JPWO2016132759A1 - 情報処理装置、加工装置、推定方法、プログラム、および、加工方法 - Google Patents

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Abstract

エッチングプロセスのシミュレーションをパラメータを変更しながら繰り返し実行する際に物理量を効率的に推定する。情報処理装置は、基本形状記憶部および物理量推定部を具備する。この情報処理装置において基本形状記憶部は、チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する。また、情報処理装置において物理量推定部は、そのチャンバー内における物理量に関連する試料の加工条件と基本形状とに基づいて物理量を推定する。

Description

本技術は、情報処理装置、加工装置、推定方法、プログラム、および、加工方法に関する。詳しくは、エッチングプロセスにおいて変化する物理量を推定する情報処理装置、加工装置、推定方法、および、当該方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、ならびに、加工方法に関する。
近年、半導体デバイスの高性能化や低コスト化が求められており、それらの要求に対応するために、半導体の加工プロセス技術の高精度化が進められている。この加工プロセス技術のうちプラズマエッチングでは、加工形状寸法や、加工中のイオン衝撃によって生じる結晶欠陥量（いわゆる、ダメージ量）の定量予測が重要な要素として扱われている。その加工寸法形状を予測する際には、チャージング効果を考慮する必要がある。ここで、チャージング効果とは、加工パターン表面に入射されるイオンや電子の分布差異により、パターン表面付近に電位分布が生じることを意味する。この電位分布の影響により、イオンや電子の輸送軌跡が変化するため、加工の進展に伴い、側面の形状などが少しずつ変化していく。このように、イオン等の軌道の変化により側面形状などが変化する効果は、摂動効果と呼ばれる。この摂動効果の影響は、微細なトランジスタゲートの加工や、アスペクト比の高い（言い換えれば、狭く深い）パターン加工において特に大きい。このため、それらの加工においては、チャージング効果を考慮した形状やダメージの予測が重要視される。
上述のチャージング効果を考慮して形状やダメージを予測するために、モンテカルロ法を用いるシミュレータが提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。このシミュレータは、まず、モンテカルロ法を用いてイオンや電子の輸送軌跡を計算してイオン・電子の密度分布を求める。そして、シミュレータは、求めた密度分布に基づいてポアソン方程式を解くことで、パターン表面の電位分布を導出する。これに続いて、シミュレータは、その電位分布の影響の下で、再度、イオンおよび電子の輸送軌跡を求めてパターン表面でのイオン・電子密度を求め、そのイオン・電子密度からエッチレートを算出し、形状変化を予測する。また、形状変化のほか、紫外線光によるダメージ分布や不純物濃度の変化なども予測される。この手順をエッチング終了時間まで単位時間ごとに繰り返すことにより、エッチングプロセスがシミュレートされる。
Mingmei Wang, et al., High energy electron fluxes in dc-augmented capacitively coupled plasmas. II. Effects on twisting in high aspect ratio etching of dielectrics, Journal of Applied Physics 107, 023309 (2010)
上述の従来技術では、設計変更や最適化のために、シミュレーションに用いるパラメータの変更が必要になることがある。変更するパラメータとしては、例えば、電極のバイアスパワー、エッチング中に生じる紫外線の波長、ウェハ温度、イオン衝撃による格子間シリコンの生成率や拡散係数などが挙げられる。これらのパラメータが変更されると、電界分布、紫外線によるダメージ分布や不純物濃度などの物理量の予測結果が変化する。このため、それらのパラメータを変更するたびに、上述の計算フローを最初からやり直さなければならず、シミュレーション期間が長期化してデバイス開発のコストが増大してしまう。このように、エッチングプロセスのシミュレーションのパラメータを変更しながら繰り返し実行する際に物理量の推定が非効率的に行われてしまうという問題がある。
本技術はこのような状況に鑑みて生み出されたものであり、エッチングプロセスのシミュレーションのパラメータを変更しながら繰り返し実行する際に物理量を効率的に推定することを目的とする。
