JPH1154580A - 半導体評価装置および半導体製造システム - Google Patents

半導体評価装置および半導体製造システム

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JPH1154580A
JPH1154580A JP9206269A JP20626997A JPH1154580A JP H1154580 A JPH1154580 A JP H1154580A JP 9206269 A JP9206269 A JP 9206269A JP 20626997 A JP20626997 A JP 20626997A JP H1154580 A JPH1154580 A JP H1154580A
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measurement
impurity distribution
simulation
scm
sample
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澤 一 也 松
Yukito Owaki
脇 幸 人 大
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    • H01L22/14Measuring as part of the manufacturing process for electrical parameters, e.g. resistance, deep-levels, CV, diffusions by electrical means
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 試料中の不純物分布や試料表面の形状を精度
よく分析することをができる半導体評価装置を提供す
る。 【解決手段】 本発明の半導体評価装置は、SCM測定
装置1と制御部2を備える。制御部2は、初期入力され
たプローブ先端の形状データを、基準試料によるSCM
測定とそのシミュレーション結果に基づいて校正した
後、測定試料のSCM測定を行い、その測定結果に基づ
いて不純物分布を推定する。次に、推定された不純物分
布に基づいて測定試料のCV特性を演算する。次に、S
CM測定装置1により測定したCV特性と、演算された
CV特性とが一致するように、不純物分布を修正して、
再度CV特性を演算する。両CV特性が一致したときの
不純物分布を最終的な不純物分布として表示装置やプリ
ンタ等に出力する。これにより、プローブ先端の寸法以
下の精度で不純物分布を分析できる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体試料の不純
物分布や表面形状を分析する技術に関する。
【0002】
【従来の技術】不純物分布を分析する手法の一つに、S
CM(Scanning Capacitance Microscopy)測定がある(J.
of Elec.Mat.vol25,no2,p301,1996年)。図30は従来の
SCM測定装置1の全体構成を示すブロック図である。
図30のSCM測定装置1は、試料16が載置されるス
テージ11と、ステージ11をXY方向に走査するXY
走査回路12と、XY走査回路12を制御する制御回路
13と、測定データや制御データ等が格納されるデータ
格納部14と、先端部15が試料16の表面に接触され
るプローブ17と、センサ18と、CV測定器19とを
備えている。プローブ先端部15で検出された信号は、
基端部のカンチレバー20を介してセンサ18に入力さ
れて増幅された後、UHF伝送線L1を介してCV測定
器19に入力される。
【0003】SCM測定装置1は、UHF共振容量セン
サと同じ原理で容量を測定する。プローブの先端15が
試料16上に置かれると、プローブの先端15、センサ
18、伝送線L1および試料16のすべてが共鳴器の一
部となる。すなわち、プローブの先端15と試料16と
の間の容量Cの変化が負荷となって共鳴周波数が変化
し、共鳴周波数のわずかな変化により共鳴振幅が大きく
変化する。この共鳴器では、attofarads(10-18F)の
感度が得られる。
【0004】図30のSCM測定装置1は、プローブ先
端15と試料16との間に電界(kHz帯域のACバイア
ス)を加えることにより、プローブ先端15付近の試料
16中に所望の容量変化を与える。プローブ先端15直
下の自由キャリアは、ACバイアスにより、プローブ先
端15に引きつけられたり反発されたりする。このよう
な空乏状態や蓄積状態は、キャパシタ平板間の距離を変
えるのと等価である。空乏層の深さ、すなわち、キャパ
シタの平板間の距離変化は3つの量、すなわち、印加
電界の強度、プローブ先端と測定対象との間の誘電体
の品質と厚さ(通常酸化膜)、自由キャリア濃度で決
定される。
【0005】キャリアは、印加電界を遮蔽または終端さ
せると見なすことができ、電界が強いほど、あるいはキ
ャリア濃度が低いほど、表面から奥深くまで空乏化され
る。逆に、電界が弱いほど、あるいはキャリア濃度が高
いほど、空乏電界は表面近傍で終端する。
【0006】仮に、半導体試料が均一な不純物分布と二
つの厚さの誘電体膜を有する場合には、空乏層は試料表
面に形成された薄い酸化膜よりも深くまで延びる。同様
に、キャリア濃度の高い領域と低い領域とを合わせ持つ
試料については、同じレベルの印加電圧で比較した場合
に、キャリア濃度の低い領域の方が空乏層は厚くなる。
【0007】図30のSCM測定装置1は、キャリアの
動きを測定するものであり、キャリア濃度が低いほど、
あるいは表面酸化膜が薄いほど、信号強度の大きい信号
を出力する。SCM測定により得られた信号は、dC/d
V、すなわち、印加電圧の変化に対する空乏層容量の変
化である。SCM測定では、試料表面に交流電圧を印加
するため、上記dVはヒ゜ーク・ツー・ヒ゜ーク電圧と考えてよい。言
い換えれば、上記dVはプローブ先端直下に形成される空
乏層全体の変化量と考えることができる。
【0008】図30のSCM測定装置1は、試料表面に
印加する電圧Vと容量Cとの関係をCVカーブの形で出
力する。より具体的には、一定の振幅電圧dVを試料に印
加した場合の容量の変調成分dCを、画像イメージとして
生成する。また、試料に対するDCバイアスも調整可能
であり、DCバイアスを調整することにより、ACバイ
アスの基準電位が変化する。
【0009】図31はn型半導体の典型的な高周波CV
特性を表した図であり、p型半導体の場合には、CV特
性の極性が図31とは逆になる。図示のように、ゲート
端子またはプローブ先端に正のバイアス電圧を印加する
と電子が半導体表面に引きつけられて蓄積する。蓄積状
態では、キャパシタ平板間の距離を短くしたのと同じに
なり、キャパシタ全体の容量は、誘電体(多くの場合、
酸化膜)の容量に等しくなる。
【0010】一方、ゲート端子またはプローブ先端に印
加する電圧を負の方向に振るにつれ、空乏層が広がって
容量が下がる。また、キャリア濃度が低いほど空乏層の
広がる速度が速くなり、電圧の変化に対して容量値が急
激に低下する。したがって、キャリア濃度が低いほどC
Vカーブの傾きが大きくなる。すなわち、SCM測定装
置はCV特性の傾き検出器と考えることもできる。
【0011】ところで、試料表面を分析する手法の一つ
に、AFM(Atomic Force Microscopy)測定がある。図
33は従来のAFM測定装置5の全体構成を示すブロッ
ク図である。図33のAFM測定装置5は、プローブ2
1と、試料22が載置される圧電素子(PZT)23
と、PZT23をXY方向に走査するXY走査回路24
と、XY走査回路24を制御する制御回路25と、測定
データや制御データ等が格納されるデータ格納部26
と、PZT23を制御するサーボ回路27と、フォトデ
ィテクタ28と、ミラー29と、レーザダイオード30
とを備えている。
【0012】プローブ先端31と試料22間の距離を1
μm〜100オンク゛ストロームの範囲で変化させると、プローブ先
端31と試料22との間には次のような力が働く。近距
離(〜100オンク゛ストローム程度)では原子間力が主で、試料面か
ら3〜4オンク゛ストロームまでは斥力が、それより遠くなると
引力が働く。一方、遠距離になると、電荷または極性物
質の電子双極子による静電気力や、磁荷による静磁気力
が引力として作用する。
【0013】図33のAFM測定装置5では、試料表面
の凹凸をプローブ基端部のカンチレバー32の変位量に
変換し、その変位量を光梃子の原理を利用して検出す
る。すなわち、レーザダイオード30をプローブ先端部
31に照射し、その反射光をフォトディテクタ28で検
出する。そして、反射光がフォトディテクタ28の中央
部に集光するように、サーボ回路27によってPZT2
3上に載置された試料22を上下させ、この上下させる
ための信号を試料表面の形状を表す画像に変換する。
【0014】
【発明が解決しようとする課題】上述した図30のSC
M測定装置1を用いれば試料内の不純物分布を分析で
き、また、図33のAFM測定装置5を用いれば試料の
表面形状を分析できる。ところが、これら装置を用いた
