JPH10301979A - モデルパラメータ抽出方法およびモデルパラメータ抽出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 モデルパラメータの再設定を自動化すること
により、モデルパラメータ抽出装置の自動化を図る。 【解決手段】 モデルパラメータ抽出装置１００は、範
囲指定部１６と、組合せ指定部３２と、シミュレータ１
８と、キャリブレータ２０と、判定部２２と、範囲更新
部２４とを具えている。この範囲更新部２４は、検出部
２６、新規範囲指定部２８および範囲移動部３０を具え
ている。検出部２６は、目標特性値および実測特性値の
間の差が最小となるモデルパラメータを準最適値として
検出する。新規範囲指定部２８は、準最適値を中心とし
た前の調節範囲の範囲長の半分の範囲長の数値範囲を新
規の調節範囲として指定する。範囲移動部３０は、準最
適値が調節範囲の端の値であったときに、この調節範囲
の範囲長を保ったまま、準最適値がこの端とは別の端に
なるように、この調節範囲をずらす。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、半導体集積回路
のプロセスやデバイスや回路のシミュレーション用のモ
デルパラメータ抽出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】プロセスシミュレーションは、半導体デ
バイスの製造工程例えばイオン注入、酸化、拡散、エピ
タキシャル成長、エッチング、デポジション、リソグラ
フィ等の工程での基板等の材料の物理的および化学的変
化をモデル化し、これら工程を経た後の不純物分布やデ
バイス形状を計算機を用いて求めるものである。また、
デバイスシミュレーションとは、デバイスの物理的形状
および不純物分布をもとにして、デバイス内部のキャリ
アの振舞いからデバイス特性を計算機により求めるもの
である。さらに、回路シミュレーションは、回路シミュ
レータを用いて、デバイスの製造上のバラツキや温度お
よび経年変化を考慮して、基本ゲートや機能セルに関す
る動作特性を調べるものである。このようなシミュレー
ションがさかんに用いられるようになった背景には、集
積回路の大規模化に伴い仕様決定から設計および製造ま
でに膨大な時間を要するようになってきたということが
挙げられる。上述したシミュレーションによる手法は、
この問題に対処するとともに、より精密な解析結果を得
るべく発展を遂げてきた。

【０００３】半導体集積回路の製造においては、性能
（特性）を簡便かつ高精度に予測することが重要であ
る。そのためには、シミュレータに設定されている物理
モデルに基づくパラメータ（以下、モデルパラメータと
称する。）の値を適切に調節する必要がある。このよう
な調節を行うのがモデルパラメータ抽出装置である。こ
の装置を用いて、要求される製造条件内で試作されたデ
バイスの特性に合うようにモデルパラメータの調節を行
い、その製造条件の最適化を図る。従って、モデルパラ
メータ抽出装置は重要な役割を果たしている。

【０００４】ところで、上述した各シミュレーションで
は、例えば、ある物理モデルを想定して、そのモデルに
基づく計算によって種々の特性値を求める。そして、こ
のシミュレーションで得た特性値（以下、目標特性値と
称する。）とこれに関係するある物理量との間を関係付
けるモデルパラメータを求める。最終的に、モデルパラ
メータは、目標特性値と実測により得た特性値（以下、
実測特性値と称する。）とがある許容範囲内となるよう
に、調節される。

【０００５】このモデルパラメータの調節に当っては、
先ず、目標特性値と物理量との間の関係を求める。そし
て、この関係が成り立つようにモデルパラメータの値を
決定する。ところで、目標特性値が物理量に対して離散
的な結果になっていることが多いので、そのままでは目
標特性値と実測特性値とを比較することができないこと
が多い。そこで、目標特性値とモデルパラメータとの間
の関係を求めるために、従来、例えば文献「ＩＥＥＥ
ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＳＥＭＩＣＯＮＤＵ
ＣＴＯＲ ＭＡＮＵＦＡＣＴＵＲＩＮＧ，ＶＯＬ．７，
ＮＯ．１，ＦＥＢＲＵＡＲＹ １９９４」に開示されて
いる実験計画法のＲＳＭ（Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｓｕｒｆ
ａｃｅ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ）法が用いられてい
た。このＲＳＭ法を用いることによってＲＳＦ（応答曲
面関数）を求め、このＲＳＦから物理量の変化に連続的
に対応した目標特性値が得られる。この結果、目標特性
値と実測特性値との間の比較が可能になるので、これら
目標特性値および実測特性値が許容範囲内となるよう
に、モデルパラメータが調節される。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たモデルパラメータの調節（抽出）にあっては、以下に
示す（１）〜（３）の問題があった。

【０００７】先ず、（１）初めに設定したモデルパラメ
ータの範囲内に、目標特性値に合うような最適パラメー
タが含まれることが稀である。このため、モデルパラメ
ータの調節範囲の設定が難しく、パラメータの更新すな
わちモデルパラメータの調節範囲の再設定の際に手作業
を必要としていた。

【０００８】次に、（２）モデルパラメータ数が多くな
ると、ＲＳＦを作成するためのシミュレーション回数が
増えるので、計算時間が増大してしまうといった問題が
ある。

【０００９】また、（３）既存のプロセスやデバイスや
回路のシミュレーションで用いられる物理モデルを想定
しただけでは、目標特性値と実測特性値とが許容範囲内
になるようなモデルパラメータが求められない場合があ
る。

【００１０】従って、モデルパラメータの調節範囲の再
設定を自動で行うことにより全自動化を図り、パラメー
タ数を絞り込むことによりシミュレーション回数すなわ
ち計算時間を削減し、目標特性値と実測特性値とが許容
範囲内になるようなモデルパラメータを常に求めること
ができるモデルパラメータ抽出方法およびモデルパラメ
ータ抽出装置の出現が望まれていた。

【００１１】

【課題を解決するための手段】そこで、この発明のモデ
ルパラメータ抽出装置によれば、モデルパラメータの調
節範囲を指定する範囲指定部と、目標特性値を計算する
シミュレータと、前記指定された調節範囲内でモデルパ
ラメータを調節することにより前記計算された目標特性
値に対するモデルパラメータのキャリブレーションを行
うキャリブレータと、前記目標特性値および実測特性値
間の収束判定を行う判定部と、前記判定部の収束判定結
果に応じた前記モデルパラメータの調節範囲の再指定を
行う範囲更新部とを具えたモデルパラメータ抽出装置で
あって、前記範囲更新部は、前記目標特性値および前記
実測特性値間の差が最小となるモデルパラメータを準最
適値として検出する検出部と、前記準最適値を中心と
し、前記調節範囲の範囲長の半分の範囲長である数値範
囲を、新規の調節範囲として指定する新規範囲指定部と
を具えることを特徴とする。

【００１２】ここで、モデルパラメータのキャリブレー
ション（校正）とは、上述した通り、目標特性値および
物理量の関係を満足するモデルパラメータを求めること
を意味する。また、目標特性値および実測特性値間の収
束判定とは、これら目標特性値および実測特性値の差が
許容範囲内にあるか否かを判定することである。また、
準最適値とは、ある調節範囲内でモデルパラメータを調
節したときに、目標特性値および実測特性値の差が許容
範囲内にはないが、その調節範囲内で最も良い収束結果
を与えるモデルパラメータの値のことである。

【００１３】そして、この発明のモデルパラメータ抽出
装置は、上述した範囲更新部を具えているので、自動的
にモデルパラメータの調節範囲を絞り込むことができ
る。従って、モデルパラメータの再設定を従来のように
手作業で行う必要がなくなり、よって、モデルパラメー
タ抽出装置の全自動化が図れる。

【００１４】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置において、好ましくは、前記範囲更新部は、前記準最
適値が前記調節範囲の端の値であったときに、この調節
範囲の範囲長を保ったまま、前記準最適値が前記端とは
別の端になるように、この調節範囲をずらす範囲移動部
を具えているのが良い。

