JP5726574B2 - Element analysis system, element analysis method, and element analysis program - Google Patents

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本発明は、複数の要素形状から構成された素子構造を有する素子を解析するための素子解析システム、素子解析方法及び素子解析プログラムに関する。   The present invention relates to an element analysis system, an element analysis method, and an element analysis program for analyzing an element having an element structure composed of a plurality of element shapes.

今日、多様な機能を実現するための素子が検討されている。特に注目されているMEMS(Micro Electro Mechanical Systems)では、機械要素部品、センサー、アクチュエータ、電子回路等を一つのシリコン基板、ガラス基板、有機材料などの上に集積化した素子である。このようなMEMSにおいては、機械的なコンポーネントと電子的なコンポーネントとが混載されることが多い。   Today, devices for realizing various functions are being studied. In particular, MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) are devices in which mechanical element parts, sensors, actuators, electronic circuits, and the like are integrated on a single silicon substrate, glass substrate, organic material, or the like. In such a MEMS, a mechanical component and an electronic component are often mixed.

このようなMEMSの構造を評価するために、電気的コンポーネントや機械的コンポーネントからなる構造体についての等価回路を生成し、この等価回路を用いて構造体の動作解析を行なうための解析支援システムが検討されている(特許文献1参照。)。この文献に記載の技術では、シミュレーションサーバの3Dモデルデータ記憶部に格納されたコンポーネントを用いて構造体を設計する。そして、シミュレーションサーバは、幾何学的接続情報を用いて機械接続グラフ及び双対グラフを作成する。更に、この双対グラフを用いて、別等価回路の機械端子の接続を行なうとともに、幾何学的接続情報を用いて電気接続グラフを作成し、個別等価回路の電気端子の接続を行なう。   In order to evaluate the structure of such a MEMS, an analysis support system for generating an equivalent circuit for a structure composed of electrical components and mechanical components and analyzing the operation of the structure using the equivalent circuit is provided. (See Patent Document 1). In the technique described in this document, a structure is designed using components stored in a 3D model data storage unit of a simulation server. Then, the simulation server creates a machine connection graph and a dual graph using the geometric connection information. In addition, the dual graph is used to connect the machine terminals of another equivalent circuit, and the electrical connection graph is created using the geometric connection information to connect the electrical terminals of the individual equivalent circuit.

特開2010−97475号公報(第1頁、図1)JP 2010-97475 A (first page, FIG. 1)

同一構造の素子を製造する場合、素子により製造ばらつきが生じることがある。特に、MEMSにおいては、機械要素が含まれるため、この要素の大きさや形状により、機械的特性や電気的特性に特性ばらつきが生じることがある。この場合、走査型電子顕微鏡(SEM:Scanning Electron Microscope)を用いて、複数の素子の構造を観察・比較することにより、特性ばらつきの原因を解析することも可能である。しかし、SEMによる観察には手間や時間がかかる。また、素子の内部構造を観察するためには、断面SEM等を用いる破壊検査が必要である。   When manufacturing elements having the same structure, manufacturing variations may occur depending on the elements. In particular, in MEMS, since a mechanical element is included, characteristic variation may occur in mechanical characteristics and electrical characteristics depending on the size and shape of the element. In this case, it is also possible to analyze the cause of characteristic variation by observing and comparing the structures of a plurality of elements using a scanning electron microscope (SEM). However, SEM observation takes time and effort. In order to observe the internal structure of the element, destructive inspection using a cross-sectional SEM or the like is necessary.

本発明は、複数の要素形状から構成された素子において、各要素形状を効率的に評価するための素子解析システム、素子解析方法及び素子解析プログラムを提供することにある。   The present invention provides an element analysis system, an element analysis method, and an element analysis program for efficiently evaluating each element shape in an element composed of a plurality of element shapes.

上記問題点を解決するために、請求項1に記載の発明は、要素形状から構成された素子構造を有する素子の出力特性を素子毎に記録する実測値記憶手段と、前記素子構造の要素形状を等価回路に変換したモデルパラメータで表わした等価回路モデルを生成するモデル生成手段と、入出力手段に接続された制御手段とを備えた素子解析システムであって、前記制御手段が、前記実測値記憶手段に記録された素子毎に、前記モデル生成手段により生成された等価回路モデルのモデルパラメータについて、前記実測値記憶手段に記録された素子に対応する出力特性の実測値を前記素子に対応する等価回路モデルに適用することにより、前記等価回路モデルのモデルパラメータのパラメータ値を算出する手段と、前記モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値を算出する手段と、前記統計値を用いて、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果を出力する手段とを備えたことを要旨とする。 In order to solve the above-mentioned problems, the invention according to claim 1 is characterized in that measured value storage means for recording the output characteristics of an element having an element structure composed of element shapes for each element, and the element shape of the element structure. An element analysis system comprising model generation means for generating an equivalent circuit model represented by a model parameter converted into an equivalent circuit, and control means connected to the input / output means, wherein the control means includes the measured value For each element recorded in the storage means, for the model parameter of the equivalent circuit model generated by the model generation means, the measured value of the output characteristic corresponding to the element recorded in the measured value storage means corresponds to the element. by applying the equivalent circuit model, means for calculating the parameter values of the model parameters of the equivalent circuit model, the parameters for each of the model parameters Means for calculating the statistics, using the statistics, and summarized in that a section for outputting an evaluation result of the corresponding element shape model parameters.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の素子解析システムにおいて、前記制御手段は、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果として、モデルパラメータのばらつきが基準値より大きい要素形状を特定して出力することを要旨とする。 According to a second aspect of the present invention, in the element analysis system according to the first aspect, the control means specifies an element shape in which the variation of the model parameter is larger than a reference value as an evaluation result of the element shape corresponding to the model parameter. And output it.

請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の素子解析システムにおいて、前記実測値記憶手段には、一基板上に形成された複数の素子の出力特性が記録されており、前記制御手段は、前記実測値記憶手段に記録された出力特性から、要素形状毎に基板上の面内ばらつきを算出し、この面内ばらつきが大きい要素形状を出力することを要旨とする。   The invention according to claim 3 is the element analysis system according to claim 1 or 2, wherein the measured value storage means records output characteristics of a plurality of elements formed on one substrate, The gist is that the control means calculates the in-plane variation on the substrate for each element shape from the output characteristics recorded in the measured value storage means, and outputs the element shape having a large in-plane variation.

請求項4に記載の発明は、請求項1〜3のいずれか一つに記載の素子解析システムにおいて、前記制御手段は、新たな素子構造を取得した場合、前記素子構造を構成する要素形状の統計値を用いて、新たな素子構造の素子の出力特性を予測することを要旨とする。   According to a fourth aspect of the present invention, in the element analysis system according to any one of the first to third aspects, when the control means acquires a new element structure, the element shape of the element structure is determined. The gist is to predict the output characteristics of an element having a new element structure using statistical values.

請求項5に記載の発明は、請求項4に記載の素子解析システムにおいて、前記制御手段は、前記パラメータ値の統計値のばらつき分布により出力値を算出するパラメータ生成関数を作成し、前記制御手段は、このパラメータ生成関数により生成された出力値を用いて、新たな要素形状を含めた素子の出力特性の統計値を予測することを要旨とする。   According to a fifth aspect of the present invention, in the element analysis system according to the fourth aspect, the control means creates a parameter generation function for calculating an output value from a variation distribution of the statistical value of the parameter value, and the control means The gist is to predict the statistical value of the output characteristic of the element including the new element shape using the output value generated by this parameter generation function.