従来のSCM測定やAFM測定には以下の問題があっ
た。
【0015】まず、プローブ先端は数百オンク゛ストロームの寸
法を有するため、その寸法以下の測定は事実上不可能で
あり、SCM測定にしても、AFM測定にしても、プロ
ーブ先端の寸法により解像度が制限される。また、SC
M測定では、平行平板のキャパシタを仮定して、試料中
の空乏層端のキャリア密度を割り出している。しかしな
がら、実際には、プローブ先端の形状は平板と仮定でき
るほど十分な大きさを有していないため、試料中の空乏
層端を平行平板と仮定すると誤差が生じる。
【0016】本発明は、このような点に鑑みてなされた
ものであり、その目的は、試料中の不純物分布や試料表
面の形状を精度よく分析することをができる半導体評価
装置および半導体製造システムを提供することにある。
【0017】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項1の発明は、プローブ先端と試料との間
の容量Cと、プローブ先端を介して試料に印加される電
圧Vとの関係を表すCV特性を測定するSCM測定手段
を備えた半導体評価装置において、既知の不純物分布を
有する基準試料に対するCV特性を前記SCM測定手段
により測定した結果に基づいて、予め入力されたプロー
ブ先端の形状データを校正するプローブ形状校正手段
と、前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて
演算された測定試料に対するCV特性と、前記SCM測
定手段により測定された測定試料に対するCV特性との
比較結果に基づいて、測定試料内の不純物分布を特定す
るSCMシミュレーション手段と、を備える。
【0018】請求項2の発明は、請求項1に記載の半導
体評価装置において、前記SCMシミュレーション手段
による処理を行った結果、測定試料内の不純物分布が1
種類に特定されたか否かを判定する不純物分布特定判定
手段と、不純物分布が1種類に特定されなかったと判定
された場合に、前記SCM測定手段における測定条件を
修正するSCM測定条件修正手段と、を備え、前記SC
Mシミュレーション手段は、前記修正された測定条件の
下で前記SCM測定手段により測定された測定試料に対
するCV特性との比較結果に基づいて、不純物分布を特
定する。
【0019】請求項3の発明は、請求項1または2に記
載の半導体評価装置において、測定試料における、ゲー
ト−基板間容量、ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレ
イン間容量、しきい値、ドレイン電流、基板電流および
ゲート電流のうち少なくとも一つを含む電気的特性を測
定する電気的特性測定手段と、前記SCMシミュレーシ
ョン手段により特定された不純物分布に基づいて演算さ
れた電気的特性と、前記電気的特性測定手段により測定
された電気的特性との比較結果に基づいて、前記SCM
シミュレーション手段により特定された不純物分布を修
正する電気的特性シミュレーション手段と、を備える。
【0020】請求項4の発明は、請求項1または2に記
載の半導体評価装置において、前記SCMシミュレーシ
ョン手段による処理を行った結果、測定試料内の不純物
分布が1種類に特定されたか否かを判定する第1の不純
物分布特定判定手段と、不純物分布が1種類に特定され
なかったと判定された場合に、前記SCM測定手段にお
ける測定条件の修正回数が所定回数以内であるか否かを
判定する測定条件修正回数判定手段と、前記修正回数が
前記所定回数以内であれば、前記SCM測定手段におけ
る測定条件を修正し、前記修正回数が前記所定回数を越
えていれば、測定試料における、ゲート−基板間容量、
ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレイン間容量、しき
い値、ドレイン電流、基板電流およびゲート電流のうち
少なくとも一つを含む電気的特性を測定する電気的特性
測定手段と、この電気的特性測定手段により測定された
電気的特性と、前記SCMシミュレーション手段により
特定された不純物分布に基づいて演算された電気的特性
との比較結果に基づいて、前記SCMシミュレーション
手段により特定された不純物分布を修正する電気的特性
シミュレーション手段と、前記電気的特性シミュレーシ
ョン手段による処理を行った結果、測定試料内の不純物
分布が1種類に特定されたか否かを判定する第2の不純
物分布特定判定手段と、この第2の不純物分布特定判定
手段により不純物分布が1種類に特定されなかったと判
定された場合に、前記電気的特性測定手段における測定
条件を修正する電気的特性条件修正手段と、を備え、前
記第1の不純物分布特定判定手段により不純物分布が1
種類に特定されたと判定された場合には、前記SCMシ
ミュレーション手段で特定された不純物分布を最終的な
不純物分布とし、前記第1の不純物分布特定により不純
物分布が1種類に特定されなかったと判定され、かつ前
記第2の不純物分布特定判定手段により不純物分布が1
種類に特定されたと判定された場合には、前記電気的特
性シミュレーション手段で修正された不純物分布を最終
的な不純物分布とする。
【0021】請求項5の発明は、請求項1〜4のいずれ
かに記載の半導体評価装置において、前記プローブ形状
校正手段は、前記基準試料に対するCV特性を前記SC
M測定手段により測定する基準CV特性測定手段と、入
力されたプローブ先端の形状データに基づいて、前記基
準試料に対するCV特性を演算する第1のデバイスシミ
ュレーション手段と、前記基準CV特性測定手段で測定
されたCV特性と、前記第1のデバイスシミュレーショ
ン手段で演算されたCV特性とが一致するように、前記
第1のデバイスシミュレーション手段での演算に用いら
れるプローブ先端の形状データを修正するプローブ先端
形状修正手段と、を有する。
【0022】請求項6の発明は、請求項1〜5のいずれ
かに記載の半導体評価装置において、前記SCMシミュ
レーション手段は、前記SCM測定手段で測定された測
定試料に対するCV特性に基づいて、測定試料内の不純
物分布を推定する不純物分布推定手段と、前記プローブ
形状校正手段により校正されたプローブ先端の形状デー
タと、前記不純物分布推定手段により推定された不純物
分布とに基づいて、測定試料に対するCV特性を演算す
る第2のデバイスシミュレーション手段と、前記SCM
測定手段で測定された測定試料に対するCV特性と、前
記第2のデバイスシミュレーション手段で演算されたC
V特性とが一致するように、前記不純物分布推定手段で
推定された不純物分布を修正する不純物分布修正手段
と、を有する。
【0023】請求項7の発明は、請求項1〜5のいずれ
かに記載の半導体評価装置において、前記SCMシミュ
レーション手段は、所定の製造条件に基づいて、測定試
料内の不純物分布を演算するプロセスシミュレーション
手段と、前記プローブ形状校正手段により校正されたプ
ローブ先端の形状データと、前記プロセスシミュレーシ
ョン手段により演算された不純物分布とに基づいて、測
定試料に対するCV特性を演算する第2のデバイスシミ
ュレーション手段と、前記SCM測定手段で測定された
測定試料に対するCV特性と、前記第2のデバイスシュ
ミレーション手段で演算されたCV特性とが一致するよ
うに、前記プロセスシミュレーション手段での演算に用
いられる製造条件を修正するPSパラメータ修正手段
と、を有する。
【0024】請求項8の発明は、試料の上方に置かれた
プローブ先端と試料との間に働く力に基づいて、試料の
表面形状を分析するAFM測定手段を備えた半導体評価
装置において、基準試料の表面形状を前記AFM測定手
段により測定した結果に基づいて、予め入力されたプロ
ーブ先端の形状データを校正するプローブ形状校正手段
と、前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて
演算された測定試料の表面形状と、前記AFM測定手段
により測定された測定試料の表面形状との比較結果に基
づいて、測定試料の表面形状を特定するAFMシミュレ
ーション手段と、を備える。
【0025】請求項9の発明は、請求項8に記載の半導
体評価装置において、前記AFMシミュレーション手段
による処理を行った結果、測定試料の表面形状が1種類
に特定されたか否かを判定する表面形状特定判定手段
と、表面形状が1種類に特定されなかったと判定された
場合に、前記AFM測定手段による測定条件を修正する
AFM測定条件修正手段と、を備え、前記AFMシミュ
レーション手段は、前記修正された測定条件の下で前記
AFM測定手段により測定された表面形状との比較結果
に基づいて、測定試料の表面形状を特定する。
【0026】請求項10の発明は、請求項8または9に
記載の半導体評価装置において、前記AFM測定手段に
よる測定結果に基づいて、測定試料の表面が平らである
か否かを判定する表面平坦判定手段を備え、前記AFM
シミュレーション手段は、前記表面平坦判定手段により
表面が平らでないと判定された場合のみ演算処理を行
う。
【0027】請求項11の発明は、請求項8〜10のい
ずれかに記載の半導体評価装置において、前記AFMシ
