JPH10227833A - 素子特性抽出装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【解決手段】 データ系列選択部２により選択されたデ
ータ群から特異点判別部４が特異点を判別する。特異点
判別部４により判別した特異点は特異点除去部６が除去
する。特異点判別部４は、データ群を構成する各点につ
いて、全てのデータの平均値に対する分散を計算して、
その偏差が所定値以上あるものを特異点と判別する。 【効果】 信号対雑音比（Ｓ／Ｎ比）の良くないトラン
ジスタのサブスレショルド領域での測定データ等につい
て、正確に特異点の判別が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子デバイスや半
導体デバイスの電気測定をして、その設計や製造に利用
するデータ系列やパラメータ系列を得るための処理を自
動化した、素子特性抽出装置及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】電子デバイスや半導体デバイスを設計し
製造する場合には、その材質やサイズその他各種の仕様
を決定しなければならない。このために、試作品や製品
について様々な測定をし解析をして、主要なデータやパ
ラメータを求める。求めるべきデータとしては、例え
ば、トランジスタのゲート電圧に対するドレン電流特性
等がある。また、パラメータとしては、ＩＣ（集積回
路）基板の厚みやサイズ、電流特性を支配する導通閾値
等がある。このような素子特性抽出のために、各種のシ
ステムが開発されている（特開平４−２３９９７６号公
報）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、従来の素子
特性抽出装置には、次のような解決すべき課題があっ
た。電子デバイスや半導体デバイスは、加工技術の進歩
とともに、ますます小型化され微細化されている。従っ
て、これらの電気測定の結果得られるデータのＳ／Ｎ比
（信号対雑音比）は、より一層劣化する傾向にある。特
にＬＳＩ（高密度集積回路）のような低電圧化の進むサ
ブミクロンクラス以下のスケールの半導体素子について
は、その電気測定の結果得られた、データ系列や、それ
から求められるパラメータ系列に、測定雑音等に起因す
る多くの特異点が混入する。従って、その結果をそのま
ま利用して製品設計に反映させると、製品に過剰品質を
要求するような事態を招きかねない。例えば、特異な電
流を許容するために必要以上のサイズの基板を設計する
こともあり得る。従って、コスト等を考慮した適正な品
質保証のために、測定データの中から的確に特異点の判
別や削除等の修正を行うシステムが要求される。しか
も、多数の測定点を設定してデータを抽出し、さらにそ
の修正をする作業をすべて人手により行うのは容易でな
く、この種のシステムの自動化が望まれていた。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉素子の特性測定により得られた測定データ中
の任意の部分を選択するデータ系列選択部と、データ系
列選択部により選択されたデータ群を格納するデータフ
ァイルと、このデータファイル中のデータ群から特異点
を判別する特異点判別部と、特異点判別部により判別し
た特異点を除去する特異点除去部とを備え、上記特異点
判別部は、上記データ群を構成する各点について、全て
のデータの平均値に対する分散を計算して、その偏差が
所定値以上あるものを特異点と判別することを特徴とす
る素子特性抽出装置。

【０００５】〈構成２〉構成１において、特異点判別部
は、全てのデータを対数化してからそれらの平均値を求
めることを特徴とする素子特性抽出装置。

【０００６】〈構成３〉構成１において、特異点除去部
は、特異点除去後に、その特異点を除くデータの平均値
によりデータを補完することを特徴とする素子特性抽出
装置。

【０００７】〈構成４〉構成１において、特異点除去部
は、特異点除去後に、その特異点の前後のデータの中間
値によりデータを補完することを特徴とする素子特性抽
出装置。

【０００８】〈構成５〉構成１において、特異点を判別
したとき、その特異点を除去すべきか、再測定をすべき
かの指示を入力する特異点処理法指示部を設けたことを
特徴とする素子特性抽出装置。