請求項6に記載の発明は、要素形状から構成された素子構造を有する素子の出力特性を素子毎に記録する実測値記憶手段と、前記素子構造の要素形状を等価回路に変換したモデルパラメータで表わした等価回路モデルを生成するモデル生成手段と、入出力手段に接続された制御手段とを備えた素子解析システムを用いて、素子を解析するための方法であって、前記制御手段が、前記実測値記憶手段に記録された素子毎に、前記モデル生成手段により生成された等価回路モデルのモデルパラメータについて、前記実測値記憶手段に記録された素子に対応する出力特性の実測値を前記素子に対応する等価回路モデルに適用することにより、前記等価回路モデルのモデルパラメータのパラメータ値を算出する段階と、前記モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値を算出する段階と、前記統計値を用いて、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果を出力する段階とを実行することを要旨とする。 The invention according to claim 6 is an actual value storage means for recording the output characteristics of an element having an element structure composed of element shapes for each element, and model parameters obtained by converting the element shape of the element structure into an equivalent circuit. A method for analyzing an element using an element analysis system comprising model generation means for generating an equivalent circuit model and a control means connected to an input / output means, the control means comprising: For each element recorded in the actual value storage means, for the model parameter of the equivalent circuit model generated by the model generation means, the actual value of the output characteristic corresponding to the element recorded in the actual value storage means is stored in the element. by applying the corresponding equivalent circuit model, and calculating a parameter value of the model parameters of the equivalent circuit model, para for each of the model parameters Calculating a statistical value of over data value, using the statistics to be required to execute and outputting the evaluation result of the corresponding element shape model parameters.

請求項7に記載の発明は、要素形状から構成された素子構造を有する素子の出力特性を素子毎に記録する実測値記憶手段と、前記素子構造の要素形状を等価回路に変換したモデルパラメータで表わした等価回路モデルを生成するモデル生成手段と、入出力手段に接続された制御手段とを備えた素子解析システムを用いて、素子を解析するためのプログラムであって、前記制御手段を、前記実測値記憶手段に記録された素子毎に、前記モデル生成手段により生成された等価回路モデルのモデルパラメータについて、前記実測値記憶手段に記録された素子に対応する出力特性の実測値を前記素子に対応する等価回路モデルに適用することにより、前記等価回路モデルのモデルパラメータのパラメータ値を算出する手段、前記モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値を算出する手段、前記統計値を用いて、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果を出力する手段として機能させることを要旨とする。 The invention according to claim 7 is an actual value storage means for recording output characteristics of an element having an element structure composed of element shapes for each element, and model parameters obtained by converting the element shape of the element structure into an equivalent circuit. A program for analyzing an element using an element analysis system including a model generation unit that generates an equivalent circuit model and a control unit connected to an input / output unit, the control unit including: For each element recorded in the actual value storage means, for the model parameter of the equivalent circuit model generated by the model generation means, the actual value of the output characteristic corresponding to the element recorded in the actual value storage means is stored in the element. by applying the corresponding equivalent circuit model, it means for calculating the parameter values of the model parameters of the equivalent circuit model, for each of the model parameters It means for calculating a statistical value of the parameter values, using the statistical values, and summarized in that to function as means for outputting the evaluation result of the element shape corresponding to the model parameters.

(作用)
請求項1、6、7に記載の発明によれば、制御手段は、実測値記憶手段に記録された素
子毎に、モデル生成手段により生成された等価回路モデルのモデルパラメータについて、実測値記憶手段に記録された素子に対応する出力特性の実測値を前記素子に対応する等価回路モデルに適用することにより、等価回路モデルのモデルパラメータのパラメータ値を算出する。次に、モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値を算出する。そして、統計値を用いて、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果を出力する。これにより、実際に測定された出力特性から、要素形状のばらつきを評価して、この評価結果を提供することができる。
(Function)
According to the first, sixth, and seventh aspects of the present invention, the control unit is configured to measure actual value storage means for the model parameters of the equivalent circuit model generated by the model generation unit for each element recorded in the actual measurement value storage unit. The parameter value of the model parameter of the equivalent circuit model is calculated by applying the actually measured value of the output characteristic corresponding to the element recorded in the above to the equivalent circuit model corresponding to the element . Next, a statistical value of the parameter value is calculated for each model parameter. Then, the evaluation result of the element shape corresponding to the model parameter is output using the statistical value. Thereby, the variation in element shape can be evaluated from the actually measured output characteristics, and this evaluation result can be provided.

請求項2に記載の発明によれば、制御手段は、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果として、モデルパラメータのばらつきが基準値より大きい要素形状を特定して出力する。これにより、ばらつきが大きい要素形状を把握することができる。 According to the invention described in claim 2, the control means, as the evaluation result of the corresponding element shape model parameters, the variation of the model parameters, and outputs the identifying larger element shapes than the reference value. Thereby, it is possible to grasp element shapes having large variations.

請求項3に記載の発明によれば、制御手段は、実測値記憶手段に記録された出力特性から、要素形状毎に基板上の面内ばらつきを算出し、この面内ばらつきが大きい要素形状を出力する。これにより、基板上に配置された素子の位置に対応したばらつきを把握することができる。   According to the invention described in claim 3, the control means calculates the in-plane variation on the substrate for each element shape from the output characteristics recorded in the actual value storage means, and selects the element shape having a large in-plane variation. Output. Thereby, the variation | correspondence corresponding to the position of the element arrange | positioned on a board | substrate can be grasped | ascertained.

請求項4に記載の発明によれば、制御手段は、新たな素子構造を取得した場合、素子構造を構成する要素形状の統計値を用いて、新たな素子構造の素子の出力特性を予測する。これにより、実測された出力特性に基づいて評価した要素形状のばらつきを考慮して、新たな要素形状を含めた素子構造の出力特性を予測することができる。   According to the invention described in claim 4, when the new element structure is acquired, the control means predicts the output characteristics of the element having the new element structure using the statistical value of the element shape constituting the element structure. . Accordingly, it is possible to predict the output characteristics of the element structure including the new element shape in consideration of the variation in the element shape evaluated based on the actually measured output characteristics.

請求項5に記載の発明によれば、制御手段は、パラメータ値の統計値のばらつき分布により出力値を算出するパラメータ生成関数を生成し、前記制御手段は、このパラメータ生成関数により作成された出力値を用いて、新たな要素形状を含めた素子の出力特性の統計値を予測する。これにより、パラメータ生成関数を用いて、擬似的にばらつき状態を生成することができる。   According to the fifth aspect of the present invention, the control means generates a parameter generation function for calculating an output value based on a variation distribution of the statistical values of the parameter values, and the control means outputs the output generated by the parameter generation function. Using the value, the statistical value of the output characteristic of the element including the new element shape is predicted. Thereby, it is possible to generate a variation state in a pseudo manner using the parameter generation function.

本発明によれば、複数の要素形状から構成された素子において、各要素形状を効率的に評価することができる。   According to the present invention, each element shape can be efficiently evaluated in an element composed of a plurality of element shapes.

本発明の実施形態のシステム概略図。The system schematic of embodiment of this invention. 本発明の実施形態における素子構造、出力特性、等価回路との関係の説明図。Explanatory drawing of the relationship with the element structure in the embodiment of this invention, an output characteristic, and an equivalent circuit. 本発明の実施形態の各記憶部に記録されたデータの説明図であって、(a)は実測特性データ記憶部、(b)はパラメータ値記憶部、(c)は統計値データ記憶部、(d)はパラメータ生成部に記録されたデータの説明図。It is explanatory drawing of the data recorded on each memory | storage part of embodiment of this invention, Comprising: (a) is an actual measurement characteristic data memory | storage part, (b) is a parameter value memory | storage part, (c) is a statistical value data memory | storage part, (D) is explanatory drawing of the data recorded on the parameter production | generation part. 本実施形態の処理手順の説明図。Explanatory drawing of the process sequence of this embodiment.

以下、本発明の素子解析システム、素子解析方法及び素子解析プログラムを具体化した一実施形態を図1〜図4に基づいて説明する。本実施形態においては、電気機械エネルギー変換素子(MEMS)の特性ばらつきの評価や、ばらつきを考慮した出力特性の予測を行なう。このために、素子解析システムとして、図1に示す素子解析装置20を用いる。   Hereinafter, an embodiment in which an element analysis system, an element analysis method, and an element analysis program of the present invention are embodied will be described with reference to FIGS. In the present embodiment, evaluation of the characteristic variation of the electromechanical energy conversion element (MEMS) and prediction of the output characteristic considering the variation are performed. For this purpose, an element analysis apparatus 20 shown in FIG. 1 is used as an element analysis system.