【００１５】このように範囲更新部を構成しておくと、
最適モデルパラメータを含む調節範囲を適切に設定する
とともに調節範囲を絞り込むことができる。

【００１６】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置において、好ましくは、前記モデルパラメータが複数
の場合に前記調節範囲内でモデルパラメータを組合せて
出力する組合せ指定部を具えているのが良い。

【００１７】このように、組合せ指定部には範囲指定部
で指定した調節範囲が入力され、組合せ指定部は各モデ
ルパラメータをその調節範囲内で適当にそれぞれ調節し
た後にこれらをキャリブレータに出力する。従って、こ
の組合せ指定部によって、複数のモデルパラメータを調
節する必要があるときに、調節範囲内の各モデルパラメ
ータの全組合せが順次にキャリブレータに出力される。

【００１８】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置において、好ましくは、前記目標特性値に対して低感
度のモデルパラメータを検出する感度解析部を具えてい
るのが良い。

【００１９】上述のキャリブレータは、例えばＲＳＭ法
を用いることによりモデルパラメータと目標特性値との
間の関係を求める。そして、この構成例のキャリブレー
タは、各モデルパラメータの変動に対する目標特性値の
変化の大きさをそれぞれ検出する感度解析部を具えてい
る。この感度解析部は、検出した変化の大きさがある設
定値より小さいモデルパラメータを低感度のモデルパラ
メータであると判定する機能を有している。このように
して検出した低感度のモデルパラメータは、目標特性値
に比較的大きな変化を与えないパラメータである。すな
わち、目標特性値はこのような低感度のモデルパラメー
タには比較的大きく依存しない。従って、この低感度の
モデルパラメータを除外して他のモデルパラメータのみ
の調節を行うようにすると、計算時間を短縮することが
できる。

【００２０】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置において、好ましくは、ユーザパラメータを設定する
ためのパラメータ設定部を具えているのが良い。

【００２１】ユーザパラメータとは、ユーザが任意に設
定できるパラメータのことであり、対象とする製造条件
内で試作されたデバイスの特性を広く高精度に予測する
必要性から、既存のプロセス・デバイス・回路モデルで
は定数としてのみ設定されるパラメータに製造条件水準
の依存性をもたせたものである。従って、既存の物理モ
デルを用いるだけでは目標特性値と実測特性値とを許容
範囲内に収束させることができない場合であっても、こ
のようなパラメータをパラメータ設定部に設定して、こ
のパラメータを用いて調節を行えば、収束させることが
可能になる。

【００２２】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置において、好ましくは、前記モデルパラメータの調節
手順を記憶しておくためのメモリ装置を具えておき、こ
のメモリ装置を参照して前記範囲指定部が前記調節範囲
の指定を行い、このメモリ装置を参照して前記組合せ指
定部が前記モデルパラメータの調節を行うように構成す
るのが良い。

【００２３】このように、モデルパラメータの抽出手順
（調節手順）をメモリ装置に記憶してデータベース化し
ておくことにより、このデータベースを用いることによ
って、過去と同様あるいは類似の製造プロセスについて
のモデルパラメータの抽出に用いた手順を利用すること
ができる。従って、シミュレーション回数や計算時間を
削減することができる。

【００２４】次に、この発明のモデルパラメータ抽出方
法によれば、モデルパラメータの調節範囲を指定する範
囲指定ステップと、目標特性値を計算するシミュレーシ
ョンステップと、前記指定した調節範囲内でモデルパラ
メータを調節することにより前記計算した目標特性値に
対するモデルパラメータのキャリブレーションを行うキ
ャリブレーションステップと、前記目標特性値および実
測特性値間の収束判定を行う判定ステップと、前記判定
部の収束判定結果に応じた前記モデルパラメータの調節
範囲の再指定を行う範囲更新ステップとを含むモデルパ
ラメータ抽出方法であって、前記範囲更新ステップは、
前記目標特性値および前記実測特性値の間の差が最小と
なるモデルパラメータを準最適値として検出する検出ス
テップと、前記準最適値を中心とし、前記調節範囲の範
囲長の半分の範囲長である数値範囲を、新規の調節範囲
として指定する新規範囲指定ステップとを含むことを特
徴とする。

【００２５】このように、この発明のモデルパラメータ
抽出方法は、上述した範囲更新ステップを含むので、自
動的にモデルパラメータの調節範囲を絞り込むことがで
きる。従って、モデルパラメータの再設定を従来のよう
に手作業で行う必要がなくなり、よって、モデルパラメ
ータの抽出手順の自動化が図れる。

【００２６】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法において、好ましくは、前記範囲更新ステップは、前
記準最適値が前記調節範囲の端の値であったときに、こ
の調節範囲の範囲長を保ったまま、前記準最適値が前記
端とは別の端になるように、この調節範囲をずらす範囲
移動ステップを含むのが良い。

【００２７】このように範囲更新ステップを行うと、最
適モデルパラメータを含む調節範囲を適切に設定すると
ともに調節範囲を絞り込むことができる。

【００２８】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法において、好ましくは、前記モデルパラメータが複数
の場合に前記調節範囲内でモデルパラメータを組合せて
出力する組合せ指定ステップを含むのが良い。

【００２９】このように、組合せ指定ステップにおい
て、範囲指定ステップで指定した調節範囲を参照して、
各モデルパラメータをその調節範囲内で適当にそれぞれ
調節する。従って、この組合せ指定ステップによって、
複数のモデルパラメータを調節する必要があるときに、
調節範囲内の各モデルパラメータの全組合せを順次に出
力することができる。

【００３０】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法において、好ましくは、前記目標特性値に対して低感
度のモデルパラメータを検出する感度解析ステップを含
むのが良い。

【００３１】上述のキャリブレーションステップでは、
例えばＲＳＭ法を用いることによりモデルパラメータと
目標特性値との間の関係を求める。そして、このキャリ
ブレーションステップは、各モデルパラメータの変動に
対する目標特性値の変化の大きさをそれぞれ検出する感
度解析ステップを含んでいる。

【００３２】この感度解析ステップでは、例えばＲＳＭ
法を用いることによりモデルパラメータと目標特性値と
の間の関係を求める。そして、各モデルパラメータの変
動に対する目標特性値の変化の大きさをそれぞれ検出す
る。次に、検出した変化の大きさがある設定値より小さ
いモデルパラメータを低感度のモデルパラメータである
と判定する。そして、この低感度のモデルパラメータを
除外して他のモデルパラメータのみの調節を行う。この
ようにすると、計算時間を短縮することができる。

【００３３】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法において、好ましくは、ユーザパラメータを利用する
のが良い。

【００３４】このように、ユーザパラメータを利用する
と、既存の物理モデルを用いるだけでは目標特性値と実
測特性値とを許容範囲内に収束させることができない場
合であっても、収束させることが可能になる。

【００３５】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法において、好ましくは、前記モデルパラメータの調節
手順をメモリ装置に記憶するステップと、このメモリ装
置を参照して、前記調節範囲の指定および前記モデルパ
ラメータの調節を行うステップとを含むのが良い。

【００３６】このように、モデルパラメータの抽出手順
をメモリ装置に記憶してデータベース化しておくことに
より、このデータベースを用いることによって、過去と
同様あるいは類似の製造プロセスについてのモデルパラ
メータの抽出に用いた手順を利用することができる。従
って、シミュレーション回数や計算時間を削減すること
ができる。

【００３７】

【発明の実施の形態】以下、図を参照して、この発明の
実施の形態につき説明する。尚、図は、この発明が理解
できる程度に構成要素、配置関係および手順が概略的に
示されているに過ぎない。また、以下に記載する数値条
件等は単なる一例に過ぎない。従って、この発明は、こ
の発明の実施の形態に何ら限定されることがない。

【００３８】［第１の実施の形態］図１は、この実施の
形態のモデルパラメータ抽出装置の構成を示すブロック
図である。この構成例のモデルパラメータ抽出装置１０
０は、主として、範囲指定部１６と、シミュレータ１８
と、キャリブレータ２０と、判定部２２と、範囲更新部
２４とを具えている。先ず、これら各構成要素につき順
次に説明する。