【０００９】〈構成６〉素子の特性測定により得られた
測定データ中の任意の部分を選択するデータ系列選択部
と、データ系列選択部により選択されたデータ群を格納
する特性サンプリングファイルと、この特性サンプリン
グファイル中のデータ群から特異点を判別する特異点判
別部と、特異点判別部により判別した結果を受け入れる
管理限界判別部とを備え、上記特異点判別部は、上記デ
ータ群を構成する各点について、全てのデータの平均値
に対する分散を計算して、その偏差が所定値以上あるも
のを特異点と判別し、上記管理限界判別部は、予め、製
品化するものと廃棄対象とするものとを区別する管理限
界を設定しておき、所定のパラメータに基づいて得られ
た測定データ中で、上記管理限界を越えるものを除外し
て、素子特性を抽出することを特徴とする素子特性抽出
装置。

【００１０】〈構成７〉素子の特性測定により得られた
測定データ中の任意の部分を選択してデータ群を得て、
このデータ群を構成する各点について、全てのデータの
平均値に対する分散を計算して、その偏差が所定値以上
あるものを特異点と判別し、判別した特異点を除去した
後、その除去部分にデータを補完することを特徴とする
素子特性抽出方法。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 〈具体例１〉 〈具体例１の構成〉図１は、具体例１による素子特性抽
出装置のブロック図である。図の装置は、測定データメ
モリ１と、データ系列選択部２と、データファイル３
と、特異点判別部４と、特異点処理法指示部５と、特異
点除去部６と、特異点補完部７とから構成されている。
測定データメモリ１には、素子の特性を測定した結果が
そのまま格納される。特性を測定する対象となる素子は
例えば半導体集積回路上の各トランジスタやその他の種
々のデバイスである。データ系列選択部２は、測定デー
タメモリに格納された測定データに対して、本発明によ
る特異点の除去等を施すために、測定データ中の任意の
部分についてデータ群を選択し、後続するデータファイ
ル３に送り込む処理を行う部分である。その選択部分は
操作者が指定する。指定の方法は、例えば測定データを
グラフ化してディスプレイに表示し、キーボード、マウ
ス、条件指定用のテーブルデータ等を用いた範囲指定に
よる。

【００１２】このデータ群が後述するデータ系列を構成
する。データファイル３には、単独系列サンプリングフ
ァイル１１と複数系列サンプリングファイル１２とが設
けられている。一般に、素子の特性測定を行った場合
に、測定のための条件を変更したり測定範囲を変更する
と、その測定結果を表現するためのモデル式が違ってく
る。ここでは異なるモデル式により表現されるデータ群
をそれぞれ別々のデータ系列とみなして、別々にファイ
ルに格納するようにした。特異点の判別は同一系列内で
行うほうが容易だからである。単独系列サンプリングフ
ァイル１１と複数系列サンプリングファイル１２とは、
こうした系列ごとのデータ群を整理して格納するための
記憶装置により構成される。

【００１３】なお、これらのファイルから各データ群が
順に読み出されて特異点判別部４に送り込まれる。特異
点判別部４は、データファイル３から読み出されたデー
タ群ごとに、特異点を判別してその結果を特異点除去部
６に出力する部分である。この処理は所定の判断基準に
従ってコンピュータのプログラムにより実行する。特異
点の判別手法としては、データの算術平均による除去、
回帰式による除去、素子モデルの数式値による除去等が
ある。これらの手法そのものは、従来手作業によるデー
タ解析の際に採用されている良く知られた方法である。

【００１４】本発明では、後で説明するように、データ
の算術平均値を求めて分散を演算し、その偏差が所定の
閾値を越えていれば特異点であると判別する。なお、こ
のとき、平均値を求める対象を、素データとするか、対
数化されたデータとするか選択できるような構成になっ
ている。