この素子解析装置20において特性予測を行なう対象である構造体として、図2に示すように、複数の要素形状(a〜e)が結合された素子構造を想定する。このような構造を有する複数の素子を、同一基板上に作成し、各素子の出力特性(電気的特性や機械的特性)を測定する。そして、この素子構造を変換した等価回路モデルにおける回路要素(モデルパラメータ)について、各素子のパラメータ値により、基板上の素子構造の統計的評価(面内ばらつき)を行なう。更に、統計的評価を考慮して、新たな素子構造の出力特性の予測を行なう。   As shown in FIG. 2, an element structure in which a plurality of element shapes (a to e) are combined is assumed as a structure for which characteristic prediction is performed in the element analysis apparatus 20. A plurality of elements having such a structure are formed on the same substrate, and output characteristics (electrical characteristics and mechanical characteristics) of each element are measured. Then, the circuit element (model parameter) in the equivalent circuit model obtained by converting the element structure is subjected to statistical evaluation (in-plane variation) of the element structure on the substrate based on the parameter value of each element. Further, the output characteristics of the new device structure are predicted in consideration of statistical evaluation.

素子解析装置20は、素子の特性評価処理や予測処理を行なうコンピュータシステムである。この素子解析装置20には、図1に示すように、入出力手段としての入力部11及び出力部12が接続されている。   The element analysis device 20 is a computer system that performs element characteristic evaluation processing and prediction processing. As shown in FIG. 1, an input unit 11 and an output unit 12 as input / output means are connected to the element analysis apparatus 20.

入力部11は、出力特性を測定した複数の素子の実測値や、評価対象の素子の構造情報
を入力するためのユーザインターフェイスである。この入力部11は、キーボードやポインティングデバイスなどにより構成される。
The input unit 11 is a user interface for inputting measured values of a plurality of elements whose output characteristics have been measured and structure information of elements to be evaluated. The input unit 11 is configured with a keyboard, a pointing device, and the like.

出力部12は、素子解析装置20において実行された評価処理や特性予測処理の結果を出力するユーザインターフェイスである。この出力部12は、ディスプレイにより構成される。   The output unit 12 is a user interface that outputs the results of evaluation processing and characteristic prediction processing executed in the element analysis device 20. The output unit 12 includes a display.

素子解析装置20は、制御部21、実測特性データ記憶部22、パラメータ値記憶部23、統計値データ記憶部24、パラメータ生成部25、等価回路ジェネレータ27を備える。   The element analysis device 20 includes a control unit 21, an actual measurement characteristic data storage unit 22, a parameter value storage unit 23, a statistical value data storage unit 24, a parameter generation unit 25, and an equivalent circuit generator 27.

制御部21は、評価対象である素子の出力特性を評価して、この素子の要素形状の評価結果を出力する。この制御部21は、図示しないCPU、RAM及びROM等からなる制御手段として機能し、後述する処理(実測値登録段階、モデルパラメータ算出段階、統計処理段階及びシミュレーション段階等を含む処理)を行なう。そして、このための素子解析プログラムを実行することにより、制御部21は、実測値登録手段211、モデルパラメータ算出手段212、統計処理手段213及びシミュレーション処理手段214等として機能する。   The control unit 21 evaluates the output characteristics of the element to be evaluated, and outputs an evaluation result of the element shape of this element. The control unit 21 functions as a control unit including a CPU, a RAM, a ROM, and the like (not shown), and performs processes described later (processes including an actual value registration stage, a model parameter calculation stage, a statistical processing stage, and a simulation stage). Then, by executing the element analysis program for this purpose, the control unit 21 functions as an actual measurement value registration unit 211, a model parameter calculation unit 212, a statistical processing unit 213, a simulation processing unit 214, and the like.

実測値登録手段211は、実測された各素子の出力特性の値を実測特性データ記憶部22に登録する処理を実行する。
モデルパラメータ算出手段212は、実測特性データ記憶部22に記憶された出力特性を、等価回路ジェネレータ27によって生成された等価回路モデルに適用して、等価回路モデルを構成する回路要素(モデルパラメータ)のパラメータ値を算出する処理を実行する。
The measured value registration unit 211 executes a process of registering the measured output characteristic value of each element in the measured characteristic data storage unit 22.
The model parameter calculation unit 212 applies the output characteristics stored in the actual measurement characteristic data storage unit 22 to the equivalent circuit model generated by the equivalent circuit generator 27, and sets the circuit elements (model parameters) constituting the equivalent circuit model. A process for calculating the parameter value is executed.

統計処理手段213は、各モデルパラメータについて算出したパラメータ値の統計値を算出する統計処理を実行する。本実施形態では、統計値として平均値や分散値を算出する。この統計処理手段213は、ばらつきが大きいモデルパラメータを特定するための基準値に関するデータを保持している。   The statistical processing means 213 executes statistical processing for calculating the statistical value of the parameter value calculated for each model parameter. In this embodiment, an average value or a variance value is calculated as a statistical value. This statistical processing means 213 holds data relating to a reference value for specifying a model parameter having a large variation.

シミュレーション処理手段214は、算出した統計値を用いて、他の素子に関連するシミュレーション処理を実行する。本実施形態では、新規構造を有する素子についての出力特性の予測処理や、素子周辺回路の設計処理を実行する。このシミュレーション処理手段214は、新規構造を有する素子の出力特性を予測するために、素子形状を組み合わせて設計された新たな素子構造における等価回路モデルを用いる。更に、本実施形態のシミュレーション処理手段214は、周辺回路を設計するための周辺回路設計テーブルを記憶している。この周辺回路設計テーブルには、出力特性の出力値のばらつき幅に対応して、周辺回路に求められる条件(周辺回路構成)が記録されている。   The simulation processing unit 214 executes a simulation process related to other elements using the calculated statistical value. In the present embodiment, output characteristic prediction processing and device peripheral circuit design processing for an element having a new structure are executed. The simulation processing unit 214 uses an equivalent circuit model in a new element structure designed by combining element shapes in order to predict the output characteristics of the element having the new structure. Furthermore, the simulation processing unit 214 of this embodiment stores a peripheral circuit design table for designing peripheral circuits. In this peripheral circuit design table, conditions (peripheral circuit configuration) required for the peripheral circuit are recorded corresponding to the variation width of the output value of the output characteristics.

実測特性データ記憶部22は実測値記憶手段として機能する。この実測特性データ記憶部22には、図3(a)に示すように、作製した各素子の出力特性についての実測特性レコード220が記録される。この実測特性レコード220は、各素子の出力特性が実測され、後述する統計評価処理において出力特性の実測値の登録が行なわれた場合に記録される。この実測特性レコード220には、素子番号、出力特性に関するデータが記録される。   The actual measurement characteristic data storage unit 22 functions as an actual measurement value storage unit. In the actual measurement characteristic data storage unit 22, as shown in FIG. 3A, an actual measurement characteristic record 220 regarding the output characteristics of each manufactured element is recorded. This actual measurement characteristic record 220 is recorded when the output characteristic of each element is actually measured and the actual value of the output characteristic is registered in the statistical evaluation process described later. In the actual measurement characteristic record 220, data relating to the element number and the output characteristic is recorded.

素子番号データ領域には、出力特性を測定した各素子を識別するための番号に関するデータが記録される。例えば、同一基板上に作製された素子の場合、この素子番号により、各素子の位置(基板上の座標)を特定することができる。   In the element number data area, data relating to a number for identifying each element whose output characteristics are measured is recorded. For example, in the case of elements manufactured on the same substrate, the position (coordinate on the substrate) of each element can be specified by this element number.

