JPH07326646A - 不純物シミュレーション方法 - Google Patents
不純物シミュレーション方法Info
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- JPH07326646A JPH07326646A JP14263694A JP14263694A JPH07326646A JP H07326646 A JPH07326646 A JP H07326646A JP 14263694 A JP14263694 A JP 14263694A JP 14263694 A JP14263694 A JP 14263694A JP H07326646 A JPH07326646 A JP H07326646A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 高精度な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を提供すること。 【構成】 本発明は、先ず測定データの取り込みを行い
（ステップＳ１）、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（ステップＳ５）、次
にデータ処理後の不純物濃度分布測定データに基づきシ
ミュレーションパラメータを抽出する処理を行う。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。
ミュレーション方法を提供すること。 【構成】 本発明は、先ず測定データの取り込みを行い
（ステップＳ１）、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（ステップＳ５）、次
にデータ処理後の不純物濃度分布測定データに基づきシ
ミュレーションパラメータを抽出する処理を行う。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。
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。
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 Spectro
scopy）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。
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 Spectro
scopy）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。
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。
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、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、デ
ータ処理後の不純物濃度分布データに基づきシミュレー
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。
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、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、デ
ータ処理後の不純物濃度分布データに基づきシミュレー
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。
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。
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３
１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。
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３
１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。
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３
２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。
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３
２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Ｓ
５に示す例えば７つの処理方法（ステップＳ５−１〜Ｓ
５−７）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。
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Ｓ
５に示す例えば７つの処理方法（ステップＳ５−１〜Ｓ
５−７）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。
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。
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。
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。
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Ｓ
５−７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。
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Ｓ
５−７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。
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。
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ＳＩＭ
Ｓ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。
Ｓ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。
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。
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。
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。
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Ｓ１
５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。
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Ｓ１
５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。
、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Ｓ
２０に示す関数補間処理を行う。
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Ｓ
２０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。
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Ｙ
ｅｓ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Ｓ２
５へ進み補間前のイオン注入レンジ表の表示を行う。
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Ｙ
ｅｓ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Ｓ２
５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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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１】本発明を説明するフローチャート（その１）で
ある。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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)
- 【請求項１】 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、データ処理後の不純物濃度分布データに基づきシ
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、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こと
を特徴とする不純物シミュレーション方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14263694A JP3707807B2 (ja) | 1994-05-31 | 1994-05-31 | 不純物シミュレーション方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14263694A JP3707807B2 (ja) | 1994-05-31 | 1994-05-31 | 不純物シミュレーション方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07326646A true JPH07326646A (ja) | 1995-12-12 |
| JP3707807B2 JP3707807B2 (ja) | 2005-10-19 |
Family
ID=15319963
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14263694A Expired - Fee Related JP3707807B2 (ja) | 1994-05-31 | 1994-05-31 | 不純物シミュレーション方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3707807B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005056874A (ja) * | 2003-08-01 | 2005-03-03 | Fujitsu Ltd | イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム |
| JP2006012945A (ja) * | 2004-06-23 | 2006-01-12 | Seiko Epson Corp | デバイスシミュレーション装置、デバイスシミュレーション方法及びデバイスシミュレーションプログラム |
-
1994
- 1994-05-31 JP JP14263694A patent/JP3707807B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005056874A (ja) * | 2003-08-01 | 2005-03-03 | Fujitsu Ltd | イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム |
| JP4629317B2 (ja) * | 2003-08-01 | 2011-02-09 | 富士通株式会社 | イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム |
| JP2006012945A (ja) * | 2004-06-23 | 2006-01-12 | Seiko Epson Corp | デバイスシミュレーション装置、デバイスシミュレーション方法及びデバイスシミュレーションプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3707807B2 (ja) | 2005-10-19 |
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