本技術は、上述の問題点を解消するためになされたものであり、その第１の側面は、チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部と、上記チャンバー内における物理量に関連する上記試料の加工条件と上記基本形状とに基づいて上記物理量を推定する物理量推定部とを具備する情報処理装置、および、物理量の推定方法、ならびに、当該方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。これにより、加工条件と基本形状とから物理量が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記物理量推定部は、上記チャンバー内の電界分布を上記物理量として推定してもよい。これにより、電界分布が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記加工条件は、上記電界分布を生じさせる電極のバイアスパワーと上記チャンバー内の粒子のフラックス量とフラックスベクトルとの少なくとも１つを含んでもよい。これにより、バイアスパワーとフラックス量とフラックスベクトルとの少なくとも１つから電界分布が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記試料の表面に垂直な深さ方向と異なる側面方向にエッチングされた上記試料の形状を上記電界分布に基づいて摂動形状として推定する摂動形状推定部をさらに具備してもよい。これにより、摂動形状が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記試料は、不純物を含む半導体であり、上記物理量推定部は、上記不純物の濃度の初期値からの低下の度合いを示す失活度の分布を推定してもよい。これにより、失活度の分布が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記試料は、不純物を含む半導体であり、上記加工条件は、イオンの衝突により生成される格子間シリコンの生成率と、上記格子間シリコンの拡散係数と、上記格子間シリコンおよび上記不純物の反応に要する活性化エネルギーとウェハ温度との少なくとも１つを含んでもよい。これにより、生成率と拡散係数と活性化エネルギーとウェハ温度との少なくとも１つから失活度の分布が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記物理量推定部は、上記チャンバー内に生じた紫外線光による上記試料のダメージ量の分布を上記物理量として推定してもよい。これにより、紫外線光によるダメージ量の分布が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記加工条件は、上記紫外線の波長と上記紫外線の強度との少なくとも一方を含んでもよい。これにより、紫外線の波長および強度から紫外線光によるダメージ量の分布が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記基本形状記憶部は、単位時間ごとの上記基本形状を記憶し、上記物理量推定部は、上記単位時間ごとに当該単位時間に対応する上記基本形状と上記加工形状とに基づいて上記物理量を推定してもよい。これにより、単位時間ごとに物理量が推定されるという作用をもたらす。
また、この第１の側面において、上記基本形状を推定して上記基本形状記憶部に保持する基本形状推定部をさらに具備してもよい。これにより、基本形状が推定されるという作用をもたらす。
また、本技術の第２の側面は、チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部と、上記チャンバー内における物理量に関連する上記試料の加工条件と上記基本形状とに基づいて上記物理量を推定する物理量推定部と、上記加工条件に基づいて上記試料を加工する加工部と、上記推定された物理量に基づいて上記加工条件を変更して新たな加工条件として前記加工部に供給する制御部とを具備する加工装置、および、当該装置における加工方法である。これにより、加工条件と基本形状とから物理量が推定されるという作用をもたらす。
本技術によれば、エッチングプロセスのシミュレーションをパラメータを変更しながら繰り返し実行する際に物理量を効率的に推定することができるという優れた効果を奏し得る。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
第１の実施の形態におけるシミュレータの一構成例を示すブロック図である。 第１の実施の形態におけるシミュレーション方法を説明するための図である。 第１の実施の形態におけるシミュレーション方法と比較例とを比較するための図である。 第１の実施の形態におけるシミュレータの動作の一例を示すフローチャートである。 第１の実施の形態における摂動形状演算処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態におけるシミュレータの一構成例を示すブロック図である。 第２の実施の形態におけるイオン入射角度分布およびイオンエネルギー分布の一例を示すグラフである。 第２の実施の形態におけるシミュレーション方法を説明するための図である。 第２の実施の形態におけるシミュレーション方法と比較例とを比較するための図である。 第２の実施の形態における失活度分布演算処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態の第１の変形例における失活度分布演算処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態の第２の変形例におけるシミュレータの一構成例を示すブロック図である。 第３の実施の形態におけるシミュレータの一構成例を示すブロック図である。 第３の実施の形態における紫外線ダメージ分布演算処理の一例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の変形例におけるシミュレータの一構成例を示すブロック図である。 第４の実施の形態におけるシミュレータの一構成例を示すブロック図である。 第４の実施の形態におけるシミュレータの動作の一例を示すフローチャートである。 第５の実施の形態における製造システムの一例を示す全体図である。 第５の実施の形態における製造システムの動作の一例を示すフローチャー トである。