【００１５】特異点処理法指示部５は、特異点判別部４
の判別結果を得たところで、その特異点を除去すべき
か、素子の再測定を行うべきかの指示を入力する部分で
ある。この判断は、例えば操作者が行う。再測定したほ
うが適切なデータが得られる場合であって、再測定が比
較的容易な場合には、再測定を指定する。一方、再測定
を行うと素子が劣化してしまうような場合や、再測定に
非常に手間がかかるとともに、特異点を除去しても十分
利用できるような結果が得られる場合には、特異点の除
去処理を指定する。特異点除去部６は、受け入れたデー
タ群の中から特異点判別部４が判別した特異点を除去す
る処理を行う部分である。特異点補完部７は、特異点を
除去した後の抜けたデータを補完する処理をする部分で
ある。この補完方法としては、データ群全体の平均値を
補完する方法と、特異点の前後のデータの中間値を求め
て補完する方法とがある。

【００１６】〈具体例１の動作〉以下、本発明の装置の
動作を具体的なデータ等を紹介しながら説明する。図２
は、実際の測定データのサンプルで、特異点を有するデ
ータの説明図である。図の横軸は電圧、縦軸は電流を表
し、左側は線形軸、右側は対数軸である。このデータは
基板上のトランジスタ素子に対して印加したゲート電圧
とドレイン電流との関係を示す。基板電圧をパラメータ
とすると、図に示すように例えば３種類の測定結果が得
られる。ここでは、これらのデータ群Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３
が、それぞれ別々のデータ系列に含まれるものとする。
なお、＊の付いたデータ群＊Ｓ１，＊Ｓ２，＊Ｓ３は、
それぞれ対応するデータ群を対数で表現したものであ
る。

【００１７】この図において、Ｓ２のデータ群中にスパ
イク状に突出した特異点Ｋが存在する。最終的にこの素
子の特性データとして、対数化した＊Ｓ２のデータを得
ようとする場合には、この特異点Ｋは予め除去しなけれ
ばならない。ここで、本発明の装置を使用する。図３に
は、上記特異点を除去した後の対応するデータ群を示
す。こうした特異点の判別と除去及びデータの補完は、
従来、人が手作業で行っていた。本発明では、その処理
の大部分を自動的に行う。

【００１８】図２に示すようなデータ群Ｓ１〜Ｓ３が測
定データメモリ１（図１）に格納されたとする。操作者
は、データ系列選択部２（図１）を操作して、これらの
データ群を順にデータファイル３に送る。この場合に
は、複数系列のデータ群が存在するから、データファイ
ル３の複数系列サンプリングファイル１２中に各データ
群が所定の順に格納される。なお、データ群が単一のモ
デル式で表現出来ないような場合には、そのデータ群の
うちの一部のデータ群が選択されてサンプリングファイ
ルに格納される。

【００１９】ここで、例えばデータ群Ｓ２の一部のみが
データ系列選択部２に選択されたとする。図４には、こ
のデータ群を示す。これを対象に特異点の除去と補完を
実行する。なお、この図には、＊印の特異点を削除し、
＊＊印のようにデータを補完した結果を示している。こ
の補正前のデータ群は、図２のデータ群Ｓ２から、ゲー
ト電圧が１Ｖ以下の範囲にあるものをとりだしたもので
ある。この中には、＊印の部分に図２に示した特異点Ｋ
が含まれている。このデータ群はデータファイル３（図
１）の単独系列サンプリングファイル１１に格納され
る。このデータ群が特異点判別部４に読み出されると、
次のような処理が実行される。

【００２０】図５には、特異点判別部の動作フローチャ
ートを示す。まず始めに、入力したデータ群から１つの
データを読み出す（ステップＳ１）。次に、ステップＳ
２において、よく知られた分散の演算処理を行う。即
ち、このデータ群は等分散を仮定することが可能なもの
とし、対象となる全てのデータの平均値と残差平方値の
総和から、各データの偏差の度合いを計算する。なお、
この計算は基準分散に対する分散比を判別するような方
法に置き換えても良い。ステップＳ３では、その偏差を
所定の閾値と比較して、閾値を越える場合には、ステッ
プＳ４へ進み、そのデータを特異点と判別する。閾値以
下の場合には、ステップＳ５へ進み、正常なデータと判
別する。