出力特性データ領域には、この素子において実測された出力特性が記録される。この出力特性には、例えば、「電流−周波数特性」等の電気的特性や、「加速度−出力電圧特性」等の機械的特性が記録される。   In the output characteristic data area, output characteristics actually measured in this element are recorded. In the output characteristics, for example, electrical characteristics such as “current-frequency characteristics” and mechanical characteristics such as “acceleration-output voltage characteristics” are recorded.

パラメータ値記憶部23には、図3(b)に示すように、出力特性を実測した各素子について、等価回路モデルにおけるモデルパラメータに関するパラメータ値レコード230が記憶されている。このパラメータ値レコード230は、後述する統計評価処理においてモデルパラメータの算出を行なった場合に記録される。このパラメータ値レコード230には、素子番号、パラメータセットに関するデータが記録される。   As shown in FIG. 3B, the parameter value storage unit 23 stores a parameter value record 230 related to model parameters in the equivalent circuit model for each element whose output characteristics are actually measured. This parameter value record 230 is recorded when a model parameter is calculated in a statistical evaluation process described later. In this parameter value record 230, data relating to element numbers and parameter sets are recorded.

素子番号データ領域には、測定された各素子を識別するための番号に関するデータが記録される。
パラメータセットデータ領域には、この素子の素子構造における等価回路モデルを構成する回路要素(モデルパラメータ)のパラメータ値に関するデータが記録される。例えば、等価回路モデルが複数の回路要素(インダクタ、キャパシタ、レジスタ等)から構成されている場合、誘導値、容量値、抵抗値等が記録される。
In the element number data area, data relating to a number for identifying each measured element is recorded.
In the parameter set data area, data relating to parameter values of circuit elements (model parameters) constituting an equivalent circuit model in the element structure of the element is recorded. For example, when the equivalent circuit model is composed of a plurality of circuit elements (inductors, capacitors, resistors, etc.), an induction value, a capacitance value, a resistance value, etc. are recorded.

統計値データ記憶部24には、図3(c)に示すように、測定した素子の素子構造のモデルパラメータについての統計値レコード240が記録される。この統計値レコード240は、後述する統計評価処理を行なった場合に記録される。この統計値レコード240には、モデルパラメータ、統計値に関するデータが記録される。   In the statistical value data storage unit 24, as shown in FIG. 3C, a statistical value record 240 for the model parameters of the measured element structure of the element is recorded. This statistical value record 240 is recorded when statistical evaluation processing described later is performed. In this statistical value record 240, data relating to model parameters and statistical values is recorded.

モデルパラメータデータ領域には、素子構造についての等価回路を構成する各モデルパラメータを特定するための識別子に関するデータが記録される。
統計値データ領域には、このモデルパラメータについての統計値に関するデータが記録される。本実施形態では、統計値として、平均値及び分散値に関するデータが記録される。
In the model parameter data area, data relating to an identifier for specifying each model parameter constituting an equivalent circuit for the element structure is recorded.
In the statistical value data area, data relating to the statistical value for the model parameter is recorded. In the present embodiment, data relating to the average value and the variance value is recorded as the statistical value.

パラメータ生成部25には、図3(d)に示すように、測定した素子の素子構造のモデルパラメータについてのパラメータ生成レコード250が記録される。このパラメータ生成レコード250は、後述するシミュレーション処理を行なった場合に記録される。このパラメータ生成レコード250には、モデルパラメータ、パラメータ生成関数に関するデータが記録される。   As shown in FIG. 3D, the parameter generation unit 25 records a parameter generation record 250 for the model parameters of the measured element structure. The parameter generation record 250 is recorded when a simulation process described later is performed. In this parameter generation record 250, data relating to model parameters and parameter generation functions is recorded.

モデルパラメータデータ領域には、素子構造についての等価回路を構成する各モデルパラメータを特定するための識別子に関するデータが記録される。
パラメータ生成関数データ領域には、このモデルパラメータについての統計値を擬似的に生成するための関数に関するデータが記録される。本実施形態では、統計値で表わされる分散状態を生成するための乱数発生関数(乱数発生手段)に関するデータが記録される。
In the model parameter data area, data relating to an identifier for specifying each model parameter constituting an equivalent circuit for the element structure is recorded.
In the parameter generation function data area, data related to a function for generating a statistical value for the model parameter in a pseudo manner is recorded. In the present embodiment, data relating to a random number generation function (random number generation means) for generating a distributed state represented by a statistical value is recorded.

等価回路ジェネレータ27はモデル生成手段として機能し、素子構造の形状パラメータに基づいて、この素子構造の電気的等価回路を生成する処理を実行する。この等価回路モデルの生成には、特許文献1に記載された解析支援方法を用いる。更に、等価回路ジェネレータ27は、生成した等価回路の出力特性を表わす解析式を生成する。この解析式は、等価回路を構成する各回路要素を変数としており、素子の入力値に対して出力特性を算出することができる。   The equivalent circuit generator 27 functions as a model generation unit, and executes processing for generating an electrical equivalent circuit of the element structure based on the shape parameter of the element structure. For the generation of the equivalent circuit model, an analysis support method described in Patent Document 1 is used. Furthermore, the equivalent circuit generator 27 generates an analytical expression representing the output characteristics of the generated equivalent circuit. This analytical expression uses each circuit element constituting the equivalent circuit as a variable, and can calculate an output characteristic with respect to an input value of the element.

次に、上述した素子解析装置20を用いて、素子のばらつきを評価する処理について、
図4を用いて説明する。ここでは、統計評価処理、評価出力処理及びシミュレーション処理の順番で説明する。
Next, with respect to the process of evaluating element variations using the element analysis apparatus 20 described above,
This will be described with reference to FIG. Here, description will be made in the order of statistical evaluation processing, evaluation output processing, and simulation processing.

(統計評価処理)
まず、作製した複数の素子の出力特性を測定する。本実施形態では、1枚の基板上に、同一構造の複数の素子を作製し、各素子の機械的特性や電気的特性を測定する。そして、測定した各素子を特定するための素子番号に関連付けて、特定した出力特性の実測値データを所定の記憶媒体に記録する。
(Statistical evaluation process)
First, output characteristics of a plurality of manufactured elements are measured. In this embodiment, a plurality of elements having the same structure are produced on one substrate, and the mechanical characteristics and electrical characteristics of each element are measured. Then, the measured value data of the specified output characteristic is recorded in a predetermined storage medium in association with the element number for specifying each measured element.

この場合、素子解析装置20の制御部21は、出力特性の実測値の登録処理を実行する(ステップS11)。具体的には、制御部21の実測値登録手段211は、出力特性登録画面を出力部12に表示する。この出力特性登録画面には、素子構造入力欄、素子番号入力欄、出力特性入力欄が設けられている。ここで、入力部11を用いて、測定した素子の素子構造を特定するための形状パラメータを素子構造入力欄に入力する。次に、各素子を特定するための素子番号を素子番号入力欄に設定する。そして、出力特性入力欄において、この素子番号に対応する出力特性を指定する。この場合、実測値登録手段211は、素子番号毎に出力特性の実測値データを記憶媒体から取得して、素子番号に関連付けて、実測特性データ記憶部22に記録する。   In this case, the control unit 21 of the element analysis device 20 executes a registration process of the actual measurement value of the output characteristic (step S11). Specifically, the actual value registration unit 211 of the control unit 21 displays an output characteristic registration screen on the output unit 12. This output characteristic registration screen includes an element structure input field, an element number input field, and an output characteristic input field. Here, using the input unit 11, a shape parameter for specifying the element structure of the measured element is input to the element structure input field. Next, an element number for specifying each element is set in the element number input field. Then, an output characteristic corresponding to the element number is designated in the output characteristic input field. In this case, the actual measurement value registration unit 211 acquires the actual measurement value data of the output characteristic from the storage medium for each element number, and records it in the actual measurement characteristic data storage unit 22 in association with the element number.