ミュレーション手段は、前記AFM測定手段により測定
された測定試料の表面形状と、前記プローブ形状校正手
段により校正されたプローブ先端の形状データとに基づ
いて、測定試料の表面形状を演算する第3のデバイスシ
ミュレーション手段と、前記AFM測定手段により測定
された表面形状と、前記第3のデバイスシミュレーショ
ン手段により演算された表面形状とが一致するように、
前記第3のデバイスシミュレーション手段での演算に用
いられる表面形状データを修正する表面形状修正手段
と、を有する。
【0028】請求項12の発明は、請求項8〜10のい
ずれかに記載の半導体評価装置において、前記AFMシ
ミュレーション手段は、所定の製造条件に基づいて、測
定試料の表面形状を演算する形状シミュレーション手段
と、前記AFM測定手段により測定された表面形状と、
前記形状シミュレーション手段により演算された表面形
状とが一致するように、前記形状シミュレーション手段
での演算に用いられる製造条件を修正する製造条件修正
手段と、を有する。
【0029】請求項13の発明は、ロット単位で半導体
装置を製造する半導体製造装置を備えた半導体製造シス
テムにおいて、前記半導体製造装置で製造された前記半
導体装置の電気的特性を測定する電気的特性測定手段
と、この電気的特性測定手段により電気的特性に異常が
検出された前記半導体装置について、不純物分布および
表面形状の少なくとも一方を分析する請求項1〜12の
いずれかに記載の半導体評価装置と、この半導体評価装
置による分析結果に基づいて逆抽出された製造条件と、
前記半導体製造装置における製造条件とのずれを検出す
る製造条件誤差検出手段と、この製造条件誤差検出手段
により検出された製造条件のずれに基づいて、前記半導
体製造装置における製造条件を変更する製造条件変更手
段と、を備える。
【0030】請求項1の発明を、例えば図1〜図5に対
応づけて説明すると、「SCM測定手段」はSCM測定
装置1に、「プローブ形状校正手段」は図3のフローチ
ャートに、「SCMシミュレーション手段」は図4,5
のフローチャートに対応する。
【0031】請求項2の発明を、例えば図6に対応づけ
て説明すると、「不純物分布特定判定手段」は図6のス
テップS44に、「SCM測定条件修正手段」は図6の
ステップS45に対応する。
【0032】請求項3の発明を、例えば図7〜図10に
対応づけて説明すると、「電気的特性測定手段」は電気
的特性評価装置4に、「電気的特性シミュレーション手
段」は図9,10のフローチャートに対応する。
【0033】請求項4の発明を、例えば図7〜図11に
対応づけて説明すると、「第1の不純物分布特定判定手
段」は図11のステップS84に、「シミュレーション
精度判定手段」はステップS85に、「SCM測定条件
修正手段」はステップS86に、「電気的特性測定手
段」は電気的特性評価装置4に、「電気的特性シミュレ
ーション手段」はステップS88に、「第2の不純物分
布特性判定手段」はステップS89に、「電気的特性条
件修正手段」はステップS91に、それぞれ対応する。
【0034】請求項5の発明を、例えば図3に対応づけ
て説明すると、「基準CV特性測定手段」は図3のステ
ップS11に、「第1のデバイスシミュレーション手
段」はステップS13に、「プローブ先端形状修正手
段」はステップS15に、それぞれ対応する。
【0035】請求項6の発明を、例えば図4に対応づけ
て説明すると、「不純物分布推定手段」はステップS2
1に、「第2のデバイスシミュレーション手段」はステ
ップS22に、「不純物分布修正手段」はステップS2
4に、それぞれ対応する。
【0036】請求項7の発明を、例えば図5に対応づけ
て説明すると、「プロセスシミュレーション手段」はス
テップS31に、「第2のデバイスシミュレーション手
段」はステップS32に、「PSパラメータ修正手段」
はステップS34に、それぞれ対応する。
【0037】請求項8の発明を、例えば図13に対応づ
けて説明すると、「プローブ形状校正手段」はステップ
S101に、「AFMシミュレーション手段」はステッ
プS103に、それぞれ対応する。
【0038】請求項9の発明を、例えば図17に対応づ
けて説明すると、「表面形状特定判定手段」はステップ
S134に、「AFM測定条件修正手段」はステップS
135に、それぞれ対応する。
【0039】請求項10の発明を、例えば図19に対応
づけて説明すると、「表面平坦判定手段」はステップS
143に対応する。
【0040】請求項11の発明を、例えば図15に対応
づけて説明すると、「第3のデバイスシミュレーション
手段」はステップS111に、「表面形状修正手段」は
ステップS113に、それぞれ対応する。
【0041】請求項12の発明を、例えば図16に対応
づけて説明すると、「形状シミュレーション手段」はス
テップS121に、「製造条件修正手段」はステップS
124に、それぞれ対応する。
【0042】請求項13の発明を、例えば図26,27
に対応づけて説明すると、「電気的特性測定手段」は図
26のステップS233に、「半導体評価手段」は図2
7のステップS251〜S254に、「製造条件誤差検
出手段」は図27のステップS255に、「製造条件変
更手段」は図26のステップS236に、それぞれ対応
する。
【0043】
【発明の実施の形態】以下、本発明を適用した半導体評
価装置および半導体製造システムについて、図面を参照
しながら具体的に説明する。
【0044】〔第1の実施形態〕図1は本発明における
半導体評価装置の第1の実施形態の概略構成図である。
図1の半導体評価装置は、図30と同じ構成のSCM測
定装置1と、SCM測定装置1を制御する制御部2と、
SCM測定装置1で測定されたデータや制御部2を制御
するための制御データ等が格納されるデータ格納部3と
を備えている。
【0045】図2は制御部2が行うメイン処理を示すフ
ローチャートである。図2のステップS1では、図3に
詳細を示すプローブ形状校正処理を行う。この処理で
は、初期入力されたプローブ先端の形状データを、基準
試料に対するSCM測定結果に基づいて校正する。校正
されたデータは、後述するSCMシミュレーション処理
で使用される。このプローブ形状校正処理の詳細は後述
する。
【0046】次に、図2のステップS2では、SCM測
定装置1を用いてSCM測定を行い、測定試料のCV特
性を検出する。ステップS3では、図4または図5に詳
細を示すSCMシミュレーション処理を行う。この処理
では、SCM測定装置1による測定結果に基づいて推定
された不純物分布を基に、測定試料のCV特性を演算
し、演算されたCV特性と、SCM測定により得られた
CV特性とが一致するように、不純物分布を修正する。
次にステップS4では、修正された不純物分布を画像デ
ータや数値データに変換して、不図示の表示装置やプリ
ンタなどに出力する。
【0047】次に、図2のステップS1のプローブ形状
校正処理の詳細動作を、図3のフローチャートに基づい
て説明する。ステップS11では、既知の不純物分布を
有する基準試料に対してSCM測定を行う。次にステッ
プS12では、プローブ先端の初期形状データを入力す
る。
【0048】次にステップS13では、デバイスシミュ
レーション処理を行う。この処理では、プローブ先端の
形状、基準試料の形状、基準試料中の不純物濃度、およ
び印加電圧Vを入力パラメータとして、ポアソン方程
式、電流連続式、電流密度の式を解く。これらの式を解
くことで、プローブ先端の内部、基準試料内部、および
プローブ先端と基準試料の間の空間中の電位分布がそれ
ぞれ計算され、また、基準試料中のキャリア濃度分布も
計算される。さらに、これら電位分布とキャリア濃度分
布の時間変化より、プローブ先端と基準試料との間の容
量Cも計算される。
【0049】このように、デバイスシミュレーション処
理では、プローブ先端の形状データや、基準試料内の不
純物分布などに基づいて、プローブ先端と基準試料との
間のCV特性を演算する。すなわち、デバイスシミュレ
ーション処理により、SCM測定処理そのもののシミュ
レーションが行われる。
【0050】次にステップS14では、図3のステップ
S11のSCM測定により得られたCV特性と、ステッ
プS13で演算されたCV特性とを比較し、両者が一致
しなければステップS15に進んでプローブ形状の修正
を行う。ここでは、数値的に表現されたプローブ先端の
形状データの変化に対する容量Cの変化量から数値微分
を計算し、ニュートン法により、プローブ先端の形状デ
ータを修正する。あるいは、プローブ先端の形状を、ガ
ウス分布、補誤差関数、スプライン関数、フーリエ級数
などの関数形で記述し、例えば、関数形のパラメータの
変化に対する容量Cの変化量から数値微分を計算し、ニ
ュートン法により、プローブ先端の形状データを修正す
る。
【0051】一方、ステップS14の処理で、CV特性
の比較結果が一致すると、プローブ先端形状の校正処理
を終えて、図2のステップS2に戻る。
【0052】次に、図2のステップS3に示すSCMシ
ミュレーション処理の詳細動作を、図4のフローチャー
トに基づいて説明する。図4のステップS21では、S