【００２１】その後は、ステップＳ６で、全てのデータ
について判別が終了したかを判断し、まだ残りのデータ
があればステップＳ１に戻って、同様の処理を全てのデ
ータに対して繰り返す。例えば半導体デバイスでは、流
れる電流や使用電圧の範囲が限られることから、単位の
影響を無視しても、この方法で十分に特異点の判別が可
能である。一方、単位の影響が非常に大きいデータの場
合には、素データの平均値に基づいて上記の偏差を求め
ると、特異点かどうかの判別が容易でない。そこで、こ
のような場合には、素データを対数化したデータについ
てその平均値をとって上記偏差の計算をすればよい。上
記素データについての偏差の計算は素データ処理部１４
（図１）が行う。また、対数化したデータについての偏
差の計算は対数化データ処理部１５（図１）が行う。

【００２２】次に、図１に示す特異点処理法指示部５の
動作を説明する。処理対象となったデータ群と特異点の
判別結果とが特異点除去部６に向けて出力されると、操
作者が、特異点処理法指示部５を操作して、特異点除去
部６に対してその処理方法を指示する。この例では、再
測定をするか、特異点を除去するかのいずれかを指定す
る。再測定を指定すると、実際には、図示しない測定装
置に対してその指示が送信されて、新たな測定データ
が、測定データメモリ１に格納される。

【００２３】図６には、（ａ）に再測定前のデータ群を
示し、（ｂ）には、再測定後のデータ群を示した。環境
温度その他の変動により、データの値が完全に一致はし
ないが、再測定後は、ポイント“１”の部分で、再測定
前にあった負の値の電流が消失していることがわかる。
一方、先に説明したような理由から再測定を回避したい
場合には、操作者が、特異点処理法指示部５を操作し
て、特異点除去部６に対してその旨を指示する。

【００２４】特異点補完部７（図１）は、既に説明した
ように、対象となるデータ群全部の平均値に相当するデ
ータを特異点を除去した部分に補完する。また、あるい
は、特異点の存在した前後のデータの中間値によりデー
タを補完する。中間値は、中央の点でもよいし、前後の
点を滑らかな曲線で結んだときの線上の点でもよい。図
４に示した＊＊印の補完データは、平均値により求めた
ものである。こうして得られたデータ群を解析して素子
のパラメータ等を求め、素子の設計や製造に利用する。

【００２５】〈具体例１の効果〉以上の構成の本発明の
装置によれば、下記のような効果が得られる。 １．データ系列選択部によって、データ系列ごとに任意
の範囲のデータ群をデータファイルに格納して処理する
ため、例えば基板に与えるバイアス電圧等の各種の測定
条件を変えて取得した測定データに対して、その一部の
データ群を自由に選択し、特異点の自動的な判別処理が
可能になる。

【００２６】２．特異点の判別を、素データの平均値や
対数化したデータの平均値に対する偏差と閾値の比較に
よるようにしたので、例えば信号対雑音比（Ｓ／Ｎ比）
の良くないトランジスタのサブスレショルド領域での測
定データや、対数的な電流変化が起きるトランジスタの
微小電流特性測定データについて、正確に特異点の判別
が可能となる。しかも、データの単位の影響を考慮すべ
き場合と考慮しなくて良い場合とで、特異点の判別方法
を選択することができるので、対数化領域を有する半導
体素子の測定データ処理としてより実用性が高められ
る。また、素データの平均値をもちいた偏差の計算によ
れば、例えば、Ｐ／Ｎ接合部に逆電圧を印加したとき得
られるようなほぼ一定値を示すような測定データについ
て、少数の特異点を効率よく判別できる。また、動作状
態が回帰式特性を示すような素子についても、残査平方
値の総和を利用することで、特異点が明瞭に判別できる
という効果がある。