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態と称する）について説明する。説明は以下の順序により行う。
１．第１の実施の形態（基本形状から電界分布を推定する例）
２．第２の実施の形態（基本形状から失活度分布を推定する例）
３．第３の実施の形態（基本形状から紫外線ダメージ分布を推定する例）
４．第４の実施の形態（基本形状を推定し、電界分布を推定する例）
５．第５の実施の形態（基本形状から電界分布を推定して加工を行う例）
＜１．第１の実施の形態＞
［シミュレータの構成例］
図１は、第１の実施の形態におけるシミュレータ１００の一構成例を示すブロック図である。このシミュレータ１００は、プラズマによりエッチングされる試料の形状などを推定する装置であり、入力部１１０、摂動形状演算部１２０および出力部１７０を備える。摂動形状演算部１２０は、基本形状記憶部１２１、電界分布演算部１２２、単位時間毎摂動形状演算部１２３および摂動形状合成部１２４を備える。なお、シミュレータ１００は、特許請求の範囲に記載の情報処理装置の一例である。
シミュレータ１００において、ＯＳ（Operation System）は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ（登録商標）のいずれでもよい。また、プログラミング言語は、Ｃ／Ｃ＋＋（登録商標）や、Ｆｏｔｒａｎ、ＪＡＶＡ（登録商標）などのいずれでもよい。
入力部１１０は、ＧＵＩ（Graphical User Interface）などを介して、プラズマエッチングのシミュレーションに必要な入力データを摂動形状演算部１２０に入力するものである。入力データとして、例えば、加工条件を示す各種のパラメータと基本形状データとが入力される。
ここで、基本形状データは、チャージング効果を含まない場合の試料の形状を基本形状として示すデータである。例えば、一辺がＡ（Ａは実数）ナノメートル（ｎｍ）の矩形の開口部を設けたレジストマスクで試料表面を覆ってプラズマエッチングを行った場合を考える。エッチングレートがＢ（Ｂは実数）ナノメートル毎秒（ｎｍ／ｓ）である場合、エッチング開始から１秒後において、１辺がＡナノメートルの矩形の底面と、Ａ×Ｂナノメートルの４つの矩形の側面とを持つ凹部が試料に形成される。この凹部が形成された試料の断面形状、または、立体形状が基本形状として入力される。実際のエッチングにおいては、上述したように、チャージング効果により粒子の軌道が変化して、試料の側面が複雑な形状に加工される。しかし、基本形状データにおいては、チャージング効果による摂動形状変化については考慮されず、側面は深さ方向にほぼ平行で、凹凸のない平面または曲面として扱われる。
上述の基本形状データは、シミュレーションの開始前において予め演算されたものが入力される。この基本形状データは、例えば、エッチング期間における、単位時間ごとの基本形状を含む。例えば、基本形状データは、基本形状Ｖｂａｓｅ（１）乃至Ｖｂａｓｅ（Ｓ）を含む。ここで、Ｓは、エッチング期間（例えば、６０秒間）を単位時間（例えば、１秒）で割った値（「６０」など）であり、Ｖｂａｓｅ（ｓ）は、エッチング開始からｓ（ｓは１乃至Ｓの整数）×単位時間が経過した時刻の基本形状を示す。それぞれの基本形状Ｖｂａｓｅ（ｓ）は、例えば、複数のボクセルのそれぞれの座標と、ボクセルの属性とを含む。ボクセルは、体積の要素であり、立方体などが用いられる。属性は、ボクセルに存在する物質の種類を示し、例えば、シリコン、空気やレジストマスクなどが属性として設定される。
なお、シミュレータ１００は、基本形状の進展をボクセル法により推定しているが、ストリング法やレベルセット法などにより推定してもよい。また、計算の次元は、２次元、３次元を問わない。
また、加工条件を示すパラメータは、電極のバイアスパワーと、イオンのフラックス量と、エッチング特性データ内のパラメータとを含む。このエッチング特性データは、ボクセルごとに用意され、立体角、イオンの入射エネルギー、フラックスベクトル、保護膜厚、エッチレートベクトル、および、イオン衝撃によるダメージ量などを含む。ここで、フラックスベクトルは、例えば、イオン、電子およびラジカルのそれぞれのフラックスのベクトルである。立体角は、パターン開口を見込むボクセルの３次元的角度である。
基本形状記憶部１２１は、基本形状データおよびパラメータを記憶するものである。なお、基本形状記憶部１２１は、特許請求の範囲に記載の基本形状記憶部の一例である。
電界分布演算部１２２は、チャンバー内の物理量として、電界分布を演算により推定するものである。この電界分布演算部１２２は、まず、最初の基本形状Ｖｂａｓｅ（１）と、その基本形状に対応するフラックスベクトルとを基本形状記憶部１２１から読み出し、次のポアソン方程式を用いて電位分布を演算する。
Figure 2016132759
 上式において、Φは電位分布であり、左辺は、電位分布を位置（ｘ、ｙ）により2階微分して得られた電位勾配を示す。ここで、yは深さ方向における座標であり、xは深さ方向に垂直な方向における座標である。右辺のｅは、素電荷を示し、イプシロンは誘電率を示す。また、ｎｉは、ボクセル内のイオン密度を示し、ｎｅは、ボクセル内の電子密度を示す。