CM測定装置1から出力されたキャリア濃度分布と、例
えばnp積一定の条件や電荷中和条件などに基づいて、
測定試料内の不純物分布Ninitを推定する。次にステッ
プS22では、推定した不純物分布Ninitを用いて、図
3のステップS13と同様にデバイスシミュレーション
処理を行ってSCM測定そのものをシミュレーションす
る。
【0053】次にステップS23では、SCM測定装置
1により測定されたCV特性と、デバイスシミュレーシ
ョン処理によって演算されたCV特性とを比較し、比較
結果が一致していなければ図4のステップS24に進ん
で不純物分布の修正を行う。ここでは、不純物分布を数
値的に表現し、その数値化した不純物分布の変化に対す
る容量Cの変化量から数値微分を計算し、ニュートン法
により不純物分布を修正する。あるいは、ガウス分布、
補誤差関数、スプライン関数、フーリエ級数といった関
数形により不純物分布を記述し、例えば、関数形のパラ
メータの変化に対する容量Cの変化量から数値微分を計
算し、ニュートン法により不純物分布を修正する。
【0054】一方、SCM測定装置1により測定された
CV特性と、デバイスシミュレーション処理によって演
算されたCV特性とが一致すれば図2のステップS4に
進む。
【0055】図5はSCMシミュレーション処理の変形
例を示す詳細フローチャートである。図5のステップS
31では、プロセスシミュレーション処理を行う。この
処理では、製造条件を初期入力として、不純物分布の初
期値を演算する。より詳しくは、例えば不純物のイオン
注入エネルギーと不純物ドーズ量を入力してイオン注入
計算を行い、また、酸化時間と拡散時間を入力して、酸
化/拡散方程式を解くことで、測定試料内の不純物分布
を演算する。
【0056】次にステップS32では、演算した不純物
分布を用いて、図4のステップS22と同様に、デバイ
スシミュレーション処理を行ってSCM測定そのものを
シミュレーションする。
【0057】次にステップS33では、SCM測定装置
1により測定されたCV特性と、デバイスシミュレーシ
ョン処理により演算されたCV特性とを比較し、両者が
一致すれば図2のステップS4に進み、両者が一致しな
ければステップS34に進み、プロセスシミュレーショ
ン処理における入力パラメータ(PSパラメータ)の修
正を行う。ここでは、例えば、ステップS31のプロセ
スシミュレーション処理で用いる各種の入力パラメータ
の変化に対するCV特性の変化量から数値微分を計算
し、ニュートン法により、プロセスシミュレーション処
理で用いる入力パラメータ、例えば、拡散温度、拡散時
間、イオン注入の不純物量、イオン注入のエネルギー等
の修正量を決定する。
【0058】このように、第1の実施形態では、SCM
測定装置1により測定されたCV特性と、SCM測定装
置1による測定結果に基づいて演算されたCV特性とを
比較し、両者が一致するまで、不純物分布を修正するよ
うにしたため、プローブ先端の寸法以下の解像度で不純
物分布を検出できる。また、プローブ先端の形状データ
を校正した上でSCMシミュレーション処理を行うた
め、シミュレーションの信頼性が向上する。
【0059】〔第2の実施形態〕第2の実施形態は、S
CMシミュレーション処理を行っても不純物分布を一意
に特定できない場合は、測定条件を変更してSCM測定
をやり直すものである。図6は半導体評価装置の第2の
実施形態におけるメイン処理を示すフローチャートであ
る。図6のステップS41〜S43は、図2のステップ
S1〜S3と同様の処理を行う。ステップS44では、
不純物分布を一意に特定できたか否かを判定する。すな
わち、ステップS44では、図4または図5に詳細を示
すSCMシミュレーション処理を行ったときに、不純物
分布の候補が一つに絞りきれずに複数の候補が存在する
ような場合に、不純物分布を一意に特定できないと判断
する。
【0060】不純物分布を一意に特定できない場合には
ステップS45に進んで、SCM測定条件の修正を行
う。ここでは、SCM測定時の測定条件、例えば周波数
や電圧振幅などを変更してステップS42に戻り、再度
SCM測定を行う。一方、不純物分布を一意に特定でき
た場合にはステップS46に進み、最終的な不純物分布
を表示装置やプリンタ等に出力する処理を行う。
【0061】このように、第2の実施形態では、SCM
シミュレーション処理を行っても不純物分布を一意に特
定できない場合には、SCM測定時の測定条件を変更し
て再度SCM測定をやり直すようにしたため、不純物分
布を必ず1つに絞り込むことができる。
【0062】〔第3の実施形態〕第3の実施形態は、S
CMシミュレーション処理によって不純物分布が得られ
た後に、電気的特性の測定とそのシミュレーションを行
って不純物分布を修正するものである。
【0063】図7は本発明における半導体評価装置の第
3の実施形態の概略構成図である。図7の装置は、測定
試料の電気的特性を測定するための電気的特性評価装置
4を新たに追加した点に特徴がある。
【0064】図8は半導体評価装置の第3の実施形態に
おけるメイン処理を示すフローチャートである。図8の
ステップS51〜S53では、図2のステップS1〜S
3と同様の処理を行う。ステップS53のSCMシミュ
レーション処理により不純物分布が演算されると、ステ
ップS54に進んで電気的特性測定処理を行う。この処
理では、例えば、電気的特性評価装置4により、ゲート
−基板間の容量、ゲート−ソース間の容量、ゲート−ド
レイン間の容量、しきい値、ドレイン電流、基板電流、
およびゲート電流などの電気的特性を測定する。
【0065】次にステップS55では、図9または図1
0に詳細を示す電気的特性シミュレーション処理を行
う。この処理では、電気的特性測定処理で測定した電気
的特性そのものをシミュレーションすることにより、高
解像度の不純物分布を求める。なお、電気的特性シミュ
レーション処理の詳細は後述する。次にステップS56
では、ステップS55で得られた不純物分布を表示装置
やプリンタ等に出力する処理を行う。
【0066】次に、図8のステップS55の電気的特性
シミュレーション処理の詳細を、図9のフローチャート
に基づいて説明する。図9のステップS61では、図8
のステップS53のSCMシミュレーション処理により
得られた不純物分布NSCMを用いて、図3のステップS1
3と同様にデバイスシミュレーション処理を行い、電気
的特性を演算する。
【0067】次にステップS62では、図8のステップ
S54で得られた電気的特性の実測値と、ステップS6
1で演算された電気的特性とを比較する。両者が一致し
ていなければステップS63に進んで不純物分布を修正
した後に、ステップS61のデバイスシミュレーション
処理を繰り返し、両者が一致すれば図8のステップS5
6に進んで不純物分布を出力する。
【0068】図10は電気的特性シミュレーション処理
の変形例を示す詳細フローチャートである。ステップS
71では、図5のステップS31と同様に、製造条件を
初期入力としてプロセスシミュレーション処理を行い、
不純物分布の初期値を演算する。次にステップS72で
は、演算した不純物分布を用いてデバイスシミュレーシ
ョン処理を行い、電気的特性の測定そのものをシミュレ
ーションする。
【0069】次にステップS73では、図8のステップ
S54で実測された電気的特性と、デバイスシミュレー
ション処理により演算された電気的特性とを比較し、両
者が一致すれば図8のステップS56に進み、両者が一
致しなければステップS74に進み、プロセスシミュレ
ーション処理における入力パラメータ(PSパラメー
タ)、例えば拡散温度や拡散時間などを修正した後、ス
テップS71のプロセスシミュレーション処理を繰り返
す。
【0070】このように、第3の実施形態では、SCM
シミュレーション処理により不純物分布が得られた後
に、電気的特性の実測値とそのシミュレーション結果と
に基づいて不純物分布の修正を行うため、より精度の高
い不純物分布が得られる。
【0071】〔第4の実施形態〕第4の実施形態は、S
CMシミュレーション処理により十分な精度の不純物分
布が得られない場合のみ、電気的特性の測定とそのシミ
ュレーション結果に基づいて不純物分布を修正するもの
である。
【0072】図11は半導体評価装置の第4の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図1
1のステップS81〜S83では、図2のステップS1
〜S3と同様の処理を行う。次にステップS84では、
ステップS83のSCMシミュレーション処理により不
純物分布を一意に特定できたか否かを判定する。一意に
特定できた場合にはステップS90に進んで不純物分布
を出力する処理を行う。一方、不純物分布を一意に特定
できなかった場合にはステップS85に進む。ステップ
S85では、SCM測定条件の修正回数が所定の回数以
内であるか否かを判定する。修正回数が所定の回数以内
であれば、ステップS86に進んで、SCM測定の条
件、例えば、周波数や電圧振幅などを変更した後、再度
ステップS82のSCM測定処理を行う。一方、SCM
測定条件の修正回数が所定の回数を越えている場合、す
なわち、所定回数以内のSCM測定条件の修正で不純物