【００３９】上述の範囲指定部１６は、モデルパラメー
タの調節範囲を指定するための装置である。モデルパラ
メータは、装置外部から、入力部１２例えばキーボード
やマウス等により、この範囲指定部１６に入力される。
そして、範囲指定部１６には、入力された各モデルパラ
メータの値の初期の調節範囲が各モデルパラメータに対
応付けられて指定される。そして、この対応付けと初期
の調節範囲の指定とは例えば入力部１２によって行う。
この範囲指定部１６は、例えば通常のメモリ装置を用い
て構成される。

【００４０】そして、範囲指定部１６は、指定された調
節範囲内のモデルパラメータの値をキャリブレータ２０
に出力する。このとき、範囲指定部１６に入力されたモ
デルパラメータが複数個ある場合には、組合せ指定部３
２を範囲指定部１６の出力側に設けておく。この組合せ
指定部３２は、モデルパラメータが複数の場合に、調節
範囲内でモデルパラメータを組合せて出力する装置であ
る。この組合せ指定部３２により、各モデルパラメータ
のそれぞれの調節範囲内の任意の値が組合されて、これ
ら組合せが順次にキャリブレータ２０に出力される。こ
のような組合せ方および組合せの出力順は、通常の実験
計画法により求められる。

【００４１】また、モデルパラメータの組合せは製造条
件によって決まる。モデルパラメータの組合せを製造条
件ごとに並べたものはデザインテーブルと呼ばれる。図
２は、デザインテーブルの一例を示す表である。図中に
は、例えば１〜４の条件に対してモデルパラメータＡ、
ＢおよびＣの値がそれぞれ示されている。この表中には
各パラメータの値が２値すなわち論理レベル「ｌｏｗ」
および「ｈｉｇｈ」で表されており、各パラメータは、
条件に応じて、低レベル状態（ｌｏｗ）と高レベル状態
（ｈｉｇｈ）とを取る。そして、例えば、条件１の場合
には、パラメータＡの値がｌｏｗ、パラメータＢの値が
ｌｏｗ、およびパラメータＣの値がｌｏｗであるのに対
して、条件２の場合には、パラメータＡの値がｈｉｇ
ｈ、パラメータＢの値がｌｏｗ、およびパラメータＣの
値がｌｏｗという具合に、条件に応じて異なった組合せ
となっている。

【００４２】次に、シミュレータ１８は、目標特性値を
計算する装置である。このシミュレータ１８は、例えば
ある物理モデルに基づいて目標特性値を算出する。

【００４３】また、キャリブレータ２０は、範囲指定部
１６で指定された調節範囲内でモデルパラメータを調節
することにより、シミュレータ１８で計算された目標特
性値に対するモデルパラメータのキャリブレーションを
行う装置である。この構成例のキャリブレータ２０は、
先ず、ＲＳＭ法に基づいた解析を行って、モデルパラメ
ータと目標特性値とを関係付けるＲＳＦを作成する。そ
して、このＲＳＦを用いて、モデルパラメータに対して
離散的である目標特性値の補間を行い、これを連続的な
ものとする。

【００４４】図３は、ＲＳＦの一例を示すグラフであ
る。この例は、２つのモデルパラメータＡおよびＢに関
係した目標特性値に対して求められたＲＳＦを示してい
る。図３に示すグラフの横軸にはパラメータＢを取り、
また、縦軸にはパラメータＡを取ってある。各軸とも
に、ｌｏｗ、ｍｉｄ（中レベル状態）およびｈｉｇｈの
ところで目盛って示してある。そして、このグラフ中の
曲線は、ある目標特性値を表している。すなわち、グラ
フ中に示す１本の曲線は１つの目標特性値に対応してい
る。言い換えれば、１つの曲線上では値が同じであり、
この曲線は等特性値線となっている。また、グラフ中に
おける曲線の並び順は目標特性値の大きさ順となってい
る。従って、このグラフを用いると、各モデルパラメー
タの調節範囲内の任意の値に対して、それぞれ目標特性
値を求めることができる。よって、このグラフを参照し
て、目標特性値の補間を行うことができる。

【００４５】図３には、シミュレータ１８により得た目
標特性値を黒丸印で示してある。グラフ中には５つの目
標特性値が示されている。図示の通り、シミュレータ１
８により求められた目標特性値はモデルパラメータに対
して離散的であるので、ＲＳＦにより目標特性値の補間
を行う。この結果、モデルパラメータに対して連続的な
目標特性値が得られる。

【００４６】次に、上述の判定部２２は、目標特性値お
よび実測特性値間の収束判定を行う装置である。この判
定部２２には、装置外部の測定装置１４から実測特性値
が入力される。また、前述のキャリブレータ２０により
得られた目標特性値が、この判定部２２に入力される。
これら入力に応じて、判定部２２は、これら特性値に対
してパラメータとなる物理量が等しいところで、これら
目標特性値および実測特性値間の差を検出する。そし
て、判定部２２は、検出した差が製造条件水準に応じて
設定された許容範囲内にあるか否かを判定する。このよ
うな収束判定は次式（１）で表すように、 ｜目標特性値−実測特性値｜＜許容範囲・・・（１） により行われる。この（１）式が満足されるとき、モデ
ルパラメータ抽出の作業は終了し、この結果、モデルパ
ラメータが抽出される。しかし、この（１）式が満足さ
れないときには、範囲更新部２４によりモデルパラメー
タの調節範囲を変更して、再度のキャリブレーションを
行う。

【００４７】この範囲更新部２４は、判定部２２の収束
判定結果に応じたモデルパラメータの調節範囲の再指定
を行う装置である。上述したように、（１）式が満足さ
れない場合は、その旨の信号が判定部２２から範囲更新
部２４に送られ、範囲更新部２４は調節範囲の再指定を
行う。そして、範囲更新部２４により指定された調節範
囲は、前に設定されていた調節範囲の代わりに範囲指定
部１６に設定される。尚、この再指定により設定された
調節範囲内でモデルパラメータの調節を行って上述した
各構成装置を動作させても（１）式が満足されない場合
には、さらに、この範囲更新部２４により調節範囲の再
指定が行われる。このように、（１）式が満足されるま
で、範囲更新部２４は、調節範囲の再指定を行う。

【００４８】以上説明したモデルパラメータ抽出装置１
００を構成する範囲指定部１６、組合せ指定部３２、シ
ミュレータ１８、キャリブレータ２０、判定部２２およ
び範囲更新部２４は、図示していない制御部により、こ
れら動作タイミングが制御される。そして、このような
モデルパラメータ抽出装置１００は、例えば、中央演算
処理装置（ＣＰＵ）、メモリ装置および入出力装置を具
えたいわゆるコンピュータ装置として構成してもよい。
また、このモデルパラメータ抽出装置１００の出力端子
３４すなわち判定部２２の出力端子からはモデルパラメ
ータが出力され、このモデルパラメータは外部のコンピ
ュータ装置等で有用な設計情報として活用される。

【００４９】次に、上述した範囲更新部２４につき詳細
に説明する。この実施の形態の構成例にあっては、この
範囲更新部２４の構成に特色がある。すなわち、この構
成例の範囲更新部２４は、検出部２６と、新規範囲指定
部２８と、範囲移動部３０とを具えている（図１）。以
下、図４を参照して、各構成要素につき順次に説明す
る。図４は、ある範囲更新過程で設定された調節範囲
を、ウインドウａ、ｂ、ｃおよびｄ内にそれぞれ模式的
に示した図である。図中の数直線の両端に記載された数
字が調節範囲を表している。また、図中の黒丸印は、準
最適値を表す。

【００５０】上述の検出部２６は、目標特性値および実
測特性値間の差が最小となるモデルパラメータを準最適
値として検出する。この検出部２６は、判定部２２の判
定結果によると目標特性値および実測特性値の差が許容
範囲内にはないが、そのときに設定されていた調節範囲
内で最も良い収束結果を与えるモデルパラメータの値を
準最適値として検出する。