そして、電界分布演算部１２２は、求めた電位分布から、次の式を用いて電界分布Ｅを推定し、単位時間毎摂動形状演算部１２３に供給する。なお、電界分布演算部１２２は、特許請求の範囲に記載の物理量推定部の一例である。
Figure 2016132759
単位時間毎摂動形状演算部１２３は摂動形状を演算により推定するものである。この単位時間毎摂動形状演算部１２３は、入力部１１０で入力された入射エネルギーを持つテストイオンをレジストマスクのパターン直上から電界分布Ｅの下で試料に入射する場合の、それぞれのイオンの軌跡を次の式を解くことにより求める。テストイオンは、所定個数（２０個など）入射されるものとして演算が行われ、運動方程式を解くことでテストイオンごとに軌跡が求められる。
ｄｖｘ／ｄｔ＝ｅＥｘ／ｍ ・・・式３
ｄｖｙ／ｄｔ＝ｅＥｙ／ｍ ・・・式４
式３および式４において、ｖｘは、ｘ方向におけるイオンの速度であり、ｖｙは、ｙ方向におけるイオンの速度である。これらの速度の単位は、例えば、メートル毎秒（ｍ／ｓ）である。Ｅｘは、ｘ方向における電界分布であり、Ｅｙは、ｙ方向における電界分布である。これらの電界分布の単位は、例えば、ボルト毎メートル（Ｖ／ｍ）である。ｍは、イオンの質量であり、単位は、例えば、キログラム（kｇ）である。なお、ここでは、ｘ方向およびｙ方向により表される２次元空間において演算を行っているが、さらにｚ方向を加えて３次元空間において演算を行ってもよい。
電界分布の影響により、テストイオンの軌跡が深さ方向と異なる方向に曲げられ、テストイオンは側面や底面のボクセルに到達する。単位時間毎摂動形状演算部１２３は、到達したボクセルに対応するイオンフラックスベクトルと、式３および式４から得られるイオンの入射ベクトルとのなす角度を算出する。算出した角度が所定の角度閾値以上であれば、単位時間毎摂動形状演算部１２３は、そのボクセルを、エッチングより除去される除去ボクセルとする。単位時間毎摂動形状演算部１２３は、除去ボクセルのそれぞれの座標を示す摂動形状Ｖｓｉｄｅ（１）を生成して摂動形状合成部１２４に供給する。なお、単位時間毎摂動形状演算部１２３は、特許請求の範囲に記載の摂動形状推定部の一例である。
摂動形状合成部１２４は、摂動形状Ｖｓｉｄｅ（１）と、その次の時刻の基本形状Ｖｂａｓｅ（２）とを合成する処理を行うものである。この摂動形状合成部１２４は、例えば、基本形状Ｖｂａｓｅ（２）において、摂動形状Ｖｓｉｄｅ（１）の示す除去ボクセルの属性をシリコンから空気に変更する処理を合成処理として行う。摂動形状合成部１２４は、合成後の形状を合成形状Ｖｏｕｔ（２）として出力部１７０および電界分布演算部１２２に供給する。
電界分布演算部１２２は、合成形状Ｖｏｕｔ（２）から電界分布を求め、単位時間毎摂動形状演算部１２３は、その電界分布から摂動形状Ｖｓｉｄｅ（２）を求める。摂動形状合成部１２４は、摂動形状Ｖｓｉｄｅ（２）および基本形状Ｖｂａｓｅ（３）を合成して合成形状Ｖｏｕｔ（３）を出力する。ｓ＝３以降においても同様に、電界分布演算部１２２は、合成形状Ｖｏｕｔ（ｓ）から電界分布を求め、単位時間毎摂動形状演算部１２３は、その電界分布から摂動形状Ｖｓｉｄｅ（ｓ）を求める。摂動形状合成部１２４は、摂動形状Ｖｓｉｄｅ（ｓ）および基本形状Ｖｂａｓｅ（ｓ＋１）を合成して合成形状Ｖｏｕｔ（ｓ＋１）を出力する。
出力部１７０は、シミュレーション結果を出力するものである。例えば、合成形状Ｖｏｕｔ（１）乃至Ｖｏｕｔ（Ｓ）がシミュレーション結果として出力される。最初の合成形状Ｖｏｕｔ（１）については摂動形状合成部１２４で演算されないため、最初の基本形状Ｖｂａｓｅ（１）がそのまま合成形状Ｖｏｕｔ（１）として出力される。なお、このシミュレーション結果は、ＧＵＩにより可視化してもよい。また、シミュレーション結果の出力や可視化は、演算の全てが完了したときに行ってもよいし、演算中にリアルタイムに行ってもよい。
このように、個数を限定したテスト粒子を用いてチャージング効果を扱う方法であるので、摂動形状については、モンテカルロ法を用いて詳細形状（基本形状＋摂動形状）を計算する従来手法よりも効率よく形状計算することができる。特に、アスペクト比の高いエッチングを行う試料について、モンテカルロ法を用いる場合よりも高速に形状を推定することができる。
また、予め基本形状を演算しておき、摂動形状のみを演算するため、モンテカルロ法により全体の形状を演算する場合と比較して計算量が少なくなる。
図２は、第１の実施の形態におけるシミュレーション方法を説明するための図である。まず、基本形状データおよびパラメータを含む入力データ５００が入力される。入力データ５００は、データ５０１やデータ５０２などの複数のデータを時系列順に含む。また、それぞれのデータにおいて、斜線のボックスは、エッチングされる半導体の属性を持つボクセルを示し、灰色のボックスは、レジストマスクの属性を持つボクセルを示す。白いボックスは空気の属性を持つボクセルを示す。また、空気に隣接する半導体のボクセルにおける矢印は、イオンフラックスベクトルを示す。イオンフラックスベクトルを除いたボクセルからなるデータは、基本形状データに該当する。
シミュレータ１００は、それぞれの基本形状と、その前の時刻の摂動形状とを合成し、その合成形状から電界分布を求め、その電界分布からイオンの輸送軌跡を求める。例えば、時刻ｓ＝２のデータ５０２の基本形状と、前の時刻ｓ＝１の摂動形状とが合成され、合成形状５１１が生成される。この合成形状５１１において、丸は、テストイオンを示し、点線は、テストイオンの輸送軌跡を示す。