分布を一意に特定できなければ、以下に説明する電気的
特性測定処理と電気的シミュレーション処理を行う。
【0073】まず、ステップS87では、電気的特性測
定処理を行い、次に、ステップS88では、電気的特性
シミュレーション処理を行う。このステップS87,S
88の処理は図8のステップS54,S55の処理と同
じである。
【0074】次にステップS89では、ステップS84
と同様に、不純物分布を一意に特定できたか否かを判定
し、特定できればステップS90に進んで不純物分布を
出力し、特定できなればステップS91に進んで電気的
特性測定条件の修正を行う。ここでは、例えば、容量C
を測定する周波数や印加電圧などの測定条件を修正し、
再度、ステップS87の電気的特性測定処理を行う。
【0075】このように、第4の実施形態では、SCM
シミュレーション処理を行っても不純物分布を一意に特
定できない場合のみ、電気的特性の測定とそのシミュレ
ーション結果との比較結果に基づいて不純物分布の修正
を行うようにしたため、最終的な不純物分布が得られる
までの処理時間を短縮できる。
【0076】〔第5の実施形態〕第5の実施形態は、A
FM測定により実測された測定試料表面の形状と、シミ
ュレーションにより演算された測定試料表面の形状との
比較結果に基づいて、試料表面の形状を精度よく抽出す
るものである。
【0077】図12は本発明における半導体評価装置の
第5の実施形態の概略構成図である。図12の装置は、
SCM測定装置1の代わりに、AFM測定装置5を設け
た点に特徴がある。
【0078】図13は半導体評価装置の第5の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。ステ
ップS101では、プローブ形状校正処理を行ってプロ
ーブ先端の形状を特定する。ここでは、基準試料の表面
形状をAFM測定装置5により測定した結果と、そのシ
ミュレーション結果に基づいて、プローブ先端の形状を
特定する。
【0079】次にステップS102では、AFM測定装
置5によるAFM測定処理を行い、測定試料の表面形状
を実測した結果を出力する。次にステップS103で
は、図14または図15に詳細を示すAFMシミュレー
ション処理を行い、AFM測定装置5により実測された
測定試料の表面形状を修正する。次にステップS104
では、修正された表面形状を画像データや数値データに
変換して、表示装置やプリンタなどに出力する。
【0080】次に図13のステップS101のプローブ
形状校正修正処理の詳細動作を、図14のフローチャー
トに基づいて説明する。ステップS105では、既知の
表面形状を有する基準試料に対してAFM測定を行う。
次にステップS106では、プローブ先端の初期形状デ
ータを入力する。次にステップS107では、デバイス
シミュレーション処理を行う。この処理では、プローブ
先端の形状や基準試料の表面形状を入力パラメータとし
て、ポアソン方程式やマクスウェルの方程式などの電磁
場方程式を解くことで、プローブ先端と基準試料との間
の電磁場の分布が計算され、また、電磁場の時間変化に
より、プローブ先端と基準試料との間に働く力(原子間
力)が計算される。
【0081】このように、デバイスシミュレーション処
理では、プローブ先端の形状データや、基準試料の表面
分布などに基づいて、プローブ先端と基準試料表面との
間の原子間力を演算する。すなわち、デバイスシミュレ
ーション処理により、ステップS105におけるAFM
測定そのもののシミュレーションが行われる。
【0082】次にステップS108では、ステップS1
05のAFM測定により得られた原子間力と、ステップ
S107で演算された原子間力とを比較し、両者が一致
しなければステップS109に進んでプローブ形状の修
正を行う。ここでは、数値的に表されたプローブ先端の
形状データの変化に対する原子間力の変化量から数値微
分を計算し、ニュートン法により、プローブ先端の形状
データを修正する。あるいは、プローブ先端の形状を、
ガウス分布、補誤差関数、スプライン関数、フーリエ級
数などの関数形で記述し、例えば、関数形のパラメータ
の変化に対する原子間力の変化量から数値微分を計算
し、ニュートン法により、プローブ先端の形状データを
修正する。
【0083】一方、ステップS108において、原子間
力の比較結果が一致すると、プローブ先端形状の校正処
理を終えて図13のステップS102に戻る。
【0084】次に図13のステップS103に示すAF
Mシミュレーション処理の詳細動作を、図15のフロー
チャートに基づいて説明する。図15のステップS11
1では、図14のステップS107と同様にデバイスシ
ミュレーション処理を行ってAFM測定そのもののシミ
ュレーションを行う。
【0085】次にステップS112では、AFM測定に
より実測された測定試料の表面形状と、ステップS11
1のデバイスシミュレーション処理により演算された測
定試料の表面形状とを比較し、両者が一致すれば図13
のS104に進み、両者が一致しなければステップS1
13に進んで測定試料の表面形状を修正する。ここで
は、測定試料の表面形状を数値的に表し、例えば、その
数値の変化に対する、デバイスシミュレーション処理に
より演算された原子間力の変化量から数値微分を計算
し、ニュートン法により、デバイスシミュレーション処
理で用いる入力パラメータを修正する。
【0086】図16はAFMシミュレーション処理の変
形例を示す詳細フローチャートである。ステップS12
1では、形状シミュレーション処理を行う。この形状シ
ミュレーション処理では、製造条件を初期入力として、
測定試料の表面形状に関するデータを演算する。次にス
テップS122では、ステップS121の結果を用いて
デバイスシミュレーション処理を行い、測定試料の表面
形状を演算する。
【0087】ステップS123では、図15のステップ
S112と同様に、AFM測定により実測された表面形
状と、ステップS122のデバイスシミュレーション処
理により演算された表面形状とを比較し、比較結果が一
致すれば図13のステップS104に進み、一致しなけ
ればステップS124に進んで、形状シミュレーション
処理における入力パラメータを修正する。ここでは、例
えば、形状シミュレーション処理における入力パラメー
タの変化に対する、原始間力の変化量から数値微分を求
め、ニュートン法により入力パラメータの修正量を決定
する。そして、修正されたパラメータを用いて再度、ス
テップS121で形状シミュレーション処理を行う。
【0088】このように、第5の実施形態では、AFM
測定により実測された試料表面形状を、シミュレーショ
ンにより演算された試料表面形状により修正するため、
プローブ先端の寸法以下の解像度で試料表面形状を検出
することができる。
【0089】〔第6の実施形態〕第6の実施形態は、A
FMシミュレーション処理により測定試料の表面形状を
一意に特定できたか否かを判断するものである。
【0090】図17は半導体評価装置の第6の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図1
7のステップS131〜S133は、図13のステップ
S101〜S103と同様の処理を行う。ステップS1
34では、測定試料の表面形状を一意に特定できたか否
かを判定する。すなわち、ステップS134では、図1
5または図16に詳細を示すAFMシミュレーション処
理を行ったときに、測定試料の表面形状の候補が一つに
絞りきれずに複数の候補が存在するような場合に、表面
形状を一意に特定できないと判断する。
【0091】表面形状を一意に特定できた場合にはステ
ップS135に進んで表面形状をプリンタ等に出力する
処理を行い、一方、表面形状を一意に特定できない場合
にはステップS136に進んでAFM測定条件の修正を
行う。ここでは、例えば、プローブ先端と試料間の距離
や試料を移動させる速度等の測定条件を変更した後に、
ステップS132に戻ってAFM測定処理をやり直す。
【0092】このように、第6の実施形態では、AFM
シミュレーション処理を行っても測定試料の表面形状を
一意に特定できない場合は、AFM測定条件を変更して
再度AFM測定をやり直すようにしたため、表面形状の
候補が複数あっても、最終的に正しい表面形状を選択す
ることができる。
【0093】〔第7の実施形態〕第7の実施形態は、A
FM測定とSCM測定を組み合わせて行うとともに、A
FM測定により測定試料表面が平坦であると判断される
と、AFMシミュレーション処理を省略するものであ
る。
【0094】図18は本発明における半導体評価装置の
第7の実施形態の概略構成図である。図18の装置は、
SCM測定装置1とAFM測定装置5の双方を有する点
に特徴がある。
【0095】図19は半導体評価装置の第7の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図1
9のステップS141,S142は、図13のステップ
S101,S102と同様の処理を行う。なお、ステッ
プS141のプローブ形状校正処理では、図13のステ
ップS101におけるAFM測定用基準試料を用いる方