評価対象の全素子の実測値データが実測特性データ記憶部22に登録された場合、素子解析装置20の制御部21は、実測値を実現する要素形状のモデルパラメータの生成処理を実行する(ステップS12)。具体的には、制御部21のモデルパラメータ算出手段212は、出力特性登録画面において設定された形状パラメータ(素子構造を構成する形状要素、大きさ等)を取得する。次に、モデルパラメータ算出手段212は、この形状パラメータを等価回路ジェネレータ27に供給する。   When the measured value data of all the elements to be evaluated are registered in the measured characteristic data storage unit 22, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a process of generating model parameters of element shapes that realize the measured values (step). S12). Specifically, the model parameter calculation unit 212 of the control unit 21 acquires the shape parameters (shape elements, sizes, etc. constituting the element structure) set on the output characteristic registration screen. Next, the model parameter calculation means 212 supplies this shape parameter to the equivalent circuit generator 27.

この場合、等価回路ジェネレータ27は、取得した形状パラメータを仮記憶するとともに、形状パラメータに対応した等価回路モデル、この等価回路の解析式を生成する。そして、等価回路ジェネレータ27は、生成した等価回路モデル、解析式をモデルパラメータ算出手段212に供給する。   In this case, the equivalent circuit generator 27 temporarily stores the acquired shape parameter, and generates an equivalent circuit model corresponding to the shape parameter and an analytical expression of this equivalent circuit. Then, the equivalent circuit generator 27 supplies the generated equivalent circuit model and analytical expression to the model parameter calculation unit 212.

次に、モデルパラメータ算出手段212は、等価回路ジェネレータ27から取得した等価回路モデルや解析式に対して、素子毎に出力特性の実測値を適用することにより、等価回路モデルを構成するモデルパラメータ(回路要素)のパラメータ値を算出する。そして、モデルパラメータ算出手段212は、算出した各パラメータ値(パラメータセット)を、素子番号に関連づけてパラメータ値記憶部23に記録する。   Next, the model parameter calculation unit 212 applies the measured value of the output characteristic for each element to the equivalent circuit model and the analytical expression acquired from the equivalent circuit generator 27, so that the model parameter ( Circuit element) parameter values are calculated. Then, the model parameter calculation unit 212 records each calculated parameter value (parameter set) in the parameter value storage unit 23 in association with the element number.

次に、素子解析装置20の制御部21は、統計処理を実行する(ステップS13)。具体的には、制御部21の統計処理手段213は、パラメータ値記憶部23から、モデルパラメータ毎にすべてのパラメータ値を取得する。次に、統計処理手段213は、公知の統計処理方法により、モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値(平均値及び分散値)を算出する。そして、統計処理手段213は、算出した統計値を、各モデルパラメータに関連付けて統計値データ記憶部24に記録する。   Next, the control part 21 of the element analysis apparatus 20 performs a statistical process (step S13). Specifically, the statistical processing means 213 of the control unit 21 acquires all parameter values for each model parameter from the parameter value storage unit 23. Next, the statistical processing means 213 calculates a statistical value (average value and variance value) of the parameter value for each model parameter by a known statistical processing method. Then, the statistical processing unit 213 records the calculated statistical value in the statistical value data storage unit 24 in association with each model parameter.

(評価出力処理)
次に、評価出力処理について説明する。この評価出力処理は、前述の統計評価処理を終了した場合に実行される。
(Evaluation output processing)
Next, the evaluation output process will be described. This evaluation output process is executed when the above-described statistical evaluation process is completed.

ここで、まず、素子解析装置20の制御部21は、ばらつきが大きいモデルパラメータの特定処理を実行する(ステップS21)。具体的には、制御部21の統計処理手段21
3は、統計値データ記憶部24から、モデルパラメータ毎の統計値を取得する。そして、統計処理手段213は、パラメータ毎に分散値を規格値で除算した規格化分散値が大きい順番にモデルパラメータを並び替える。規格値としては、パラメータ毎に予め定めた規格値や、品質管理等で用いられる工程能力指数(Cpk)を用いることが可能である。
Here, first, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a process for specifying model parameters having a large variation (step S21). Specifically, the statistical processing means 21 of the control unit 21.
3 acquires a statistical value for each model parameter from the statistical value data storage unit 24. Then, the statistical processing means 213 rearranges the model parameters in order of decreasing standardized variance value obtained by dividing the variance value by the standard value for each parameter. As the standard value, a standard value predetermined for each parameter or a process capability index (Cpk) used in quality control or the like can be used.

次に、素子解析装置20の制御部21は、ばらつきの原因の特定処理を実行する(ステップS22)。具体的には、制御部21の統計処理手段213は、ばらつきが基準値よりも大きいモデルパラメータを特定する。次に、統計処理手段213は、特定したモデルパラメータに対応する形状要素を、等価回路ジェネレータ27から取得する。そして、統計処理手段213は、この形状要素を、ばらつきの発生原因として特定する。   Next, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 performs a process for identifying the cause of variation (step S22). Specifically, the statistical processing means 213 of the control unit 21 specifies model parameters whose variation is larger than the reference value. Next, the statistical processing means 213 acquires a shape element corresponding to the identified model parameter from the equivalent circuit generator 27. Then, the statistical processing means 213 identifies this shape element as the cause of the variation.

次に、素子解析装置20の制御部21は、評価出力処理を実行する(ステップS23)。具体的には、制御部21の統計処理手段213は、評価結果画面を出力部12に表示する。この評価結果画面には、基準値よりも大きいモデルパラメータについて、平均値、分散値、原因(形状要素)を示した一覧表を含める。   Next, the control part 21 of the element analysis apparatus 20 performs an evaluation output process (step S23). Specifically, the statistical processing means 213 of the control unit 21 displays an evaluation result screen on the output unit 12. This evaluation result screen includes a list showing average values, variance values, and causes (shape elements) for model parameters larger than the reference value.

(シミュレーション処理)
次に、シミュレーション処理について説明する。このシミュレーション処理は、入力部11において、処理開始指示が入力された場合に実行される。
(Simulation process)
Next, simulation processing will be described. This simulation process is executed when a process start instruction is input at the input unit 11.

ここでは、まず、素子解析装置20の制御部21は、統計値を再現するモデルパラメータの生成処理を実行する(ステップS31)。具体的には、制御部21のシミュレーション処理手段214は、統計値データ記憶部24から、モデルパラメータ毎に統計値(平均値及び分散値)を取得する。そして、シミュレーション処理手段214は、この統計値を算出する乱数発生関数(パラメータ生成関数)を生成する。この乱数発生手段により、素子構造の形状要素のばらつきに依存するモデルパラメータのばらつきを擬似生成することができる。そして、シミュレーション処理手段214は、モデルパラメータに関連付けて、乱数発生手段をパラメータ生成部25に記憶する。   Here, first, the control unit 21 of the element analysis device 20 executes a process for generating a model parameter for reproducing a statistical value (step S31). Specifically, the simulation processing unit 214 of the control unit 21 acquires a statistical value (average value and variance value) for each model parameter from the statistical value data storage unit 24. Then, the simulation processing means 214 generates a random number generation function (parameter generation function) for calculating this statistical value. With this random number generation means, it is possible to pseudo-generate variations in model parameters that depend on variations in shape elements of the element structure. Then, the simulation processing unit 214 stores the random number generation unit in the parameter generation unit 25 in association with the model parameter.

次に、素子解析装置20の制御部21は、新たな構造情報の取得処理を実行する(ステップS32)。具体的には、制御部21のシミュレーション処理手段214は、出力部12において素子構造設定画面を出力する。この素子構造設定画面には、素子構造における各形状パラメータ入力欄が設けられている。そして、入力部11を用いて、素子構造設定画面の形状パラメータ入力欄にシミュレーション対象の素子構造の形状パラメータが入力された場合、シミュレーション処理手段214は、この形状パラメータをメモリに仮記憶する。   Next, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a process for acquiring new structure information (step S32). Specifically, the simulation processing means 214 of the control unit 21 outputs an element structure setting screen at the output unit 12. In this element structure setting screen, each shape parameter input field in the element structure is provided. When the shape parameter of the element structure to be simulated is input to the shape parameter input field on the element structure setting screen using the input unit 11, the simulation processing unit 214 temporarily stores the shape parameter in the memory.