【００２７】３．再測定の可否により特異点の削除や補
完処理を選択できるので、再測定により素子が破壊され
る可能性の高い半導体素子に対する測定データの処理装
置として適する。 ４．特異点の補完処理についても、データの平均値や前
後のデータの中間値等を採用するような選択を可能にし
たので、測定データの性質に応じた適切な処理が可能に
なる。

【００２８】〈具体例２〉この具体例では、製造上、素
子を評価するための基準となるような軸を設定し、素子
設計上必要な情報を得る。図７、図８及び図９は、各種
の素子評価軸と、その軸上で測定した素子の特性を示す
グラフである。図７は、トランジスタの寸法を素子評価
軸とした例である。トランジスタの寸法とは、ゲート長
やゲート幅のことである。特性は縦軸にパラメータ値と
してプロットされている。このパラメータ値は、トラン
ジスタがオンしたときの基本パラメータ値である。この
グラフを見ると、トランジスタの寸法がゼロに接近した
ところで、本来はほぼ一定値であるべきなのに、そのパ
ラメータ値が急激に異常値に跳ね上がっている。従っ
て、この付近に、正常な特性のトランジスタを製造する
ことができる寸法上の限界が存在するということがわか
る。この場所を、本発明では管理限界と呼んでいる。

【００２９】このように、所定の素子評価軸を設定し、
その評価軸を基準に素子の特性を測定したとき、特異点
が現れたら、その付近に管理限界が存在すると判断す
る。この判断のために、具体例１に示した装置が利用で
きる。図８は、トランジスタや集積回路製造のためのウ
エハーを所定のロット内から処理していく順番を素子評
価軸とした例である。縦軸のパラメータ値は、トランジ
スタのキャリア移動度を示す。この例では、移動度は、
ウエハー番号が大きくなるほど小さくなるように比例的
に減少している。

【００３０】ここで、移動度４００を下回るものは、ウ
エハーとして適さないことが経験的に分かっていると
き、ウエハー番号をもとに、廃棄対象とすべきウエハー
が判別できる。この判別と管理限界の決定にも、具体例
１の装置が利用できる。図９は、上記のようなウエハー
を得るためのロット番号を素子評価軸とした例である。

【００３１】ここでは、ロット毎にトランジスタの特性
がプロットされている。このグラフの特異点は図のＸの
部分にある。こうした測定結果から特異点を判別し、該
当するロットを製品の対象から外すのも、具体例１の装
置が利用できる。図１０には、具体例２の装置のブロッ
ク図を示す。この装置により上記のような素子評価軸を
基準とした測定データをもとに、管理限界を求める。

【００３２】図の装置は、素子データ構造ファイル２０
と、データ系列選択部２と、特性サンプリングファイル
２５と、特異点判別部４と、管理限界判別部２６とから
構成される。素子データ構造ファイル２０には、図７、
８、９により説明したような素子評価軸を基準としたパ
ラメータ値を測定した測定データ２１〜２４が格納され
ている。なお、素子評価軸としてはこの例の他に、素子
に対する印加電圧、ダイやウエハー上で素子を順番に切
り取っていくときの切り取り位置座標等が考えられる。
データ系列選択部２は、素子データ構造ファイル２０中
の任意のデータ群について、その全部あるいは一部を選
択して特性サンプリングファイル２５へ読み出す処理を
行う部分である。その機能は、具体例１のものと同様で
ある。

【００３３】特性サンプリングファイル２５には、選択
されたデータ群が格納される。特異点判別部４の構成及
び動作は具体例１のものと同一である。この動作によ
り、特異点の判別結果と対応するデータ群とが管理限界
判別部２６に送り込まれる。管理限界判別部２６は、こ
の具体例２で新たに設けられたもので、特異点や特性上
の限界点の近くに図７、８、９に示したような管理限界
を設定する部分である。この部分は、例えば、特異点や
特性上の限界点に近いデータを中心に予め設定数だけ削
除するように動作する。その出力を見れば管理限界を超
えた部分のデータが削除されているから、管理限界点を
容易に認識できる。