【００５１】図４のウインドウａ内には、０〜２０の調
節範囲を設定したときに、準最適値として値２が検出部
２６により検出される場合が示されている。すなわち、
このウインドウａ内に示されている例は、モデルパラメ
ータ抽出装置１００における第１ループの動作の結果、
目標特性値および実測特性値の差が収束しなかった場合
である。

【００５２】そして、検出部２６は、準最適値が調節範
囲の端の値か否かを判定する手段を具えている。この手
段により、検出された準最適値が調節範囲の端の値では
ないと判断された場合には、検出部２６は新規範囲指定
部２８に準最適値と調節範囲の両端の値とを受け渡す。

【００５３】上述の新規範囲指定部２８は、準最適値を
中心とし、調節範囲の範囲長の半分の範囲長である数値
範囲を、新規の調節範囲として指定する装置である。す
なわち、図４のウインドウｂに示すように、準最適値２
を中心とし、範囲長が先の調節範囲０〜２０の範囲長２
０の半分の範囲長１０である調節範囲−３〜７が新規範
囲指定部２８により新規の調節範囲として設定される。
そして、この新規の調節範囲は、再指定された調節範囲
として範囲指定部１６に設定される。モデルパラメータ
抽出装置１００は、この新規の調節範囲内でモデルパラ
メータの調節を行う第２ループの動作を開始する。

【００５４】次に、この第２ループの動作の結果、収束
はしなかったが、検出部２６で検出された準最適値が調
節範囲の端の値となってしまった場合につき説明する。
この場合、検出部２６は、範囲移動部３０に準最適値と
調節範囲の両端の値とを受け渡す。

【００５５】上述の範囲移動部３０は、準最適値が調節
範囲の端の値であったときに、この調節範囲の範囲長を
保ったまま、準最適値がこの端とは別の端になるよう
に、この調節範囲をずらす装置である。図４のウインド
ウｃ内には、準最適値が調節範囲−３〜７の高数値側の
端の値である７となった場合が示されている。このと
き、範囲移動部３０は、範囲長１０を保ったまま、準最
適値７が低数値側の端の値である範囲７〜１７を、新規
の調節範囲として設定する（図４のウインドウｄ）。そ
して、この新規の調節範囲が再指定された調節範囲とし
て範囲指定部１６に設定される。モデルパラメータ抽出
装置１００は、この新規の調節範囲内でモデルパラメー
タの調節を行う次のループの動作を開始する。

【００５６】以上説明したモデルパラメータ抽出装置１
００により、モデルパラメータの最適値を抽出すること
ができる。例えば、ＭＯＳＦＥＴ（ＭＯＳ型電界効果ト
ランジスタ）の実デバイスから測定可能な特性値例えば
しきい値電圧Ｖｔｈおよびその基板バイアス依存性△Ｖ
ｔｈを目標特性値として計算し、これを実測目標特性値
と比較して、チャネル不純物の偏析係数や拡散係数等の
モデルパラメータを最適化することができる。

【００５７】次に、このモデルパラメータ抽出装置１０
０の全体的な動作の流れにつき、図５のフローチャート
を参照して、説明する。図５は、第１の実施の形態のモ
デルパラメータ抽出フローを示す図である。

【００５８】先ず、測定装置１４から判定部２２へ実測
特性値の入力を行う（図５のＳ１）。次に、入力部１２
より範囲指定部１６に対して初期の調節範囲を入力する
ことにより、モデルパラメータの調節範囲の指定を行う
（図５のＳ２）。組合せ指定部３２は、範囲指定部１６
に設定された調節範囲内のモデルパラメータの組合せを
キャリブレータ２０に出力する（図５のＳ３）。また、
シミュレータ１８は、目標特性値を計算してキャリブレ
ータ２０に出力する（図５のＳ４）。キャリブレータ２
０は、これらモデルパラメータおよび目標特性値の入力
に応じて、このモデルパラメータのキャリブレーション
を開始する（図５のＳ５）。そして、このキャリブレー
ションの結果が判定部２２に出力されて、判定部２２は
その収束判定を行う（図５のＳ６）。判定部２２の収束
判定の結果が（１）式を満たすものであれば（図５のＳ
６におけるＹ）、モデルパラメータの抽出作業は終了
し、すなわち、このときに調節されたモデルパラメータ
が出力端子３４から抽出される。判定部２２の収束判定
の結果が（１）式を満たさないものであれば（図５のＳ
６におけるＮ）、次に、判定部２２は、範囲更新部２４
に対して動作の開始を指示する。

【００５９】次に、範囲更新部２４の動作につき説明す
る（図５のＳ７）。先ず、検出部２６は、収束判定部２
２からの指示を受けて、準最適値の検出を行う（図５の
Ｓ８）。そして、検出部２６は、検出した準最適値が調
節範囲の端の値であるか否かを調べる（図５のＳ９）。
検出部２６は、検出した準最適値が「端の値」である場
合に、その準最適値と現時点で範囲指定部１６に設定さ
れている調節範囲の両端の値とを新規範囲指定部２８に
出力する（図５のＳ９におけるＮ）。そして、新規範囲
指定部２８は、その入力に応じて、準最適値を中心とし
て前に設定した調節範囲の範囲長の半分の範囲長の調節
範囲（数値範囲）を新規の調節範囲として指定する（図
５のＳ１０）。この新規の調節範囲が範囲指定部１６に
設定され、次に、この新規の調節範囲に対して上述の組
合せ指定（図５のＳ３）、目標特性値の計算（図５のＳ
４）、キャリブレーション（図５のＳ５）および収束判
定（図５のＳ６）が行われる。尚、この場合の目標特性
値の計算ステップは、前に計算した目標特性値を記憶し
ておくためのメモリ手段をキャリブレータ２０またはシ
ミュレータ１８に設けておけば、省略される。

【００６０】また、検出部２６は、検出した準最適値が
「端の値」でない場合に、その準最適値と現時点で範囲
指定部１６に設定されている調節範囲の両端の値とを範
囲移動部３０に出力する（図５のＳ９におけるＹ）。つ
まり、この場合は、「端の値」が調節範囲の両端の値の
いずれか一方と等しい場合である。そして、範囲移動部
３０は、「端の値」がこの端とは別の端となるような数
値範囲を新規の調節範囲として指定する（図５のＳ１
１）。すなわち、「端の値」が、現時点で設定されてい
る調節範囲の低数値側の端の値であった場合には、新し
い調節範囲の高数値側の端がこの「端の値」となるよう
に、あるいは、「端の値」が、現時点で設定されている
調節範囲の高数値側の端であった場合には、新しい調節
範囲の低数値側の端がこの「端の値」となるような数値
範囲が新規の調節範囲として範囲指定部１６に設定され
る。そして、次に、この新規の調節範囲に対して、上述
の組合せ指定（図５のＳ３）、目標特性値の計算（図５
のＳ４）、キャリブレーション（図５のＳ５）および収
束判定（図５のＳ６）が行われる。

【００６１】以上説明したように、この実施の形態のモ
デルパラメータ抽出装置１００によれば、範囲更新部２
４を具えているので、モデルパラメータ範囲の再設定を
自動で行うことができる。よって、従来手作業で行って
いたモデルパラメータの調節作業を簡略化することがで
きるので、装置全体の自動化が図れ、従って、大幅な作
業効率の向上が図れる。

【００６２】［第２の実施の形態］図６は、この実施の
形態のモデルパラメータ抽出装置の構成を示すブロック
図である。第１の実施の形態と同様に、この構成例のモ
デルパラメータ抽出装置１０２は、主として、範囲指定
部１６と、シミュレータ１８と、キャリブレータ２０ａ
と、判定部２２と、範囲更新部２４とを具えている。そ
して、この構成例は、キャリブレータ２０ａが感度解析
部３６を具える点で特色を有する。以下、主として、こ
の感度解析部３６につき説明を行い、他の第１の実施の
形態と重複する構成については説明を省略する。