次に、素子解析装置20の制御部21は、素子構造に対応したモデルパラメータの算出処理を実行する(ステップS33)。具体的には、制御部21のシミュレーション処理手段214は、仮記憶した形状パラメータを等価回路ジェネレータ27に供給する。この場合、等価回路ジェネレータ27は、形状パラメータに対応させて等価回路モデル、この等価回路の解析式を生成する。そして、等価回路ジェネレータ27は、生成した等価回路モデル、解析式をシミュレーション処理手段214に供給する。   Next, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a model parameter calculation process corresponding to the element structure (step S33). Specifically, the simulation processing means 214 of the control unit 21 supplies the temporarily stored shape parameters to the equivalent circuit generator 27. In this case, the equivalent circuit generator 27 generates an equivalent circuit model and an analytical expression of this equivalent circuit in correspondence with the shape parameter. Then, the equivalent circuit generator 27 supplies the generated equivalent circuit model and analytical expression to the simulation processing unit 214.

次に、シミュレーション処理手段214は、パラメータ生成部25から、等価回路モデルのモデルパラメータに関連付けられたパラメータ生成関数(乱数発生関数)を取得する。そして、シミュレーション処理手段214は、この乱数発生関数を用いてモンテカルロシミュレーションを行なうことにより、モデルパラメータのばらつきを擬似生成する。そして、シミュレーション処理手段214は、擬似生成したばらつきを適用したモデルパラメータを用いた等価回路モデルのシミュレーションを行なう。これにより、モデルパラメ
ータのばらつきに基づく出力予測特性のばらつき幅を算出する。
Next, the simulation processing unit 214 acquires a parameter generation function (random number generation function) associated with the model parameter of the equivalent circuit model from the parameter generation unit 25. Then, the simulation processing means 214 performs pseudo-generation of model parameter variations by performing Monte Carlo simulation using this random number generation function. Then, the simulation processing unit 214 performs simulation of an equivalent circuit model using model parameters to which the pseudo-generated variation is applied. Thereby, the variation width of the output prediction characteristic based on the variation of the model parameter is calculated.

次に、素子解析装置20の制御部21は、統計値を利用しての設計処理を実行する(ステップS34)。具体的には、制御部21のシミュレーション処理手段214は、周辺回路設計テーブルを用いて、ばらつき幅を含めた出力予測特性を許容するために必要な周辺回路構成を特定する。   Next, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a design process using statistical values (step S34). Specifically, the simulation processing unit 214 of the control unit 21 uses the peripheral circuit design table to specify the peripheral circuit configuration necessary for allowing the output prediction characteristics including the variation width.

そして、シミュレーション処理手段214は、出力部12において、シミュレーション結果画面を表示する。このシミュレーション結果画面には、新規構造における出力予測特性の特性ばらつき、この特性ばらつきを考慮した周辺回路構成を含める。   Then, the simulation processing unit 214 displays a simulation result screen in the output unit 12. The simulation result screen includes the characteristic variation of the output prediction characteristic in the new structure and the peripheral circuit configuration in consideration of the characteristic variation.

本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1)本実施形態では、素子解析装置20の制御部21は、出力特性の実測値の登録処理を実行する(ステップS11)。素子解析装置20の制御部21は、実測値を実現する要素形状のモデルパラメータの生成処理を実行する(ステップS12)。これにより、実際に作製された素子について、等価回路モデルのモデルパラメータを特定することができる。そして、このモデルパラメータを用いて、各素子を評価することができる。
According to this embodiment, the following effects can be obtained.
(1) In the present embodiment, the control unit 21 of the element analysis device 20 executes a process for registering the actual measurement value of the output characteristic (step S11). The control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a process for generating a model parameter of an element shape that realizes an actual measurement value (step S12). Thereby, the model parameters of the equivalent circuit model can be specified for the actually manufactured element. Each element can be evaluated using this model parameter.

(2)本実施形態では、素子解析装置20の制御部21は、統計処理を実行する(ステップS13)。これにより、等価回路モデルのモデルパラメータにおけるばらつきを把握することができる。   (2) In this embodiment, the control part 21 of the element analysis apparatus 20 performs a statistical process (step S13). Thereby, the variation in the model parameters of the equivalent circuit model can be grasped.

(3)本実施形態では、素子解析装置20の制御部21は、ばらつきが大きいモデルパラメータの特定処理を実行する(ステップS21)。素子解析装置20の制御部21は、ばらつきの原因の特定処理を実行する(ステップS22)。そして、素子解析装置20の制御部21は、評価出力処理を実行する(ステップS23)。実際に素子を作製する場合、製造工程等に依存して、素子の形状や大きさにばらつきが発生することがある。このようなばらつきは出力特性にも影響を与える。一方、素子構造から特定される等価回路モデルでは、ばらつきを評価することができない。そこで、等価回路モデルのモデルパラメータと要素形状との対応関係を用いて、モデルパラメータのばらつきから、要素形状のばらつきを効率的に評価することができる。   (3) In the present embodiment, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a process for specifying model parameters having large variations (step S21). The control unit 21 of the element analysis apparatus 20 performs a process for identifying the cause of variation (step S22). And the control part 21 of the element analysis apparatus 20 performs an evaluation output process (step S23). When an element is actually manufactured, the shape and size of the element may vary depending on the manufacturing process and the like. Such variations also affect the output characteristics. On the other hand, variation cannot be evaluated with an equivalent circuit model specified from the element structure. Therefore, by using the correspondence relationship between the model parameters of the equivalent circuit model and the element shape, the variation in the element shape can be efficiently evaluated from the variation in the model parameter.

(4)本実施形態では、素子解析装置20の制御部21は、統計値を再現するモデルパラメータの生成処理を実行する(ステップS31)。この場合、統計値を算出するための乱数発生関数を生成する。これにより、乱数発生関数を用いたシミュレーションにおいて、擬似的にばらつき状態を生成することができる。   (4) In this embodiment, the control part 21 of the element analysis apparatus 20 performs the production | generation process of the model parameter which reproduces a statistics value (step S31). In this case, a random number generation function for calculating the statistical value is generated. Thereby, it is possible to generate a pseudo variation state in a simulation using a random number generation function.

(5)本実施形態では、素子解析装置20の制御部21は、新たな構造情報の取得処理を実行する(ステップS32)。そして、素子解析装置20の制御部21は、素子構造に対応したモデルパラメータの算出処理を実行する(ステップS33)。素子解析装置20の制御部21は、統計値を利用しての設計処理を実行する(ステップS34)。これにより、新たな素子構造の出力特性の統計値を、ばらつきを考慮して予測することができる。そして、このばらつきを考慮した回路設計を行なうことができる。   (5) In the present embodiment, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a new structure information acquisition process (step S32). And the control part 21 of the element analysis apparatus 20 performs the calculation process of the model parameter corresponding to an element structure (step S33). The control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes design processing using statistical values (step S34). Thereby, the statistical value of the output characteristic of the new element structure can be predicted in consideration of the variation. Then, it is possible to perform circuit design in consideration of this variation.