法以外に、図2のステップS1におけるSCM基準試料
を用いて校正を行ってもよい。
【0096】図19のステップS143では、AFM測
定装置5による表面形状の測定結果に基づいて、測定試
料表面が平らか否かを判定する。測定試料表面が平らで
なければステップS144に進んで図15または図16
に詳細を示すAFMシミュレーション処理を行い、測定
試料表面が平らであればAFMシミュレーション処理を
省略してステップS135に進む。
【0097】なお、測定試料表面が平らか否かを判断す
る基準としては、例えば、測定試料表面の凹凸の高さと
ピッチとの積の平方根がプローブの解像度よりも小さけ
れば、平らであると判断する。
【0098】以降、ステップS145〜S147では、
図2のステップS2〜S4と同様に、SCM測定装置1
により測定された不純物分布を、SCMシミュレーショ
ン処理により修正する。
【0099】このように、第7の実施形態では、表面が
滑らかでない場合、AFM測定とAFMシミュレーショ
ンにより、測定試料の表面を考慮に入れたSCMシミュ
レーションが行われるので、不純物分布の分析を高精度
に行うことができる。
【0100】〔第8の実施形態〕第8の実施形態は、A
FM測定とSCM測定を組み合わせて行うとともに、各
測定におけるシミュレーション結果が一意に特定できな
い場合には、測定条件を変更して測定をやり直すもので
ある。
【0101】図20は半導体評価装置の第8の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。図2
0のステップS151では、図13のステップS101
と同様に、プローブ形状校正処理を行う。または、図2
のステップS1のSCM基準試料を用いて校正してもよ
い。次にステップS152では、初期AFM測定処理を
行う。この処理では、AFM測定装置5により測定試料
の表面形状を実測する。
【0102】次にステップS153では、測定試料の表
面が平らか否かを判定し、測定試料の表面が平らでなけ
ればステップS154に進み、図15または図16に詳
細を示すAFMシミュレーション処理を行う。次にステ
ップS155では、測定試料の表面形状を一意に特定で
きたか否かを判定し、一意に特定できない場合にはステ
ップS156に進んでAFM測定のための測定条件(例
えば、プローブ先端と試料間の距離や、試料の走査速度
など)を変更した後、ステップS157に進んで再度A
FM測定装置5によるAFM測定を行う。そして、その
測定結果に基づいてステップS154に戻って再度AF
Mシミュレーション処理を行う。
【0103】一方、ステップS153で表面が平らと判
断された場合や、ステップS155で表面形状を一意に
特定できた場合には、ステップS158に進んでSCM
測定装置1によるSCM測定を行って、測定試料内の不
純物分布を検出する。次にステップS159では、図4
または図5に詳細を示すSCMシミュレーション処理を
行い、高解像度で不純物分布を検出する。
【0104】次にステップS160では、SCMシミュ
レーション処理により不純物分布を一意に特定できたか
否かを判定し、一意に特定できない場合にはステップS
161に進んでSCM測定のための測定条件(例えば、
周波数や電圧振幅など)を修正した後、ステップS15
8に戻ってSCM測定処理をやり直す。一方、SCMシ
ミュレーション処理により不純物分布を一意に特定でき
た場合には、ステップS162に進んで不純物分布や表
面形状を表示装置やプリンタ等に出力する処理を行う。
【0105】このように、第8の実施形態は、AFMシ
ミュレーション処理を行っても表面形状を一意に特定で
きない場合には、測定条件を変更してAFM測定をやり
直し、かつ、SCMシミュレーション処理を行っても不
純物分布を一意に特定できない場合には、測定条件を変
更してSCM測定をやり直すようにしたため、測定試料
の表面形状と測定試料内の不純物分布とをともに精度よ
く検出できる。
【0106】〔第9の実施形態〕第9の実施形態は、測
定試料の表面形状と測定試料内の不純物分布を検出した
後に、電気的特性の測定とそのシミュレーション結果と
の比較結果に基づいて、不純物分布を修正するものであ
る。
【0107】図21は本発明における半導体評価装置の
第9の実施形態の概略構成図である。図21の装置は、
SCM測定装置1、AFM測定装置5および電気的特性
評価装置4を有する点に特徴がある。
【0108】図22は半導体評価装置の第9の実施形態
におけるメイン処理を示すフローチャートである。ステ
ップS171〜S176では、図19のステップS14
1〜S146と同様の処理を行い、試料の表面形状と試
料内の不純物分布を高解像度で検出する。
【0109】次にステップS177〜S179では、図
8のステップS54〜S56と同様の処理を行い、電気
的特性の測定とそのシミュレーション結果との比較結果
に基づいて不純物分布を修正し、最終的に、より高解像
度で精度の高い不純物分布を検出する。
【0110】〔第10の実施形態〕第10の実施形態
は、AFMシミュレーション処理、SCMシミュレーシ
ョン処理および電気的特性シミュレーション処理のそれ
ぞれで、シミュレーション結果が一意に特定されたか否
かを判断するようにしたものである。
【0111】図23,24は半導体評価装置の第10の
実施形態におけるメイン処理を示すフローチャートであ
る。図23のステップS201〜S207では、図20
のステップS151〜S157と同様に、AFM測定と
そのシミュレーション結果に基づいて、測定試料の表面
形状の分析を行う。
【0112】また、図24のステップS209では、S
CMシミュレーション処理を行って、SCM測定により
得られた試料内の不純物分布を修正する。次にステップ
S210では、不純物分布を一意に特定できたか否かを
判定し、一意に特定できない場合にはステップS211
に進む。
【0113】ステップS211では、図11のステップ
S85と同様に、SCM測定条件の修正回数が所定の回
数以内であるか否かを判定する。すなわち、修正回数が
所定の回数以内であれば、ステップS212に進んでS
CM測定用の測定条件を変更してステップS208に戻
る。一方、修正回数が所定の回数を越えれば、ステップ
S213に進み、以降ステップS213〜S217で
は、図11のS87〜S91と同様に、電気的特性の測
定結果とそのシミュレーション結果とに基づいて、不純
物分布を修正する。
【0114】〔第11の実施形態〕第11の実施形態
は、半導体デバイスの製造システム内で、半導体デバイ
スの分析を行うものである。
【0115】図25は半導体システムの概略構成図であ
る。図25の半導体システムは、各種の半導体デバイス
を製造する半導体製造ライン6と、半導体製造ライン6
を制御する制御部2と、制御部2の指示により半導体デ
バイスの分析を行う分析部7と、制御部2を制御する制
御データや分析部7により分析結果などが格納されるデ
ータ格納部3とを備える。
【0116】図26は第11の実施形態における制御部
2のメイン処理を示すフローチャートである。ステップ
S231では、複数のウエハからなるロットを半導体製
造ライン6に投入する。次にステップS232では、半
導体製造ライン6に所定の製造条件を設定して半導体デ
バイスを製造する。次にステップS233では、製造し
た半導体デバイスの電気的特性を測定する処理を行う。
次にステップS234では、測定された電気的特性に異
常があるか否かを判定し、異常がなければ処理を終了
し、異常があればステップS235に進み、図27〜図
30に詳細を示す分析処理を行う。この分析処理では、
例えば、測定試料の表面形状分析を行い、得られた表面
形状から製造条件を逆抽出して、実際に製造した条件と
のずれを検出する。
【0117】次にステップS236では、検出されたず
れに基づいて製造条件を変更してステップS232に戻
り、変更した製造条件で半導体デバイスの製造を行う。
なお、変更する製造条件は、例えば、拡散温度、拡散時
間、イオン注入エネルギー、イオン注入量、ガスの流量
などである。
【0118】次に、図26のステップS235の分析処
理の詳細を、図27のフローチャートに基づいて説明す
る。ステップS251では、異常が検出された半導体デ
バイスを加工して、分析試料を作成する。次にステップ
S252では、図13のステップS101と同様のプロ
ーブ形状校正処理を行って、プローブ先端の形状を特定
する。次にステップS253では、AFM測定装置5を
用いて試料の表面形状分析を行う。次にステップS25
4では、図16に詳細を示したAFMシミュレーション
処理を行い、AFM測定の結果を再現する形状シミュレ
ーションのシミュレーション条件、すなわち製造条件を
逆抽出する。次にステップS255では、AFMシミュ
レーション処理でのシミュレーション条件と、半導体製
造ライン6での製造条件とを比較して、製造条件のずれ
を検出する。
【0119】図28は分析処理の第1の変形例を示すフ
ローチャートである。ステップS261〜S264まで
は図27のステップS251〜S254の処理と共通す
る。ステップS265では、AFMシミュレーション処
理により、試料の表面形状を一意に特定できたか否かを
