JPH1154580A

JPH1154580A - 半導体評価装置および半導体製造システム

Info

Publication number: JPH1154580A
Application number: JP9206269A
Authority: JP
Inventors: Kazuya Matsuzawa; 澤一也松; Yukito Owaki; 脇幸人大
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1997-07-31
Filing date: 1997-07-31
Publication date: 1999-02-26
Anticipated expiration: 2017-07-31
Also published as: JP3568741B2; US6211686B1

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】

１ＳＣＭ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５ＡＦＭ測定装置

Claims

【特許請求の範囲】

【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。