また、上記実施形態は、以下のように変更してもよい。
・ 上記実施形態においては、素子解析装置20の制御部21は、評価出力処理を実行する(ステップS23)。ここでは、評価結果として、基準値よりも大きいモデルパラメータについて、平均値、分散値、原因(形状要素)を出力する。評価出力処理における評価結果はこれらに限定されるものではない。例えば、基板上に作製された複数の素子については、ばらつきの基板の面内分布を出力するようにしてもよい。この場合には、制御部
21は、素子番号に基づいて、各素子の基板上位置を特定し、各位置に対応させて評価結果を出力する。また、各基板のモデルパラメータの面内分布をパラメータ値記憶部23に保存しておき、同一製造ロットにおける基板間の分布違いや、異なる製造ロットにおける基板間の分布違いを表示したりするようにしてもよい。これにより、製造工程におけるばらつきの評価を行なうことができる。例えば、この評価(ばらつきの変化傾向)に基づいて、製造装置のメンテナンス時期を決定することができる。
Moreover, you may change the said embodiment as follows.
In the above embodiment, the control unit 21 of the element analysis device 20 executes the evaluation output process (step S23). Here, as an evaluation result, an average value, a variance value, and a cause (shape element) are output for a model parameter larger than the reference value. The evaluation results in the evaluation output process are not limited to these. For example, for a plurality of elements manufactured on a substrate, the in-plane distribution of the variation may be output. In this case, the control unit 21 specifies the position on the substrate of each element based on the element number, and outputs an evaluation result corresponding to each position. Also, the in-plane distribution of the model parameters of each substrate is stored in the parameter value storage unit 23 so that the distribution difference between substrates in the same production lot or the distribution difference between substrates in different production lots is displayed. May be. Thereby, the variation in the manufacturing process can be evaluated. For example, the maintenance time of the manufacturing apparatus can be determined based on this evaluation (variation change tendency).

また、各形状要素を作製した製造工程を出力するようにしてもよい。この場合には、この形状要素に関連付けて製造工程を記録したデータ記憶部を準備しておく。そして、ばらつきが大きい形状要素の製造工程を出力する。これにより、ばらつきが大きい場合には、製造工程を見直すことができる。   Moreover, you may make it output the manufacturing process which produced each shape element. In this case, a data storage unit in which the manufacturing process is recorded in association with the shape element is prepared. And the manufacturing process of a shape element with large dispersion | variation is output. Thereby, when the variation is large, the manufacturing process can be reviewed.

・ 上記実施形態においては、素子解析装置20の制御部21は、新たな構造情報の取得処理を実行する(ステップS32)。ここで、実測した素子構造と類似した素子構造を評価することも可能である。この場合には、実測した出力特性の統計値を利用する。この場合には、予め形状変更に応じて生じる特性ばらつきの変化傾向を算出するための調整データを記憶した調整データ記憶部を準備しておく。そして、出力特性の実測値に基づいて生成したモデルパラメータに対して、調整データ記憶部に記録された調整データを用いて、変更部分に合わせて修正したモデルパラメータを算出する。   In the above embodiment, the control unit 21 of the element analysis apparatus 20 executes a new structure information acquisition process (step S32). Here, it is also possible to evaluate an element structure similar to the actually measured element structure. In this case, statistical values of actually measured output characteristics are used. In this case, an adjustment data storage unit that stores adjustment data for calculating the change tendency of the characteristic variation caused by the shape change is prepared in advance. Then, the model parameter modified based on the changed portion is calculated using the adjustment data recorded in the adjustment data storage unit with respect to the model parameter generated based on the actually measured value of the output characteristic.

・ 上記実施形態においては、素子解析装置20の制御部21は、統計値を再現するモデルパラメータの生成処理を実行する(ステップS31)。ここでは、統計値を算出する乱数発生関数を生成する。そして、素子解析装置20の制御部21は、この乱数発生関数を用いて、素子構造に対応したモデルパラメータの算出処理を実行する(ステップS33)。シミュレーション処理において用いるばらつきは、乱数発生関数によって生成された乱数に限定されるものではなく、実測した素子の統計値を用いてもよい。   In the above embodiment, the control unit 21 of the element analysis device 20 executes a model parameter generation process for reproducing the statistical value (step S31). Here, a random number generation function for calculating a statistical value is generated. And the control part 21 of the element analysis apparatus 20 performs the calculation process of the model parameter corresponding to an element structure using this random number generation function (step S33). The variation used in the simulation process is not limited to the random number generated by the random number generation function, and the statistical value of the actually measured element may be used.

・ 上記実施形態においては、素子解析装置20の制御部21は、統計値を利用しての設計処理を実行する(ステップS34)。ここでは、特性ばらつきを考慮した周辺回路の構成を決定する。設計対象はこれに限定されるものでない。例えば、各素子の出力特性における許容値を予め定めておき、基板上において、この許容範囲に収まる素子の歩留まりを算出するようにしてもよい。   In the above embodiment, the control unit 21 of the element analysis device 20 executes a design process using statistical values (step S34). Here, the configuration of the peripheral circuit considering the characteristic variation is determined. The design object is not limited to this. For example, an allowable value in the output characteristics of each element may be determined in advance, and the yield of elements that fall within this allowable range on the substrate may be calculated.

また、基板上に素子を作製する場合、中央領域と周辺領域とでは特性ばらつきを生じることがある。そこで、シミュレーション結果に基づいて、許容値に収まる素子が配置された素子領域を特定するようにしてもよい。   In addition, when an element is manufactured over a substrate, characteristic variations may occur between the central region and the peripheral region. Therefore, an element region in which elements that fall within the allowable value are arranged may be specified based on the simulation result.

また、出力特性が許容範囲に収まるように、素子形状の設計値を変更するシミュレーションを行なうようにしてもよい。この場合には、ばらつきが大きい要素形状の形状パラメータを所定値ずつ変更して、等価回路モデルにおける出力特性が許容範囲に収まるまで、シミュレーションを繰り返す。これにより、素子毎のばらつきを考慮した素子構造の設計を行なうことができる。   Further, a simulation for changing the design value of the element shape may be performed so that the output characteristics fall within the allowable range. In this case, the shape parameter of the element shape having a large variation is changed by a predetermined value, and the simulation is repeated until the output characteristic in the equivalent circuit model falls within the allowable range. Thereby, it is possible to design an element structure in consideration of variations among elements.

・ 上記実施形態においては、モデルパラメータ算出手段212は、実測特性データ記憶部22に記憶された出力特性を、等価回路ジェネレータ27によって生成された等価回路モデルに適用して、等価回路モデルを構成する回路要素(モデルパラメータ)のパラメータ値を算出する処理を実行する。この等価回路ジェネレータ27は、特許文献1に記載された解析支援方法を用いて等価回路モデルを生成する。パラメータ値の算出方法は、これに限定されるものではなく、公知の技術である非線形最小二乗法や遺伝的アルゴリズムなどを用いることも可能である。   In the above embodiment, the model parameter calculation unit 212 applies the output characteristic stored in the measured characteristic data storage unit 22 to the equivalent circuit model generated by the equivalent circuit generator 27 to configure the equivalent circuit model. A process of calculating the parameter value of the circuit element (model parameter) is executed. The equivalent circuit generator 27 generates an equivalent circuit model using the analysis support method described in Patent Document 1. The method for calculating the parameter value is not limited to this, and it is also possible to use a known technique such as a nonlinear least square method or a genetic algorithm.

・ 上記実施形態においては、素子解析装置20の制御部21は、実測値を実現する要素形状のモデルパラメータの生成処理を実行する(ステップS12)。この場合、制御部21のモデルパラメータ算出手段212は、出力特性登録画面において設定された形状パラメータ(素子構造を構成する形状要素、大きさ等)を取得する。この場合、予めパラメータ値の許容範囲を決めておき、この範囲内に収まるように、素子構造を構成する形状要素の大きさ等のパラメータ値を決定するようにしてもよい。更に、要素形状における重み付けを用いて、モデルパラメータを生成するようにしてもよい。この場合には、ばらつきが大きいと予想される要素形状とばらつきが小さいと予想される要素形状とに対して、ばらつきに応じた重み付け値を登録しておく。そして、重み付け値によりばらつきが小さいと予想される要素形状を優先して、出力特性に一致するモデルパラメータを生成する。これにより、要素形状の性格を考慮して、モデルパラメータを生成することができる。   In the above embodiment, the control unit 21 of the element analysis device 20 executes a process for generating a model parameter of an element shape that realizes an actual measurement value (step S12). In this case, the model parameter calculation unit 212 of the control unit 21 acquires the shape parameters (shape elements, sizes, etc. constituting the element structure) set on the output characteristic registration screen. In this case, an allowable range of parameter values may be determined in advance, and parameter values such as the size of the shape elements constituting the element structure may be determined so as to be within this range. Furthermore, the model parameters may be generated using weighting in the element shape. In this case, a weight value corresponding to the variation is registered for the element shape that is expected to have a large variation and the element shape that is expected to have a small variation. Then, a model parameter that matches the output characteristics is generated by giving priority to the element shape that is expected to have a small variation due to the weighting value. Thereby, the model parameter can be generated in consideration of the character of the element shape.