判定し、一意に特定できなかったときはステップS26
6に進んでAFM測定時の測定条件(例えば、プローブ
先端と試料間の距離や、試料の走査速度など)を修正し
て、再度ステップS263のAFM測定処理をやり直
す。一方、試料の表面形状を一意に特定できた場合に
は、図27のステップS255と同様に、製造条件のず
れを検出する。
【0120】図29は分析処理の第2の変形例を示すフ
ローチャートである。ステップS281〜S283で
は、図27のステップS251〜S253と同様の処理
を行う。なお、ステップS281のプローブ形状校正処
理では、AFM基準試料を用いる方法の代わりに、図2
のステップS1のSCM基準試料を用いて校正してもよ
い。ステップS284では、AFM測定装置5による表
面形状分析の結果に基づいて、試料表面が平らか否かを
判定する。平らでなければステップS285に進んでA
FMシミュレーション処理を行って、高解像度の表面形
状分析を行う。
【0121】一方、ステップS284で試料表面が平ら
と判断された場合には、AFMシミュレーション処理を
省略してステップS286に進み、以降ステップS28
6,S287では、SCM測定と図5に詳細を示したS
CMシミュレーションを行い、SCM測定結果を再現す
るプロセスシミュレーションのシミュレーション条件、
すなわち製造条件を逆抽出する。次にステップS288
では、AFMシミュレーション処理とSCMシミュレー
ション処理での各シミュレーション条件と、半導体製造
ライン6での製造条件とを比較して、製造条件のずれを
検出する。
【0122】図30は分析処理の第3の変形例を示すフ
ローチャートである。このフローチャートでは、AFM
シミュレーション処理を行った後に、AFMシミュレー
ション処理により表面形状が一意に特定できたか否かを
判定し、一意に特定できない場合にはAFM測定条件を
修正して再度AFM測定をやり直す(ステップS305
〜S308)。同様に、SCMシミュレーション処理を
行った後に、SCMシミュレーション処理により不純物
分布が一意に特定できたか否かを判定し、一意に特定で
きない場合にはSCM測定条件を修正して再度SCM測
定をやり直す(ステップS309〜S313)。
【0123】このように、第11の実施形態では、半導
体製造ライン6で製造された半導体デバイスの電気的特
性に異常がある場合には、半導体デバイスの不純物分布
や表面形状を分析することにより、半導体製造ライン6
の製造条件のずれを修正するようにしたため、製造不良
に対して迅速に対応でき、不良率も低減できる。
【0124】なお、図1,7,12,21に示す半導体
評価装置や、図25に示す半導体製造システムを構成す
る各構成部分は、一つの筐体にまとめてもよいが、ネッ
トワークで相互に接続してもよい。
【0125】また、上述した各実施形態では、制御部2
が行う処理をフローチャートで説明したが、これらの処
理はソフトウエアにより行っても、あるいはハードウエ
アにより行ってもよい。
【0126】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、実測値とシミュレーション結果との比較結果に基
づいて、測定試料内の不純物分布や測定試料の表面形状
を検出するようにしたため、プローブ先端の寸法以下の
精度で不純物分布や表面形状を分析することができる。
また、このような分析手法を半導体製造システムに組み
込むことにより、半導体装置の不良率を低減でき、不良
解析に要する時間も短縮できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明における半導体評価装置の第1の実施形
態の概略構成図。
【図2】制御部が行うメイン処理を示すフローチャー
ト。
【図3】図2のステップS1のプローブ形状校正処理の
詳細フローチャート。
【図4】図2のステップS3のSCMシミュレーション
処理の詳細フローチャート。
【図5】図4の変形例を示すフローチャート。
【図6】半導体評価装置の第2の実施形態におけるメイ
ン処理を示すフローチャート。
【図7】本発明における半導体評価装置の第3の実施形
態の概略構成図。
【図8】半導体評価装置の第3の実施形態におけるメイ
ン処理を示すフローチャート。
【図9】図8のステップS55の電気的特性シミュレー
ション処理の詳細フローチャート。
【図10】図9の変形例を示すフローチャート。
【図11】半導体評価装置の第4の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。
【図12】本発明における半導体評価装置の第5の実施
形態の概略構成図。
【図13】半導体評価装置の第5の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。
【図14】図13のステップS101のプローブ形状校
正修正処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図15】図13のステップS103のAFMシミュレ
ーション処理の詳細フローチャート。
【図16】図15の変形例を示すフローチャート。
【図17】半導体評価装置の第6の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。
【図18】本発明における半導体評価装置の第7の実施
形態の概略構成図。
【図19】半導体評価装置の第7の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。
【図20】半導体評価装置の第8の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。
【図21】本発明における半導体評価装置の第9の実施
形態の概略構成図。
【図22】半導体評価装置の第9の実施形態におけるメ
イン処理を示すフローチャート。
【図23】半導体評価装置の第10の実施形態における
メイン処理を示すフローチャート。
【図24】図23に続くフローチャート。
【図25】半導体システムの概略構成図。
【図26】半導体システムの第11の実施形態における
メイン処理を示すフローチャート。
【図27】図26のステップS235の分析処理の詳細
フローチャート。
【図28】図27の第1の変形例を示すフローチャー
ト。
【図29】図27の第2の変形例を示すフローチャー
ト。
【図30】図27の第3の変形例を示すフローチャー
ト。
【図31】従来のSCM測定装置の全体構成を示すブロ
ック図。
【図32】n型半導体の典型的な高周波CV特性を表し
た図。
【図33】従来のAFM測定装置の全体構成を示すブロ
ック図。
【符号の説明】
1 SCM測定装置 2 制御部 3 データ格納部 4 電気的特性評価装置 5 AFM測定装置

Claims (13)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】プローブ先端と試料との間の容量Cと、プ
    ローブ先端を介して試料に印加される電圧Vとの関係を
    表すCV特性を測定するSCM測定手段を備えた半導体
    評価装置において、 既知の不純物分布を有する基準試料に対するCV特性を
    前記SCM測定手段により測定した結果に基づいて、予
    め入力されたプローブ先端の形状データを校正するプロ
    ーブ形状校正手段と、 前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて演算
    された測定試料に対するCV特性と、前記SCM測定手
    段により測定された測定試料に対するCV特性との比較
    結果に基づいて、測定試料内の不純物分布を特定するS
    CMシミュレーション手段と、を備えたことを特徴とす
    る半導体評価装置。
  2. 【請求項2】前記SCMシミュレーション手段による処
    理を行った結果、測定試料内の不純物分布が1種類に特
    定されたか否かを判定する不純物分布特定判定手段と、 不純物分布が1種類に特定されなかったと判定された場
    合に、前記SCM測定手段における測定条件を修正する
    SCM測定条件修正手段と、を備え、 前記SCMシミュレーション手段は、前記修正された測
    定条件の下で前記SCM測定手段により測定された測定
    試料に対するCV特性との比較結果に基づいて、不純物
    分布を特定することを特徴とする請求項1に記載の半導
    体評価装置。
  3. 【請求項3】測定試料における、ゲート−基板間容量、
    ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレイン間容量、しき
    い値、ドレイン電流、基板電流およびゲート電流のうち
    少なくとも一つを含む電気的特性を測定する電気的特性
    測定手段と、 前記SCMシミュレーション手段により特定された不純
    物分布に基づいて演算された電気的特性と、前記電気的
    特性測定手段により測定された電気的特性との比較結果
    に基づいて、前記SCMシミュレーション手段により特
    定された不純物分布を修正する電気的特性シミュレーシ