そして、シミュレータ１００は、イオンが到達したシリコンのボクセル５１２のイオンフラックスベクトルと、そのボクセル５１２へのイオンの入射ベクトルとのなす角度を求める。その角度が角度閾値以上となった場合、シミュレータ１００は、そのボクセル５１２を除去ボクセルとして選択する。シミュレータ１００は、次の時刻ｓ＝３のデータ５０３の基本形状において除去ボクセル５１２の属性を半導体から空気に変更して合成形状５１３とする。この合成形状５１３において、シミュレータ１００は、電界分布を求め、その電界分布内でイオンの到達したボクセル５１４を除去ボクセルとして選択する。以下、同様の処理が、エッチング終了の時刻まで繰り返し実行される。
具体的な計算例として、例えば、レジスト初期状態がスペース２００ナノメートル（ｎｍ）で、線幅１２０ナノメートル（ｎｍ）である５つのシリコンゲートパターンを加工する場合について考える。シリコン膜厚は、例えば、１７０ナノメートル（ｎｍ）で、BARC(反射防止コーティング材)膜厚は、５０ナノメートル（ｎｍ）である。また、加工装置として、上部電極印加周波数６０メガヘルツ（ＭＨｚ）および下部電極印加周波数１３．５メガヘルツ（ＭＨｚ）の２周波のＣＣＰ(Conductively Coupled Plasma)装置が用いられる。なお、加工装置は、ＣＣＰ装置に限定されない。
また、基本形状は、下記のウェハ・エッチング条件の下で、予めボクセル−スラブモデルによりシミュレーションされる。その詳細は、例えば、「N.Kuboi, et al., Prediction of Plasma-Induced Damage Distribution during Silicon Nitride Etching Using Advanced 3D Voxel Model, International Symposium on Dry Process 2014.」に記載されている。ただし、適用工程や加工条件は一例に過ぎない。
ウェハ開口率：８０％、
BARCエッチングステップ
ソース電力：２００ワット（Ｗ）
バイアス電力：７０ワット（Ｗ）
Ｃｌ２およびＯ２の混合ガス圧力：２０ミリトール（ｍＴｏｒｒ）
下部電極（ウェハ）温度：５５度（℃）
シリコンエッチングステップ
ソース電力：２００ワット（Ｗ）
バイアス電力：１００ワット（Ｗ）
ＨＢｒおよびＯ２の混合ガス圧力１５ミリトール（ｍＴｏｒｒ）
下部電極（ウェハ）温度：５５度（℃）
上述のＢＡＲＣエッチングステップにおいて、Ｃｌ２ガスおよびＯ２ガスの流量は、例えば、いずれも２０標準立方センチメートル毎分（ｓｃｃｍ：standard cubic centimeters per minute）である。また、シリコンエッチングステップにおいてＨＢｒガスの流量は、例えば、１５０標準立方センチメートル毎分（ｓｃｃｍ）であり、Ｏ２ガスの流量は、１標準立方センチメートル毎分（ｓｃｃｍ）である。
そして、予め求めておいた基本形状から、シミュレータ１００は、摂動形状を求める。例えば、シリコン（Si）ゲートの両側壁から２０ナノメートル（ｎｍ）以内の領域からテストイオン２０個がエネルギーＶｐｐ＝３００ボルト（Ｖ）で入射された場合において、シリコンに隣接する、空気属性のボクセル内での軌跡の接線が求められる。シミュレータ１００は、その接線と、空気に隣接するシリコン属性のボクセルの持つエッチングベクトルとの角度を算出し、閾値角度（例えば、４５度）以上のボクセルを除去ボクセルとする。これらの計算手順をエッチング期間（例えば、６０秒）経過まで繰り返すことで、シミュレータ１００は、チャージング効果によって生じたゲート寸法を５０ナノメートル（ｎｍ）と予測することができる。
図３は、第１の実施の形態におけるシミュレーション方法と比較例とを比較するための図である。同図におけるａは、第１の実施の形態におけるシミュレーション方法を説明するための図である。シミュレータ１００は、予め基本形状を演算しておき、加工条件を示すパラメータ群１が入力されると、それらのパラメータを用いて摂動形状を演算により推定する。次に、バイアスパワー、フラックス量やフラックスベクトルなど、電界分布に関連するパラメータ（加工条件）を変更したパラメータ群２、３が入力されると、シミュレータ１００は、それぞれのパラメータ群から摂動形状を推定する。
図３におけるｂは、全てモンテカルロ法を用いる比較例のシミュレーション方法を説明するための図である。この比較例のシミュレータは、パラメータ群１から、試料全体の形状を演算により推定する。そして、パラメータ群２、３が入力されると、シミュレータは、それぞれのパラメータ群から、試料の詳細形状（基本形状＋摂動形状）を再度推定する。
図３におけるａに例示したように、シミュレータ１００は、予め基本形状を演算しておき、電位分布に関連するパラメータから摂動形状を演算する。このため、それらのパラメータが変更された場合に基本形状を演算する必要がなくなり、演算時間を劇的に短縮することができる。これに対して、同図におけるｂに例示したように、比較例では、パラメータが変更されるたびに再度、全ての演算を繰り返す必要があり、シミュレーション期間が長期化してしまう。
［シミュレータの動作例］