【００６３】上述の感度解析部３６は、目標特性値に対
して低感度のモデルパラメータを検出する装置である。
キャリブレータ２０ａは、この感度解析部３６を利用し
て、モデルパラメータのキャリブレーションを行う。前
述したように、キャリブレータ２０ａは、範囲指定部１
６で指定された調節範囲内でモデルパラメータを調節す
ることにより、シミュレータ１８で計算された目標特性
値に対するモデルパラメータのキャリブレーションを行
う装置である。そして、キャリブレータ２０ａは、先
ず、ＲＳＭ法に基づいた解析を行って、モデルパラメー
タと目標特性値とを関係付けるＲＳＦを作成する。この
ＲＳＦを用いて、モデルパラメータに対して離散的であ
る目標特性値の補間を行い、これを連続的なものとす
る。感度解析部３６は、このＲＳＦを用いて、目標特性
値に対して感度の低いパラメータを検出する。

【００６４】例えば、図３を参照して説明する。前述し
た通り、図３には、２つのモデルパラメータＡおよびＢ
に関係した目標特性値に対して求められたＲＳＦが示さ
れている。そして、このグラフ中に示す曲線群すなわち
ＲＳＦによれば、各曲線は、図中のほぼｙ方向に延在す
る曲線となっている。つまり、パラメータＡの値の変化
に対して、目標特性値の変化は比較的小さい。また、各
曲線の図中のｘ方向に対する変化はｙ方向に対する変化
に比べて小さい。つまり、パラメータＢの値の変化に対
して、目標特性値の変化は比較的大きい。従って、ＲＳ
Ｆを参照することにより、目標特性値の変化に比較的大
きく寄与するパラメータが検出される。そして、目標特
性値の変化に対する寄与の度合いが小さいパラメータが
低感度のパラメータとして検出される。この低感度パラ
メータの検出は、例えば、上述した２つのパラメータＡ
およびＢの比較により行ってもよい。この場合、この図
３に示す例では、パラメータＡの方が低感度パラメータ
として検出される。あるいは、各パラメータの変化に対
する目標特性値の変化の度合いを検出して、それらを予
め設定しておいたしきい値と比較し、変化の度合いがし
きい値以下となるパラメータを低感度パラメータとして
検出してもよい。

【００６５】このように、感度解析部３６により低感度
パラメータが検出される。上述したように、低感度パラ
メータの変化に対して目標特性値は比較的小さな変化し
か示さないので、キャリブレーションの際にこの低感度
パラメータを除外するようにすれば、キャリブレーショ
ン時における計算時間の短縮が、キャリブレーション結
果に悪影響を与えることなく、可能になる。この実施の
形態では、感度解析部３６は、ＲＳＦの結果から低感度
パラメータを検出し、この低感度パラメータを除外する
ように範囲指定部１６に指示する。そして、範囲指定部
１６は、除外したパラメータ以外のパラメータに対する
調節範囲を組合せ指定部３２に出力し、組合せ指定部３
２は範囲指定部１６で調節範囲が指定されたこの調節範
囲内のパラメータの組合せをキャリブレータ２０ａに対
して出力する。

【００６６】次に、このモデルパラメータ抽出装置１０
２の全体的な動作の流れにつき、図７のフローチャート
を参照して、説明する。図７は、第２の実施の形態のモ
デルパラメータ抽出フローを示す図である。

【００６７】先ず、測定装置１４から判定部２２へ実測
特性値の入力を行う（図７のＳ１）。次に、入力部１２
より範囲指定部１６に対して初期の調節範囲を入力する
ことにより、モデルパラメータの範囲指定を行う（図７
のＳ２）。組合せ指定部３２は、範囲指定部１６に設定
された調節範囲内のモデルパラメータの組合せをキャリ
ブレータ２０ａに出力する（図７のＳ３）。また、シミ
ュレータ１８は、目標特性値を計算してキャリブレータ
２０ａに出力する（図７のＳ４）。

【００６８】そして、キャリブレータ２０ａは、これら
モデルパラメータ（の組合せ）および目標特性値の入力
に応じて、これらの間のキャリブレーションを開始す
る。その際に、先ず、ＲＳＦが作成され、感度解析部３
６によりパラメータの感度解析が行われる（図７のＳ１
２）。この感度解析部３６で求められた低感度パラメー
タは範囲指定部１６に出力され、範囲指定部１６は、こ
の低感度パラメータに対して設定されていた調節範囲を
消去する。そして、組合せ指定部３２は組合せ指定を行
い、これら組合せがキャリブレータ２０ａに送られる。
このように、キャリブレータ２０ａは、低感度パラメー
タ以外のパラメータに対してキャリブレーションを行う
（図７のＳ５）。

【００６９】そして、このキャリブレーションの結果が
判定部２２に出力されて、判定部２２はその収束判定を
行う（図７のＳ６）。判定部２２の収束判定の結果が
（１）式を満たすものであれば（図７のＳ６における
Ｙ）、モデルパラメータの抽出作業は終了し、すなわ
ち、このときに調節されたモデルパラメータが出力端子
３４から抽出される。判定部２２の収束判定の結果が
（１）式を満たさないものであれば（図７のＳ６におけ
るＮ）、次に、判定部２２は、範囲更新部２４に対して
動作の開始を指示する。範囲更新部２４におけるモデル
パラメータの範囲更新（図７のＳ７）については、第１
の実施の形態で説明した通りであるから、説明を省略す
る。

【００７０】以上説明したように、この実施の形態のモ
デルパラメータ抽出装置１０２によれば、範囲更新部２
４を具えているので、モデルパラメータ範囲の再設定を
自動で行うことができる。よって、従来手作業で行って
いたモデルパラメータの調節作業を簡略化することがで
きるので、装置全体の自動化が図れ、従って、大幅な作
業効率の向上が図れる。

【００７１】また、この実施の形態のモデルパラメータ
抽出装置１０２は、感度解析部３６を具えているので、
キャリブレーションの際に、低感度パラメータが除外さ
れる。従って、目標特性値に対して感度のあるモデルパ
ラメータのみが選択される。よって、シミュレーション
回数や計算時間すなわちＴＡＴを削減することができる
ため、開発コストを節約することができる。

【００７２】［第３の実施の形態］図８は、この実施の
形態のモデルパラメータ抽出装置の構成を示すブロック
図である。第１の実施の形態と同様に、この構成例のモ
デルパラメータ抽出装置１０４は、主として、範囲指定
部１６と、シミュレータ１８と、キャリブレータ２０
と、判定部２２と、範囲更新部２４とを具えている。そ
して、この構成例は、パラメータ設定部３８を具える点
で特色を有している。以下、主として、このパラメータ
設定部３８につき説明を行い、他の第１の実施の形態と
重複する構成については説明を省略する。

【００７３】このパラメータ設定部３８は、ユーザパラ
メータを設定するための装置である。従って、このパラ
メータ設定部３８は通常のメモリ装置でもって構成され
る。ユーザパラメータとは、本装置の使用者が任意に設
定するパラメータのことである。このようなユーザパラ
メータは、例えば、シミュレータ１８に設定されている
パラメータだけではキャリブレーションがうまく収束し
ない場合に用いて好適である。すなわち、シミュレータ
１８に設定されているパラメータは既存の物理モデルに
基づくものであり、このような物理モデルだけではキャ
リブレーションができない場合に、ユーザ側で適当なパ
ラメータを設定して、キャリブレーション結果を収束さ
せる。例えば、しきい値電圧Ｖｔｈおよびその基板バイ
アス依存性△Ｖｔｈを目標特性値とするとき、ゲート仕
事関数の不純物ドーズ量依存性等をユーザパラメータと
して設定する。

【００７４】パラメータ設定部３８には、例えば、入力
部１２によりユーザパラメータを設定する。そして、範
囲指定部１６は調節範囲を指定する際に、このパラメー
タ設定部３８を参照して、ユーザパラメータが設定され
ている場合には、このユーザパラメータの調節範囲を指
定する。また、シミュレータ３８は、パラメータ設定部
３８を参照して、設定されているユーザパラメータを導
入したシミュレーションを行う。このように構成してあ
るので、モデルパラメータ抽出装置１０４は、ユーザパ
ラメータが導入されたキャリブレーションを行うことが
できる。