    ョン手段と、を備えることを特徴とする請求項1または
    2に記載の半導体評価装置。
  4. 【請求項4】前記SCMシミュレーション手段による処
    理を行った結果、測定試料内の不純物分布が1種類に特
    定されたか否かを判定する第1の不純物分布特定判定手
    段と、 不純物分布が1種類に特定されなかったと判定された場
    合に、前記SCM測定手段における測定条件の修正回数
    が所定回数以内であるか否かを判定する測定条件修正回
    数判定手段と、 前記修正回数が前記所定回数以内であれば、前記SCM
    測定手段における測定条件を修正し、前記修正回数が前
    記所定回数を越えていれば、測定試料における、ゲート
    −基板間容量、ゲート−ソース間容量、ゲート−ドレイ
    ン間容量、しきい値、ドレイン電流、基板電流およびゲ
    ート電流のうち少なくとも一つを含む電気的特性を測定
    する電気的特性測定手段と、 この電気的特性測定手段により測定された電気的特性
    と、前記SCMシミュレーション手段により特定された
    不純物分布に基づいて演算された電気的特性との比較結
    果に基づいて、前記SCMシミュレーション手段により
    特定された不純物分布を修正する電気的特性シミュレー
    ション手段と、 前記電気的特性シミュレーション手段による処理を行っ
    た結果、測定試料内の不純物分布が1種類に特定された
    か否かを判定する第2の不純物分布特定判定手段と、 この第2の不純物分布特定判定手段により不純物分布が
    1種類に特定されなかったと判定された場合に、前記電
    気的特性測定手段における測定条件を修正する電気的特
    性条件修正手段と、を備え、 前記第1の不純物分布特定判定手段により不純物分布が
    1種類に特定されたと判定された場合には、前記SCM
    シミュレーション手段で特定された不純物分布を最終的
    な不純物分布とし、前記第1の不純物分布特定により不
    純物分布が1種類に特定されなかったと判定され、かつ
    前記第2の不純物分布特定判定手段により不純物分布が
    1種類に特定されたと判定された場合には、前記電気的
    特性シミュレーション手段で修正された不純物分布を最
    終的な不純物分布とすることを特徴とする請求項1また
    は2に記載の半導体評価装置。
  5. 【請求項5】前記プローブ形状校正手段は、 前記基準試料に対するCV特性を前記SCM測定手段に
    より測定する基準CV特性測定手段と、 入力されたプローブ先端の形状データに基づいて、前記
    基準試料に対するCV特性を演算する第1のデバイスシ
    ミュレーション手段と、 前記基準CV特性測定手段で測定されたCV特性と、前
    記第1のデバイスシミュレーション手段で演算されたC
    V特性とが一致するように、前記第1のデバイスシミュ
    レーション手段での演算に用いられるプローブ先端の形
    状データを修正するプローブ先端形状修正手段と、を有
    することを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の
    半導体評価装置。
  6. 【請求項6】前記SCMシミュレーション手段は、 前記SCM測定手段で測定された測定試料に対するCV
    特性に基づいて、測定試料内の不純物分布を推定する不
    純物分布推定手段と、 前記プローブ形状校正手段により校正されたプローブ先
    端の形状データと、前記不純物分布推定手段により推定
    された不純物分布とに基づいて、測定試料に対するCV
    特性を演算する第2のデバイスシミュレーション手段
    と、 前記SCM測定手段で測定された測定試料に対するCV
    特性と、前記第2のデバイスシミュレーション手段で演
    算されたCV特性とが一致するように、前記不純物分布
    推定手段で推定された不純物分布を修正する不純物分布
    修正手段と、を有することを特徴とする請求項1〜5の
    いずれかに記載の半導体評価装置。
  7. 【請求項7】前記SCMシミュレーション手段は、 所定の製造条件に基づいて、測定試料内の不純物分布を
    演算するプロセスシミュレーション手段と、 前記プローブ形状校正手段により校正されたプローブ先
    端の形状データと、前記プロセスシミュレーション手段
    により演算された不純物分布とに基づいて、測定試料に
    対するCV特性を演算する第2のデバイスシミュレーシ
    ョン手段と、 前記SCM測定手段で測定された測定試料に対するCV
    特性と、前記第2のデバイスシュミレーション手段で演
    算されたCV特性とが一致するように、前記プロセスシ
    ミュレーション手段での演算に用いられる製造条件を修
    正するPSパラメータ修正手段と、を有することを特徴
    とする請求項1〜5のいずれかに記載の半導体評価装
    置。
  8. 【請求項8】試料の上方に置かれたプローブ先端と試料
    との間に働く力に基づいて、試料の表面形状を分析する
    AFM測定手段を備えた半導体評価装置において、 基準試料の表面形状を前記AFM測定手段により測定し
    た結果に基づいて、予め入力されたプローブ先端の形状
    データを校正するプローブ形状校正手段と、 前記校正されたプローブ先端の形状データを用いて演算
    された測定試料の表面形状と、前記AFM測定手段によ
    り測定された測定試料の表面形状との比較結果に基づい
    て、測定試料の表面形状を特定するAFMシミュレーシ
    ョン手段と、を備えたことを特徴とする半導体評価装
    置。
  9. 【請求項9】前記AFMシミュレーション手段による処
    理を行った結果、測定試料の表面形状が1種類に特定さ
    れたか否かを判定する表面形状特定判定手段と、 表面形状が1種類に特定されなかったと判定された場合
    に、前記AFM測定手段による測定条件を修正するAF
    M測定条件修正手段と、を備え、 前記AFMシミュレーション手段は、前記修正された測
    定条件の下で前記AFM測定手段により測定された表面
    形状との比較結果に基づいて、測定試料の表面形状を特
    定することを特徴とする請求項8に記載の半導体評価装
    置。
  10. 【請求項10】前記AFM測定手段による測定結果に基
    づいて、測定試料の表面が平らであるか否かを判定する
    表面平坦判定手段を備え、 前記AFMシミュレーション手段は、前記表面平坦判定
    手段により表面が平らでないと判定された場合のみ演算
    処理を行うことを特徴とする請求項8または9に記載の
    半導体評価装置。
  11. 【請求項11】前記AFMシミュレーション手段は、 前記AFM測定手段により測定された測定試料の表面形
    状と、前記プローブ形状校正手段により校正されたプロ
    ーブ先端の形状データとに基づいて、測定試料の表面形
    状を演算する第3のデバイスシミュレーション手段と、 前記AFM測定手段により測定された表面形状と、前記
    第3のデバイスシミュレーション手段により演算された
    表面形状とが一致するように、前記第3のデバイスシミ
    ュレーション手段での演算に用いられる表面形状データ
    を修正する表面形状修正手段と、を有することを特徴と
    する請求項8〜10のいずれかに記載の半導体評価装
    置。
  12. 【請求項12】前記AFMシミュレーション手段は、 所定の製造条件に基づいて、測定試料の表面形状を演算
    する形状シミュレーション手段と、 前記AFM測定手段により測定された表面形状と、前記
    形状シミュレーション手段により演算された表面形状と
    が一致するように、前記形状シミュレーション手段での
    演算に用いられる製造条件を修正する製造条件修正手段
    と、を有することを特徴とする請求項8〜10のいずれ
    かに記載の半導体評価装置。
  13. 【請求項13】ロット単位で半導体装置を製造する半導
    体製造装置を備えた半導体製造システムにおいて、 前記半導体製造装置で製造された前記半導体装置の電気
    的特性を測定する電気的特性測定手段と、 この電気的特性測定手段により電気的特性に異常が検出
    された前記半導体装置について、不純物分布および表面
    形状の少なくとも一方を分析する請求項1〜12のいず
    れかに記載の半導体評価装置と、 この半導体評価装置による分析結果に基づいて逆抽出さ
    れた製造条件と、前記半導体製造装置における製造条件
    とのずれを検出する製造条件誤差検出手段と、 この製造条件誤差検出手段により検出された製造条件の
    ずれに基づいて、前記半導体製造装置における製造条件
    を変更する製造条件変更手段と、を備えることを特徴と
    する半導体製造システム。
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