図４は、第１の実施の形態におけるシミュレータ１００の動作の一例を示すフローチャートである。この動作は、例えば、シミュレーションを行うための所定のアプリケーションが実行されたときに開始する。シミュレータ１００は、加工条件および基本形状を含む入力データの入力を受け付ける（ステップＳ９０１）。
入力データが入力されると、シミュレータ１００は、摂動形状を演算するための摂動形状演算処理を実行し（ステップＳ９１０）、シミュレーション結果を出力する（ステップＳ９０２）。
図５は、第１の実施の形態における摂動形状演算処理の一例を示すフローチャートである。シミュレータ１００は、時刻ｓを「１」に初期化し（ステップＳ９１１）、ｓ秒目の基本形状を対応するパラメータとともに読み出す（ステップＳ９１２）。そして、シミュレータ１００は、電界分布を演算し（ステップＳ９１３）、その電界分布に基づいてイオンの軌跡を演算し、除去ボクセルを選択する（ステップＳ９１４）。シミュレータ１００は、ｓをインクリメントし（ステップＳ９１５）、ｓ秒目の基本形状を対応するパラメータとともに読み出す（ステップＳ９１６）。シミュレータ１００は、読み出した基本形状に除去ボクセルを示す摂動形状を合成する（ステップＳ９１７）。
そして、シミュレータ１００は、エッチング終了時刻（例えば、ｓ＝６０）であるか否かを判断する（ステップＳ９１８）。エッチング終了時刻でない場合に（ステップＳ９１８：Ｎｏ）、シミュレータ１００は、ステップＳ９１３以降を繰り返す。一方、エッチング終了時刻である場合に（ステップＳ９１８：Ｙｅｓ）、シミュレータ１００は、摂動形状演算処理を終了する。
このように、本技術の第１の実施の形態によれば、基本形状を記憶しておき、加工条件と基本形状とに基づいて、電界分布を物理量として推定するため、加工条件が変更されても基本形状を再計算する必要がなくなる。これにより、電位分布の推定を効率的に行うことができる。
＜２．第２の実施の形態＞
上述の第１の実施の形態では、シミュレータ１００は、電界分布を推定していたが、チャンバー内の物理量であれば、電界分布以外の物理量を推定してもよい。例えば、シミュレータ１００は、電界分布の代わりに、半導体内に注入されている不純物の失活度の分布を推定することもできる。ここで、失活度は、イオンの衝突により生じた格子間シリコン（Si）が資料内部へ拡散することにより、試料中の不純物の濃度が初期値から低下する度合いを示す。この第２の実施の形態のシミュレータ１００は、電界分布の代わりに失活度分布を物理長として推定する点において第１の実施の形態と異なる。
図６は、第２の実施の形態におけるシミュレータ１００の一構成例を示すブロック図である。第２の実施の形態のシミュレータ１００は、摂動形状演算部１２０の代わりに、失活度分布演算部１３０を備える点において第１の実施の形態と異なる。
失活度分布演算部１３０は、基本形状記憶部１３１、入射イオン個数演算部１３２、イオン侵入分布演算部１３３、格子間シリコン分布演算部１３４、単位時間毎失活度分布演算部１３５および失活度分布合成部１３６を備える。
また、第２の実施の形態におけるパラメータは、イオン衝撃による格子間シリコンの生成率および拡散係数と、格子間シリコンが周囲の不純物と反応する際の活性化エネルギーと、ウェハ温度と、エッチング特性データ内のパラメータとを含む。
また、第２の実施の形態におけるエッチング特性データは、イオンエネルギー分布（ＩＥＤＦ：Ion Energy Distribution Function）を含む。また、エッチング特性データは、イオン入射角分布（ＩＡＤＦ：Ion Angular Distribution Function）を含む。また、エッチング特性データは、ＩＥＤＦおよびＩＡＤＦのほか、イオンの入射エネルギー、エッチレートベクトル、保護膜厚、および、イオン衝撃によるダメージ量を含む。
基本形状記憶部１３１は、第１の実施の形態と同様に基本形状データと、加工条件を示すパラメータとを記憶する。
入射イオン個数演算部１３２は、ボクセルごとに、そのボクセルに入射されるイオンの個数を演算するものである。この入射イオン個数演算部１３２は、まず、基本形状Ｖｂａｓｅ（ｓ）と、その基本形状に対応するエッチング特性データとを読み出す。次に、入射イオン個数演算部１３２は、ＩＥＤＦおよびＩＡＤＦから、それぞれのボクセルについて、単位立体角ｄＲごとに入射するイオン個数をエネルギー幅ｄＥごとに算出し、イオン侵入分布演算部１３３に供給する。
イオン侵入分布演算部１３３は、ボクセルごとに、侵入するイオンの個数を示すイオン侵入分布を演算するものである。このイオン侵入分布演算部１３３は、ボクセルごとのイオン数から、イオン侵入分布を演算し、格子間シリコン分布演算部１３４に供給する。
格子間シリコン分布演算部１３４は、イオン侵入分布から、ボクセルごとの格子間シリコンの濃度を示す格子間シリコン分布を演算するものである。エッチレートベクトル方向へイオンがシリコン内に侵入する際に、イオンがエネルギーごとに減衰を受けながら、格子間シリコンの生成確率関数Ｇ（Ｅ）に応じて格子間シリコンをボクセル内に生成する。この前提に基づき、格子間シリコン分布演算部１３４は、次の式に、入射エネルギーＥおよび保護膜圧Ｔｃを入力して、生成確率関数Ｇ（Ｅ）を求める。入射エネルギーの単位は、例えば、ジュール（Ｊ）であり、保護膜圧の単位は、例えば、マイクロメートル（μｍ）である。
Ｇ（Ｅ）＝ｂ０×｛（Ｅ’）1/2−（Ｅｔｈ）1/2｝ ・・・式５
Ｅ’＝Ｅ−ｆ（Ｔｃ＋ｘ） ・・・式６
式５においてｂ０は、実数の係数であり、Ｅｔｈは、格子間シリコンが生成する際の閾値のエネルギーである。また、式６においてｆ（）は、Ｔｃ＋ｘの値が大きいほど、大きな値を返す減衰関数である。