【００７５】以下、このモデルパラメータ抽出装置１０
４の全体的な動作の流れにつき、図９のフローチャート
を参照して、説明する。図９は、第３の実施の形態のモ
デルパラメータ抽出フローを示す図である。

【００７６】先ず、測定装置１４から判定部２２へ実測
特性値の入力を行う（図９のＳ１）。次に、入力部１２
よりパラメータ設定部３８に対してユーザパラメータを
入力することにより、ユーザパラメータの設定を行う
（図９のＳ１３）。続いて、入力部１２より範囲指定部
１６に対して初期の調節範囲を入力することにより、モ
デルパラメータおよびユーザパラメータの範囲指定を行
う（図９のＳ２）。組合せ指定部３２は、範囲指定部１
６に設定された調節範囲内のモデルパラメータおよびユ
ーザパラメータの組合せをキャリブレータ２０に出力す
る（図９のＳ３）。また、シミュレータ１８は、ユーザ
パラメータを考慮した目標特性値の計算を行い、この計
算結果をキャリブレータ２０に出力する（図９のＳ
４）。

【００７７】次に、キャリブレータ２０は、これらモデ
ルパラメータ（の組合せ）、ユーザパラメータおよび目
標特性値の入力に応じて、これらの間のキャリブレーシ
ョンを開始する（図９のＳ５）。そして、このキャリブ
レーションの結果が判定部２２に出力されて、判定部２
２はその収束判定を行う（図９のＳ６）。判定部２２の
収束判定の結果が（１）式を満たすものであれば（図９
のＳ６におけるＹ）、モデルパラメータの抽出作業は終
了し、すなわち、このときに調節されたモデルパラメー
タが出力端子３４から抽出される。判定部２２の収束判
定の結果が（１）式を満たさないものであれば（図９の
Ｓ６におけるＮ）、次に、判定部２２は、範囲更新部２
４に対して動作の開始を指示する。範囲更新部２４にお
けるモデルパラメータの範囲更新（図９のＳ７）につい
ては、第１の実施の形態で説明した通りであるから、説
明を省略する。

【００７８】以上説明したように、この実施の形態のモ
デルパラメータ抽出装置１０４によれば、範囲更新部２
４を具えているので、モデルパラメータ範囲の再設定を
自動で行うことができる。よって、従来手作業で行って
いたモデルパラメータの調節作業を簡略化することがで
きるので、装置全体の自動化が図れ、従って、大幅な作
業効率の向上が図れる。

【００７９】また、この実施の形態のモデルパラメータ
抽出装置１０４は、パラメータ設定部３８を具えている
ので、ユーザパラメータを導入したキャリブレーション
を行うことができる。従って、既存のモデルパラメータ
だけでは設定した許容範囲内に収束しない場合に、目標
特性値に感度のある新たなパラメータを設定することが
できるため、収束性が向上する。つまり、既存のプロセ
ス・デバイス・回路モデルにユーザパラメータを加える
ことで収束性が向上されることから、設定した許容範囲
内に収束しないデバイスがあった場合、シミュレータに
新たなプロセス・デバイス・回路モデルを導入するまで
の間、ユーザパラメータを導入したシミュレータを利用
することができる。このように、簡便なユーザパラメー
タの設定だけで収束性が向上することから、開発コスト
の節約が図れるといった利点がある。

【００８０】［第４の実施の形態］図１０は、この実施
の形態のモデルパラメータ抽出装置の構成を示すブロッ
ク図である。第１の実施の形態と同様に、この構成例の
モデルパラメータ抽出装置１０６は、主として、範囲指
定部１６と、シミュレータ１８と、キャリブレータ２０
と、判定部２２と、範囲更新部２４とを具えている。そ
して、この構成例は、メモリ装置４０を具える点で特色
を有している。以下、主として、このメモリ装置４０に
つき説明を行い、他の第１の実施の形態と重複する構成
については説明を省略する。

【００８１】メモリ装置４０は、モデルパラメータの調
節手順を記憶しておくための装置である。そして、範囲
指定部１６は、このメモリ装置４０を参照して調節範囲
の指定を行い、組合せ指定部３２は、このメモリ装置４
０を参照してモデルパラメータの調節を行うように構成
されている。また、この構成例では、キャリブレータ２
０も、メモリ装置４０を参照して、動作するように構成
されている。

【００８２】このように、この構成例にあっては、過去
に行ったモデルパラメータの抽出手順をこのメモリ装置
４０に記憶しておくことができる。このように、手順を
データベース化（フィッテングデータベース）でき、ま
た、このデータベースを用いることで、過去と同様の製
造プロセスで形成されるデバイスのキャリブレーション
を比較的簡単に行える。

【００８３】以下、このモデルパラメータ抽出装置１０
６の全体的な動作の流れにつき、図１１のフローチャー
トを参照して、説明する。図１１は、第４の実施の形態
のモデルパラメータ抽出フローを示す図である。

【００８４】先ず、測定装置１４から判定部２２へ実測
特性値の入力を行う（図１１のＳ１）。次に、範囲指定
部１６は、メモリ装置４０に記憶されているフィッティ
ングデータベースを参照して、過去と同様の調節範囲を
設定する（図１１のＳ１４およびＳ２）。尚、これから
行おうとするモデルパラメータの抽出手順が過去に行っ
た手順と同様でない場合は、第１の実施の形態と同様
に、範囲指定部１６には入力部１２により初期調節範囲
を入力する。

【００８５】また、組合せ指定部３２は、メモリ装置４
０を参照して、範囲指定部１６に設定された調節範囲内
のモデルパラメータおよびユーザパラメータの組合せを
キャリブレータ２０に出力する（図１１のＳ３）。そし
て、シミュレータ１８は、目標特性値の計算を行い、こ
の計算結果をキャリブレータ２０に出力する（図１１の
Ｓ４）。

【００８６】次に、キャリブレータ２０は、モデルパラ
メータ（の組合せ）および目標特性値の入力に応じて、
これらの間のキャリブレーションを開始する（図１１の
Ｓ５）。このとき、このキャリブレーションが過去に行
われている場合には、メモリ装置４０に記憶されている
その手順がキャリブレータ２０に入力されて、キャリブ
レーションが行われる。そして、このキャリブレーショ
ンの結果が判定部２２に出力され、判定部２２はその収
束判定を行う（図１１のＳ６）。判定部２２の収束判定
の結果が（１）式を満たすものであれば（図１１のＳ６
におけるＹ）、モデルパラメータの抽出作業は終了し、
すなわち、このときに調節されたモデルパラメータが出
力端子３４から抽出される。ここで、このように収束し
た場合、判定部２２は、そのときのモデルパラメータ抽
出までの手順をフィッティングデータベースとしてメモ
リ装置４０に記憶する（図１１のＳ１５）。

【００８７】また、判定部２２の収束判定の結果が
（１）式を満たさないものであれば（図１１のＳ６にお
けるＮ）、次に、判定部２２は、範囲更新部２４に対し
動作の開始を指示する。範囲更新部２４におけるモデル
パラメータの範囲更新（図１１のＳ７）については、第
１の実施の形態で説明した通りであるから、説明を省略
する。

【００８８】以上説明したように、この実施の形態のモ
デルパラメータ抽出装置１０６によれば、範囲更新部２
４を具えているので、モデルパラメータ範囲の再設定を
自動で行うことができる。よって、従来手作業で行って
いたモデルパラメータの調節作業を簡略化することがで
きるので、装置全体の自動化が図れ、従って、大幅な作
業効率の向上が図れる。

【００８９】また、この実施の形態のモデルパラメータ
抽出装置１０６は、メモリ装置４０を具えているので、
過去のモデルパラメータ抽出手順やモデルパラメータの
調節範囲等を利用することができる。また、メモリ装置
４０には、過去に行った手順だけでなく、実測により得
た半導体デバイスの特性値等も保存することができる。
よって、パラメータの更新に係るループ回数が減少し、
すなわちシミュレーション回数や計算時間を削減するこ
とができる。特に、半導体製造プロセスが過去にキャリ
ブレーションを行ったデバイスと似通っている場合に有
効である。