【００３４】〈具体例２の効果〉以上の具体例によれ
ば、素子の製造や設計上問題となる所定の素子評価軸を
設定し、その評価軸を基準に素子の特性を測定したと
き、特異点が現れたら、その付近に管理限界が存在する
と判別するので、それぞれ同一の基準で素子の品質判断
を行うことができる。また、管理限界を明確にすること
で、製造可能な範囲も明らかになり、過剰品質を防止し
つつ適切な設計が可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】具体例１による素子特性抽出装置のブロック図
である。

【図２】特異点を有するデータの説明図である。

【図３】特異点を除去したデータの説明図である。

【図４】特異点の除去と補完の説明図である。

【図５】特異点判別部の動作説明図である。

【図６】再測定前後のデータ説明図である。

【図７】トランジスタの寸法を横軸とした測定データの
説明図である。

【図８】ウエハー番号を横軸とした測定データの説明図
である。

【図９】ロット番号を横軸とした測定データの説明図で
ある。

【図１０】具体例２による装置のブロック図である。

【符号の説明】

１ 測定データメモリ ２ データ系列選択部 ３ データファイル ４ 特異点判別部 ５ 特異点処理法指示部 ６ 特異点除去部 ７ 特異点補完部

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 素子の特性測定により得られた測定デー
   タ中の任意の部分を選択するデータ系列選択部と、 データ系列選択部により選択されたデータ群を格納する
   データファイルと、 このデータファイル中のデータ群から特異点を判別する
   特異点判別部と、 特異点判別部により判別した特異点を除去する特異点除
   去部とを備え、 前記特異点判別部は、 前記データ群を構成する各点について、全てのデータの
   平均値に対する分散を計算して、その偏差が所定値以上
   あるものを特異点と判別することを特徴とする素子特性
   抽出装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、 特異点判別部は、 全てのデータを対数化してからそれらの平均値を求める
   ことを特徴とする素子特性抽出装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、 特異点除去部は、 特異点除去後に、その特異点を除くデータの平均値によ
   りデータを補完することを特徴とする素子特性抽出装
   置。
4. 【請求項４】 請求項１において、 特異点除去部は、 特異点除去後に、その特異点の前後のデータの中間値に
   よりデータを補完することを特徴とする素子特性抽出装
   置。
5. 【請求項５】 請求項１において、 特異点を判別したとき、その特異点を除去すべきか、再
   測定をすべきかの指示を入力する特異点処理法指示部を
   設けたことを特徴とする素子特性抽出装置。
6. 【請求項６】 素子の特性測定により得られた測定デー
   タ中の任意の部分を選択するデータ系列選択部と、 データ系列選択部により選択されたデータ群を格納する
   特性サンプリングファイルと、 この特性サンプリングファイル中のデータ群から特異点
   を判別する特異点判別部と、 特異点判別部により判別した結果を受け入れる管理限界
   判別部とを備え、 前記特異点判別部は、 前記データ群を構成する各点について、全てのデータの
   平均値に対する分散を計算して、その偏差が所定値以上
   あるものを特異点と判別し、 前記管理限界判別部は、 予め、製品化するものと廃棄対象とするものとを区別す
   る管理限界を設定しておき、 所定のパラメータに基づいて得られた測定データ中で、
   前記管理限界を越えるものを除外して、素子特性を抽出
   することを特徴とする素子特性抽出装置。
7. 【請求項７】 素子の特性測定により得られた測定デー
   タ中の任意の部分を選択してデータ群を得て、 このデータ群を構成する各点について、全てのデータの
   平均値に対する分散を計算して、その偏差が所定値以上
   あるものを特異点と判別し、 判別した特異点を除去した後、その除去部分にデータを
   補完することを特徴とする素子特性抽出方法。