11…入力部、12…出力部、20…素子解析装置、21…制御部、22…実測特性データ記憶部、23…パラメータ値記憶部、24…統計値データ記憶部、25…パラメータ生成部、27…等価回路ジェネレータ、211…実測値登録手段、212…モデルパラメータ算出手段、213…統計処理手段、214…シミュレーション処理手段。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Input part, 12 ... Output part, 20 ... Element analyzer, 21 ... Control part, 22 ... Actual measurement characteristic data storage part, 23 ... Parameter value storage part, 24 ... Statistical value data storage part, 25 ... Parameter generation part, 27, equivalent circuit generator, 211, measured value registration means, 212, model parameter calculation means, 213, statistical processing means, 214, simulation processing means.

Claims (7)

要素形状から構成された素子構造を有する素子の出力特性を素子毎に記録する実測値記憶手段と、
前記素子構造の要素形状を等価回路に変換したモデルパラメータで表わした等価回路モデルを生成するモデル生成手段と、
入出力手段に接続された制御手段とを備えた素子解析システムであって、
前記制御手段が、
前記実測値記憶手段に記録された素子毎に、前記モデル生成手段により生成された等価回路モデルのモデルパラメータについて、前記実測値記憶手段に記録された素子に対応する出力特性の実測値を前記素子に対応する等価回路モデルに適用することにより、前記等価回路モデルのモデルパラメータのパラメータ値を算出する手段と、
前記モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値を算出する手段と、
前記統計値を用いて、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果を出力する手段とを備えたことを特徴とする素子解析システム。
Actual value storage means for recording the output characteristics of an element having an element structure composed of element shapes for each element;
Model generating means for generating an equivalent circuit model represented by a model parameter obtained by converting the element shape of the element structure into an equivalent circuit;
An element analysis system comprising control means connected to the input / output means,
The control means is
For each element recorded in the actual measurement value storage means, for the model parameter of the equivalent circuit model generated by the model generation means, the actual value of the output characteristic corresponding to the element recorded in the actual measurement value storage means is the element. Means for calculating a parameter value of a model parameter of the equivalent circuit model by applying to an equivalent circuit model corresponding to
Means for calculating a statistical value of the parameter value for each model parameter;
An element analysis system comprising: means for outputting an evaluation result of an element shape corresponding to a model parameter using the statistical value.
前記制御手段は、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果として、モデルパラメータのばらつきが基準値より大きい要素形状を特定して出力することを特徴とする請求項1に記載の素子解析システム。 2. The element analysis system according to claim 1, wherein the control unit specifies and outputs an element shape whose model parameter variation is larger than a reference value as an evaluation result of the element shape corresponding to the model parameter . 前記実測値記憶手段には、一基板上に形成された複数の素子の出力特性が記録されており、
前記制御手段は、前記実測値記憶手段に記録された出力特性から、要素形状毎に基板上の面内ばらつきを算出し、この面内ばらつきが大きい要素形状を出力することを特徴とする請求項1又は2に記載の素子解析システム。
In the actual measurement value storage means, output characteristics of a plurality of elements formed on one substrate are recorded,
The control means calculates an in-plane variation on the substrate for each element shape from the output characteristics recorded in the measured value storage means, and outputs an element shape having a large in-plane variation. 3. The element analysis system according to 1 or 2.
前記制御手段は、新たな素子構造を取得した場合、前記素子構造を構成する要素形状の統計値を用いて、新たな素子構造の素子の出力特性を予測することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の素子解析システム。   The said control means, when acquiring a new element structure, predicts the output characteristic of the element of a new element structure using the statistical value of the element shape which constitutes the above-mentioned element structure. 4. The element analysis system according to any one of 3. 前記制御手段は、前記パラメータ値の統計値のばらつき分布により出力値を算出するパラメータ生成関数を作成し、
前記制御手段は、このパラメータ生成関数により生成された出力値を用いて、新たな要素形状を含めた素子の出力特性の統計値を予測することを特徴とする請求項4に記載の素子解析システム。
The control means creates a parameter generation function for calculating an output value from a variation distribution of the statistical value of the parameter value,
5. The element analysis system according to claim 4, wherein the control means predicts a statistical value of an output characteristic of the element including a new element shape by using an output value generated by the parameter generation function. .
要素形状から構成された素子構造を有する素子の出力特性を素子毎に記録する実測値記憶手段と、
前記素子構造の要素形状を等価回路に変換したモデルパラメータで表わした等価回路モデルを生成するモデル生成手段と、
入出力手段に接続された制御手段とを備えた素子解析システムを用いて、素子を解析するための方法であって、
前記制御手段が、
前記実測値記憶手段に記録された素子毎に、前記モデル生成手段により生成された等価回路モデルのモデルパラメータについて、前記実測値記憶手段に記録された素子に対応する出力特性の実測値を前記素子に対応する等価回路モデルに適用することにより、前記等価回路モデルのモデルパラメータのパラメータ値を算出する段階と、
前記モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値を算出する段階と、
前記統計値を用いて、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果を出力する段階とを実行することを特徴とする素子解析方法。
Actual value storage means for recording the output characteristics of an element having an element structure composed of element shapes for each element;
Model generating means for generating an equivalent circuit model represented by a model parameter obtained by converting the element shape of the element structure into an equivalent circuit;
A method for analyzing an element using an element analysis system comprising a control means connected to an input / output means,
The control means is
For each element recorded in the actual measurement value storage means, for the model parameter of the equivalent circuit model generated by the model generation means, the actual value of the output characteristic corresponding to the element recorded in the actual measurement value storage means is the element. Calculating a parameter value of a model parameter of the equivalent circuit model by applying to an equivalent circuit model corresponding to
Calculating a statistical value of the parameter value for each model parameter;
And a step of outputting an evaluation result of an element shape corresponding to the model parameter using the statistical value.
要素形状から構成された素子構造を有する素子の出力特性を素子毎に記録する実測値記憶手段と、
前記素子構造の要素形状を等価回路に変換したモデルパラメータで表わした等価回路モデルを生成するモデル生成手段と、
入出力手段に接続された制御手段とを備えた素子解析システムを用いて、素子を解析するためのプログラムであって、
前記制御手段を、
前記実測値記憶手段に記録された素子毎に、前記モデル生成手段により生成された等価回路モデルのモデルパラメータについて、前記実測値記憶手段に記録された素子に対応する出力特性の実測値を前記素子に対応する等価回路モデルに適用することにより、前記等価回路モデルのモデルパラメータのパラメータ値を算出する手段、
前記モデルパラメータ毎にパラメータ値の統計値を算出する手段、
前記統計値を用いて、モデルパラメータに対応する要素形状の評価結果を出力する手段として機能させることを特徴とする素子解析プログラム。
Actual value storage means for recording the output characteristics of an element having an element structure composed of element shapes for each element;
Model generating means for generating an equivalent circuit model represented by a model parameter obtained by converting the element shape of the element structure into an equivalent circuit;
A program for analyzing an element using an element analysis system provided with a control means connected to an input / output means,
The control means;
For each element recorded in the actual measurement value storage means, for the model parameter of the equivalent circuit model generated by the model generation means, the actual value of the output characteristic corresponding to the element recorded in the actual measurement value storage means is the element. Means for calculating a parameter value of a model parameter of the equivalent circuit model by applying to an equivalent circuit model corresponding to
Means for calculating a statistical value of the parameter value for each model parameter;
An element analysis program that functions as means for outputting an evaluation result of an element shape corresponding to a model parameter using the statistical value.
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