【００９０】［第５の実施の形態］図１２は、この実施
の形態のモデルパラメータ抽出装置の構成を示すブロッ
ク図である。この構成例のモデルパラメータ抽出装置１
０８は、第１、第２、第３および第４の実施の形態を組
合せたものである。すなわち、この構成例のモデルパラ
メータ抽出装置１０８は、第１の実施の形態で説明した
ように、主として、範囲指定部１６と、シミュレータ１
８と、キャリブレータ２０ａと、判定部２２と、範囲更
新部２４とを具えている。この範囲更新部２４の詳細な
構成は第１の実施の形態で説明した通りである。そし
て、この構成例は、第２の実施の形態で説明した感度解
析部３６と、第３の実施の形態で説明したパラメータ設
定部３８と、第４の実施の形態で説明したメモリ装置４
０とを具えている。これら各構成装置については、各実
施の形態で説明した通りであるから説明を省略する。従
って、この構成例のモデルパラメータ抽出装置１０８
は、各実施の形態で説明した利点を有している。

【００９１】この実施の形態では、モデルパラメータ抽
出装置１０８を用いてキャリブレーションを行った結果
につき説明する。図１３（Ａ）は、ＮＭＯＳＦＥＴのし
きい値電圧Ｖｔｈの基板バイアス依存性を示すグラフで
ある。グラフの横軸にバイアス電圧−Ｖｂを、Ｖ（ボル
ト）単位で０〜１４（Ｖ）の範囲を２（Ｖ）ごとに目盛
って取ってある。また、グラフの縦軸にしきい値電圧Ｖ
ｔｈを、Ｖ（ボルト）単位で０〜３（Ｖ）の範囲を０．
５（Ｖ）ごとに目盛って取ってある。

【００９２】図１３（Ｂ）は、目標特性値および実測特
性値の間の差を示すグラフである。グラフの横軸に図１
３（Ａ）の横軸と同様に、バイアス電圧−Ｖｂを、Ｖ
（ボルト）単位で０〜１４（Ｖ）の範囲を２（Ｖ）ごと
に目盛って取ってある。また、グラフの縦軸はＶｔｈの
計算値（目標特性値）とＶｔｈの実測値（実測特性値）
との差（Ｒｅｓｉｄｕａｌ）を、Ｖ（ボルト）単位で−
０．２〜０．２（Ｖ）の範囲を０．０５（Ｖ）ごとに目
盛って取ってある。

【００９３】尚、グラフ中の記号＃は製造条件を表す。
そして、記号Ｅｘｐは実測値を示し、記号Ｓｉｍは計算
値を示している。この例では、６通りの製造条件２、
４、７、１０、１２および１４が示されている。そし
て、各製造条件の下で、計算値（目標特性値）と実測値
（実測特性値）とを求め、これらの間の差を求めた。こ
の例では、チャネル不純物ドーズ量を製造条件として、
６通りに異ならせてキャリブレーション結果を得てい
る。図１３（Ａ）に示す実測値は、０（Ｖ）から８
（Ｖ）まで１（Ｖ）ごとにバイアス電圧−Ｖｂを変えて
測定して得たものである。そして、これら実測値および
計算値を、実測値を測定したバイアス電圧のところで比
較した結果が図１３（Ｂ）である。図１３（Ｂ）の縦軸
には、−０．０５（Ｖ）〜０．０５（Ｖ）の範囲が許容
範囲として設定されている。図１３（Ｂ）の場合、求め
たすべての残差（｜計算値−実測値｜）が許容範囲内に
ある。

【００９４】また、図１４は、図１３の結果と対比する
ためのグラフであり、図１４（Ａ）は、キャリブレーシ
ョンせずに求めたＮＭＯＳＦＥＴのしきい値電圧Ｖｔｈ
の基板バイアス依存性を示すグラフである。そして、図
１４（Ｂ）は、目標特性値および実測特性値の間の差を
示すグラフである。これら図１４（Ａ）および（Ｂ）に
示すグラフは、図１３（Ａ）および（Ｂ）に示したグラ
フとそれぞれ軸の取り方、単位および目盛りを対応させ
て示してある。実測値は図１３と同じものを用いてい
る。尚、図１４（Ｂ）の縦軸には、−０．０５（Ｖ）〜
０．０５（Ｖ）の範囲が許容範囲として設定されてい
る。図１４（Ｂ）の場合、求めた残差（｜計算値−実測
値｜）の大部分が許容範囲外にある。

【００９５】図１３（Ｂ）および図１４（Ｂ）の対比か
ら明らかなように、この実施の形態のモデルパラメータ
抽出装置１０８を用いた場合の方が、収束結果が良好で
ある。すなわち、図１３（Ｂ）に示すすべての残差が許
容範囲内にあるのに対し、図１４（Ｂ）に示す多くの残
差が許容範囲外にある。従って、モデルパラメータの抽
出にあっては、モデルパラメータ抽出装置１０８を用い
るのが有効であることが確認される。

【００９６】

【発明の効果】この発明のモデルパラメータ抽出装置に
よれば、目標特性値および実測特性値の間の差が最小と
なるモデルパラメータを準最適値として検出する検出部
と、準最適値を中心とした前の調節範囲の半分の範囲を
新規調節範囲として指定する新規範囲指定部とを具える
範囲更新部を有しているので、自動的にモデルパラメー
タの調節範囲を絞り込むことができる。従って、モデル
パラメータの再設定を従来のように手作業で行う必要が
なくなり、よって、モデルパラメータ抽出装置の自動化
が図れる。

【００９７】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置によれば、範囲更新部は、準最適値が調節範囲の端の
値であったときに、この調節範囲の範囲長を保ったま
ま、準最適値がこの端とは別の端になるように、この調
節範囲をずらす範囲移動部を具えている。このように範
囲更新部を構成しておくと、最適モデルパラメータを含
む調節範囲を適切に設定するとともに調節範囲を絞り込
むことができる。

【００９８】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置によれば、モデルパラメータが複数の場合に調節範囲
内でモデルパラメータを組合せて出力する組合せ指定部
を具えている。この組合せ指定部によって、複数のモデ
ルパラメータを調節する必要があるときに、調節範囲内
の各モデルパラメータの全組合せが順次にキャリブレー
タに出力されるようにできる。

【００９９】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置によれば、目標特性値に対して低感度のモデルパラメ
ータを検出する感度解析部を具えている。目標特性値は
低感度のモデルパラメータに大きく依存しないから、こ
の低感度のモデルパラメータを除外して他のモデルパラ
メータのみの調節を行うようにすると、計算時間を短縮
することができる。

【０１００】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置によれば、ユーザパラメータを設定するためのパラメ
ータ設定部を具えている。これにより、既存の物理モデ
ルを用いるだけでは目標特性値と実測特性値とを許容範
囲内に収束させることができない場合であっても、この
ようなパラメータをパラメータ設定部に設定して、この
パラメータを用いて調節を行えば、収束させることが可
能になる。

【０１０１】また、この発明のモデルパラメータ抽出装
置によれば、モデルパラメータの抽出手順をメモリ装置
に記憶してデータベース化しておくことにより、このデ
ータベースを用いることによって、過去と同様あるいは
類似の製造プロセスについてのモデルパラメータの抽出
に用いた手順を利用することができる。従って、シミュ
レーション回数や計算時間を削減することができる。

【０１０２】次に、この発明のモデルパラメータ抽出方
法によれば、範囲更新ステップを含むので、自動的にモ
デルパラメータの調節範囲を絞り込むことができる。従
って、モデルパラメータの再設定を従来のように手作業
で行う必要がなくなり、よって、モデルパラメータの抽
出手順の自動化が図れる。