そして、格子間シリコン分布演算部１３４は、生成関数Ｇ（Ｅ）を用いて、エッチレートベクトル方向にダメージ量のデータが存在するボクセルまで、格子間シリコンの濃度の計算を継続する。格子間シリコン分布演算部１３４は、求めた格子間シリコン分布を単位時間毎失活度分布演算部１３５に供給する。
単位時間毎失活度分布演算部１３５は、格子間シリコン分布から、ボクセルごとの失活度を示す失活度分布を演算するものである。単位時間毎失活度分布演算部１３５は格子間シリコンの濃度から、次の式を使用して濃度拡散計算を行い、不純物濃度を求める。
Figure 2016132759
Figure 2016132759
 Ｄｉ＝Ｄ０ｅｘｐ（−Ｅｄ／ｋＢＴ） ・・・式９
ａＴ＝ａ０ｅｘｐ（−Ｅｄ／ｋＢＴ） ・・・式１０
式７において、Ｃｉは、格子間シリコンの濃度であり、Ｄｉは、拡散係数である。ｔは時間であり、ａＴは、反応係数である。ＣＢは、ボロンなどの不純物濃度である。ＣｉおよびＣＢの濃度の単位は、例えば、毎立方メートル（／ｍ３）である。式８において、ｎは、反応個数である。式９において、Ｄ０は、実数の係数である。Ｅｄは、拡散に関与する活性化エネルギーである。ｋＢは、ボルツマン定数であり、Ｔは温度である。温度Ｔの単位は例えばケルビン（Ｋ）である。式１０において、ａ０は、実数の係数である。Ｅｂは、反応に関与する活性化エネルギーである。ＥｄおよびＥｂの単位は、例えば、エレクトロンボルト（eV）である。
単位時間毎失活度分布演算部１３５は、求めた不純物濃度の初期値からの低下の度合いを失活度として算出し、ボクセルごとの失活度を示す失活度分布Ｄｂ_step（ｓ）を生成する。単位時間毎失活度分布演算部１３５は、Ｄｂ_step（ｓ）を失活度分布合成部１３６に供給する。なお、単位時間毎失活度分布演算部１３５は、特許請求の範囲に記載の物理量推定部の一例である。
失活度分布合成部１３６は、前回の合成失活度分布Ｄｂ_out（ｓ−１）と今回の失活度分布Ｄｂ_step（ｓ）とを合成して今回の合成失活度分布Ｄｂ_out（ｓ）を生成するものである。合成においては、例えば、ボクセルごとに、そのボクセルの今回の失活度と前回の失活度とが加算される。失活度分布合成部１３６は、合成失活度分布Ｄｂ_out（ｓ）を出力部１７０に出力する。最初の失活度分布については、前回の合成失活度分布が存在しないため、Ｄｂ_step（ｓ）が、そのままＤｂ_out（ｓ）として出力される。このようにして、シミュレータ１００は、ゲート酸化膜下にある、ソース領域およびドレイン領域の不純物の失活度を求めることができる。
図７は、第２の実施の形態におけるイオン入射角度分布（ＩＡＤＦ）およびイオンエネルギー分布（ＩＥＤＦ）の一例を示すグラフである。同図におけるａは、イオン入射角分布の一例を示す図である。同図におけるａの縦軸は、イオン数を示し、横軸は、入射角度を示す。同図におけるｂは、イオンエネルギー分布の一例を示すグラフである。同図におけるｂの縦軸は、イオン数を示し、横軸は、イオンの入射エネルギーを示す。
シミュレータ１００は、これらの分布から、それぞれのボクセルについて、単位立体角ｄＲごとに入射するイオン個数をエネルギー幅ｄＥごとに算出する。
図８は、第２の実施の形態におけるシミュレーション方法を説明するための図である。第２の実施の形態の入力データ５００は、基本形状と、イオン衝撃によるダメージ量などのパラメータとを含む。同図において、太い実線で囲ったボクセルは、ダメージ量の大きなボクセルを示し、太い点線で囲ったボクセルはダメージ量の少ないボクセルを示す。
シミュレータ１００は、時刻ｓ＝２の基本形状と、その基本形状に対応するパラメータとから、失活度分布５２１を演算する。失活度分布５２１において、ボクセル内の数値は、値が大きいほど失活度が高いことを示す。シミュレータ１００は、今回の失活度分布５２１と、前回の合成失活度分布とを合成して、今回の合成失活度分布５２２を生成する。そして、シミュレータ１００は、次の時刻ｓ＝３の基本形状と、その基本形状に対応するパラメータとから、失活度分布５２３を演算する。シミュレータ１００は、今回の失活度分布５２３と、前回の合成失活度分布５２２とを合成して、今回の合成失活度分布５２４を生成する。以下、同様の手順で、エッチングが終了する時刻まで、単位時間ごとの合成失活度分布が生成される。
図９は、第２の実施の形態におけるシミュレーション方法と比較例とを比較するための図である。同図におけるａは、第２の実施の形態におけるシミュレーション方法を説明するための図である。シミュレータ１００は、予め基本形状を演算しておき、パラメータ群１が入力されると、それらのパラメータを用いて失活度分布を演算により推定する。次に、格子間シリコンの生成率および拡散係数や、活性化エネルギーなど、失活度分布に関連するパラメータを変更したパラメータ群２、３が入力されると、シミュレータ１００は、それぞれのパラメータ群から失活度分布を推定する。
図９におけるｂは、全ての計算をモンテカルロ法で行う比較例のシミュレーション方法を説明するための図である。この比較例のシミュレータは、パラメータ群１から、基本形状および失活度分布を演算により推定する。そして、パラメータ群２、３が入力されると、シミュレータは、それぞれのパラメータ群から、基本形状および失活度分布を再度推定する。
