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法であって、
   計測対象の基板上に形成された多結晶化合物半導体層を含む複数の層へ分光エリプソメータを用いて照射する入射光の波長を変えて各波長λ_i ごとの入射光と反射光の偏光の変化である測定スペクトルΨ_E (λ_i )とΔ_E (λ_i )を得るΨ_E ，Δ_E スペクトル測定段階と、
   基板の複素屈折率（Ｎ₀ (ｎ₀ ,ｋ₀ )）および各層の考えられる複素屈折率（Ｎ₁ (ｎ₁ ,ｋ₁ )、Ｎ₂ (ｎ₂ ,ｋ₂ )・・・）、各層の膜厚を設定し、
   多結晶化合物半導体層の複素屈折率には、注目原子が入っている結晶化合物半導体リファレンスと注目原子が入っているアモルファス化合物半導体とを混ぜ合わせて使用し、いくつかのモデルをたてる第１ステップ、
   前記各モデルについて、膜厚や混合比を変数として、未知のアモルファス化合物半導体の分散式をフィッティングする第２ステップ、
   前記フィッティングの結果から得られる平均二乗誤差（χ ² ）が最も低く、さらにアモルファス化合物半導体の混合比が最小の結果をモデルごとに選択する第３ステップ、
   前記第３ステップでモデルごとに選択された結果の中から、平均二乗誤差（χ ² ）が最も低く、さらにアモルファス化合物半導体の混合比が最小の結果を選択する第４ステップからなる解析段階とを含む、
   分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法。
2. 請求項１記載の分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、
   前記解析段階は、
   前記ステップ４で選択された平均二乗誤差（χ ² ）が最も低く、アモルファス化合物半導体の混合比が最小の結果を有するモデルから、さらに多結晶化合物半導体層の膜厚、混合比、または多結晶化合物半導体層以外の層の膜厚、混合比についてフィッティングを行う段階を備え、
   前記フィッティングの結果のうち、多結晶化合物半導体の混合比と前記多結晶化合物半導体中の注目原子の組成比に基づいて注目原子の組成を算出する計算段階を含む、
   分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法。
3. 請求項２記載の分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、
   多結晶化合物半導体層は、
   原子Ｐ及び注目原子Ｑを有し、注目原子Ｑの組成比率(X )の異なる結晶化合物半導体２種類（Ａ１，Ａ２）と、
   注目原子を有するアモルファス化合物半導体Ｂとを含むものであり、
   前記解析段階で選択された結果は、以下の組成比率(X)と混合比（Vf）を持つものであり、
   Ａ１： Ｐ_(1-x1)Ｑ_x1 混合比がVf₁
   Ａ２： Ｐ_(1-x2)Ｑ_x2 混合比がVf₂
   Ｂ ： Ｒ 混合比がVf₃
   前記計算段階は、多結晶化合物半導体注目原子濃度を下記式
   多結晶化合物半導体注目原子濃度＝(X1・Vf₁ ＋X2・Vf₂ )・100/(Vf₁ ＋Vf₂ )
   atom％
   で算出するように構成されている分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法。
4. 請求項１〜３のいずれか１つに記載の分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、
   多結晶化合物半導体の組成比はアモルファス部分の組成比と結晶部分の有効な組成比が同じであると仮定して計算を行う近似方法を用いる分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法。
5. 請求項３記載の分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法において、
   Ａ１は結晶SiGeであり、Ge濃度がx1（Si_(1-x1)Ge_x1）、混合比Vf₁ で表され、
   Ａ２は結晶SiGeであり、Ge濃度がx2（Si_(1-x2)Ge_x2）、混合比Vf₂ で表され、
   ＢはアモルファスSiGeであり、混合比Vf₃ で表される分光エリプソメータを用いた多結晶化合物半導体の組成決定方法。

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