【０１０３】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法によれば、範囲更新ステップは、準最適値が前の調節
範囲の端の値であったときに、この調節範囲の範囲長を
保ったまま、準最適値がこの端とは別の端になるよう
に、この調節範囲をずらす範囲移動ステップを含む。こ
のように範囲更新ステップを行うと、最適モデルパラメ
ータを含む調節範囲を適切に設定するとともに調節範囲
を絞り込むことができる。

【０１０４】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法によれば、モデルパラメータが複数の場合に調節範囲
内でモデルパラメータを組合せて出力する組合せ指定ス
テップを含む。従って、この組合せ指定ステップによっ
て、複数のモデルパラメータを調節する必要があるとき
に、調節範囲内の各モデルパラメータの全組合せを順次
に出力することができる。

【０１０５】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法によれば、目標特性値に対して低感度のモデルパラメ
ータを検出する感度解析ステップを含む。そして、低感
度のモデルパラメータを除外して他のモデルパラメータ
のみの調節を行うので、計算時間を短縮することができ
る。

【０１０６】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法によれば、ユーザパラメータを利用するので、既存の
物理モデルを用いるだけでは目標特性値と実測特性値と
を許容範囲内に収束させることができない場合であって
も収束させることが可能になる。

【０１０７】また、この発明のモデルパラメータ抽出方
法によれば、モデルパラメータの抽出手順をメモリ装置
に記憶してデータベース化しておくことにより、このデ
ータベースを用いることによって、過去と同様あるいは
類似の製造プロセスについてのモデルパラメータの抽出
に用いた手順を利用することができる。従って、シミュ
レーション回数や計算時間を削減することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態のモデルパラメータ抽出装置
の構成を示す図である。

【図２】デザインテーブルの一例を示す図である。

【図３】ＲＳＦの一例を示す図である。

【図４】範囲更新の説明に供する図である。

【図５】第１の実施の形態のモデルパラメータ抽出フロ
ーを示す図である。

【図６】第２の実施の形態のモデルパラメータ抽出装置
の構成を示す図である。

【図７】第２の実施の形態のモデルパラメータ抽出フロ
ーを示す図である。

【図８】第３の実施の形態のモデルパラメータ抽出装置
の構成を示す図である。

【図９】第３の実施の形態のモデルパラメータ抽出フロ
ーを示す図である。

【図１０】第４の実施の形態のモデルパラメータ抽出装
置の構成を示す図である。

【図１１】第４の実施の形態のモデルパラメータ抽出フ
ローを示す図である。

【図１２】第５の実施の形態のモデルパラメータ抽出装
置の構成を示す図である。

【図１３】実施の形態のモデルパラメータ抽出装置を用
いたときのキャリブレーション結果を示す図である。

【図１４】キャリブレーションせずに求めたしきい値電
圧の基板バイアス依存性を示す図である。

【符号の説明】

１２：入力部 １４：測定装置 １６：範囲指定部 １８：シミュレータ ２０、２０ａ：キャリブレータ ２２：判定部 ２４：範囲更新部 ２６：検出部 ２８：新規範囲指定部 ３０：範囲移動部 ３２：組合せ指定部 ３４：出力端子 ３６：感度解析部 ３８：パラメータ設定部 ４０：メモリ装置 １００、１０２、１０４、１０６、１０８：モデルパラ
メータ抽出装置

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 モデルパラメータの調節範囲を指定する
   範囲指定部と、 目標特性値を計算するシミュレータと、 前記指定された調節範囲内でモデルパラメータを調節す
   ることにより前記計算された目標特性値に対するモデル
   パラメータのキャリブレーションを行うキャリブレータ
   と、 前記目標特性値および実測特性値間の収束判定を行う判
   定部と、 前記判定部の収束判定結果に応じた前記モデルパラメー
   タの調節範囲の再指定を行う範囲更新部とを具えたモデ
   ルパラメータ抽出装置であって、 前記範囲更新部は、前記目標特性値および前記実測特性
   値間の差が最小となるモデルパラメータを準最適値とし
   て検出する検出部と、 前記準最適値を中心とし、前記調節範囲の範囲長の半分
   の範囲長である数値範囲を、新規の調節範囲として指定
   する新規範囲指定部とを具えることを特徴とするモデル
   パラメータ抽出装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載のモデルパラメータ抽出
   装置において、 前記範囲更新部は、前記準最適値が前記調節範囲の端の
   値であったときに、該調節範囲の範囲長を保ったまま、
   前記準最適値が前記端とは別の端になるように、該調節
   範囲をずらす範囲移動部を具えることを特徴とするモデ
   ルパラメータ抽出装置。
3. 【請求項３】 請求項１に記載のモデルパラメータ抽出
   装置において、 前記モデルパラメータが複数の場合に前記調節範囲内で
   モデルパラメータを組合せて出力する組合せ指定部を具
   えることを特徴とするモデルパラメータ抽出装置。
4. 【請求項４】 請求項１に記載のモデルパラメータ抽出
   装置において、 前記キャリブレータは、前記目標特性値に対して低感度
   のモデルパラメータを検出する感度解析部を具えること
   を特徴とするモデルパラメータ抽出装置。
5. 【請求項５】 請求項１に記載のモデルパラメータ抽出
   装置において、 ユーザパラメータを設定するためのパラメータ設定部を
   具えることを特徴とするモデルパラメータ抽出装置。
6. 【請求項６】 請求項３に記載のモデルパラメータ抽出
   装置において、 前記モデルパラメータの調節手順を記憶しておくための
   メモリ装置を具えておき、該メモリ装置を参照して前記
   範囲指定部が前記調節範囲の指定を行い、該メモリ装置
   を参照して前記組合せ指定部が前記モデルパラメータの
   調節を行うことを特徴とするモデルパラメータ抽出装
   置。
7. 【請求項７】 モデルパラメータの調節範囲を指定する
   範囲指定ステップと、 目標特性値を計算するシミュレーションステップと、 前記指定した調節範囲内でモデルパラメータを調節する
   ことにより前記計算した目標特性値に対するモデルパラ
   メータのキャリブレーションを行うキャリブレーション
   ステップと、 前記目標特性値および実測特性値の間の収束判定を行う
   判定ステップと、 前記判定部の収束判定結果に応じた前記モデルパラメー
   タの調節範囲の再指定を行う範囲更新ステップとを含む
   モデルパラメータ抽出方法であって、 前記範囲更新ステップは、前記目標特性値および前記実
   測特性値間の差が最小となるモデルパラメータを準最適
   値として検出する検出ステップと、 前記準最適値を中心とし、前記調節範囲の範囲長の半分
   の範囲長である数値範囲を、新規の調節範囲として指定
   する新規範囲指定ステップとを含むことをことを特徴と
   するモデルパラメータ抽出方法。
8. 【請求項８】 請求項７に記載のモデルパラメータ抽出
   方法において、 前記範囲更新ステップは、前記準最適値が前記調節範囲
   の端の値であったときに、該調節範囲の範囲長を保った
   まま、前記準最適値が前記端とは別の端になるように、
   該調節範囲をずらす範囲移動ステップを含むことを特徴
   とするモデルパラメータ抽出方法。
9. 【請求項９】 請求項７に記載のモデルパラメータ抽出
   方法において、 前記モデルパラメータが複数の場合に前記調節範囲内で
   モデルパラメータを組合せて出力する組合せ指定ステッ
   プを含むことを特徴とするモデルパラメータ抽出方法。
10. 【請求項１０】 請求項７に記載のモデルパラメータ抽
    出方法において、 前記目標特性値に対して低感度のモデルパラメータを検
    出する感度解析ステップを含むことを特徴とするモデル
    パラメータ抽出方法。
11. 【請求項１１】 請求項７に記載のモデルパラメータ抽
    出方法において、 ユーザパラメータを利用することを特徴とするモデルパ
    ラメータ抽出方法。
12. 【請求項１２】 請求項９に記載のモデルパラメータ抽
    出方法において、 前記モデルパラメータの調節手順をメモリ装置に記憶す
    るステップと、該メモリ装置を参照して、前記調節範囲
    の指定および前記モデルパラメータの調節を行うステッ
    プとを含むことを特徴とするモデルパラメータ抽出方
    法。