図９におけるａに例示したように、シミュレータ１００は、予め基本形状を演算しておき、失活度分布に関連するパラメータから失活度分布を演算する。このため、それらのパラメータが変更された場合に基本形状を演算する必要がなくなり、演算時間を劇的に短縮することができる。これに対して、同図におけるｂに例示したように、比較例では、パラメータが変更されるたびに再度、全ての演算を繰り返す必要があり、シミュレーション期間が長期化してしまう。
図１０は、第２の実施の形態における失活度分布演算処理の一例を示すフローチャートである。第２の実施の形態においては、摂動形状演算処理の代わりに、失活度分布演算処理（ステップＳ９２０）が行われる。
シミュレータ１００は、時刻ｓを「１」に初期化し（ステップＳ９２１）、ｓ秒目の基本形状を対応するパラメータとともに読み出す（ステップＳ９２２）。そして、シミュレータ１００は、ボクセルごとに入射イオンの個数を演算し（ステップＳ９２３）、その個数からイオン侵入分布を演算する（ステップＳ９２４）。そして、シミュレータ１００は、イオン侵入分布から格子間シリコン分布を演算し（ステップＳ９２５）、その格子間シリコン分布から失活度分布を演算する（ステップＳ９２６）。シミュレータ１００は、前回の合成失活度分布と今回の失活度分布とを合成し（ステップＳ９２７）、時刻ｓをインクリメントして（ステップＳ９２８）、エッチング終了時刻であるか否かを判断する（ステップＳ９２９）。エッチング終了時刻でない場合に（ステップＳ９２９：Ｎｏ）、シミュレータ１００は、ステップＳ９２２以降を繰り返す。一方、エッチング終了時刻である場合に（ステップＳ９２９：Ｙｅｓ）、シミュレータ１００は、失活度分布演算処理を終了する。
このように、本技術の第２の実施の形態によれば、基本形状を記憶しておき、加工条件と基本形状とに基づいて、失活度分布を物理量として推定するため、加工条件が変更されても基本形状を再計算する必要がなくなる。これにより、失活度分布の推定を効率的に行うことができる。
［第１の変形例］
上述の第２の実施の形態では、単位時間ごとに失活度分布および合成失活度分布を演算していたが、単位時間ごとに失活度分布の演算のみを行い、それらの演算結果を一括して合成してもよい。この場合には、エッチング中の単位時間ごとの合成失活度分布は得られず、エッチング終了時点の１つの合成失活度分布のみが得られる。第２の実施の形態の第１の変形例におけるシミュレータ１００は、単位時間ごとに失活度分布の演算のみを行い、それらの演算結果を一括して合成する点において第２の実施の形態と異なる。
図１１は、第２の実施の形態の第１の変形例における失活度分布演算処理の一例を示すフローチャートである。第１の変形例の失活度分布演算処理は、失活度分布の合成（ステップＳ９２７）を、エッチング時刻の終了後（ステップＳ９２９：Ｙｅｓ）に行う点において第２の実施の形態と異なる。
このように、第２の実施の形態の第１の変形例によれば、単位時間ごとの失活度分布を一括して合成するため、合成に必要な演算量を少なくし、演算時間を短くすることができる。
［第２の変形例］
上述の第２の実施の形態では、失活度分布の演算のみを行っていたが、さらに摂動形状の演算を行ってもよい。第２の実施の形態の第２の変形例のシミュレータ１００は、失活度分布および摂動形状の両方の演算を行う点において第２の実施の形態と異なる。
図１２は、第２の実施の形態の第２の変形例におけるシミュレータ１００の一構成例を示すブロック図である。第２の実施の形態の第２の変形例におけるシミュレータ１００は、摂動形状演算部１２０をさらに備える点において第２の実施の形態と異なる。
第２の変形例のパラメータは、電界分布に関連するパラメータ（フラックスベクトルなど）と、失活度分布に関連するパラメータ（活性化エネルギーなど）との両方を含む。
第２の変形例の摂動形状演算部１２０は、第１の実施の形態と同様の手順で摂動形状を演算し、単位時間ごとの合成形状をパラメータとともに失活度分布演算部１３０に供給する。
第２の変形例の失活度分布演算部１３０は、基本形状の代わりに合成形状を記憶し、その合成形状とパラメータとから失活度分布を演算する。
このように、第２の実施の形態の第２の変形例によれば、シミュレータ１００は、基本形状を記憶しておき、加工条件と基本形状とに基づいて、摂動形状および失活度分布を推定するため、加工条件が変更されても基本形状を再計算する必要がなくなる。これにより、摂動形状および失活度分布の推定を効率的に行うことができる。
＜３．第３の実施の形態＞
上述の第１の実施の形態では、シミュレータ１００は、電界分布を推定していたが、チャンバー内の物理量であれば、電界分布以外の物理量を推定してもよい。例えば、シミュレータ１００は、電界分布の代わりに、紫外線ダメージ分布を推定することもできる。ここで、紫外線ダメージ分布は、試料内の紫外線ダメージの分布を示し、例えば、ボクセルごとの紫外線ダメージ量により表される。この紫外線ダメージ量は、チャンバー内においてエッチングガスに起因して生じた紫外線光によって試料内に発生した格子欠陥量である。この第３の実施の形態のシミュレータは、電界分布の代わりに、紫外線ダメージ分布を物理量として推定する点において第１の実施の形態と異なる。
図１３は、第３の実施の形態におけるシミュレータ１００の一構成例を示すブロック図である。第３の実施の形態のシミュレータ１００は、摂動形状演算部１２０の代わりに紫外線ダメージ分布演算部１４０を備える点において第１の実施の形態と異なる。
紫外線ダメージ分布演算部１４０は、基本形状記憶部１４１、光侵入分布演算部１４２、単位時間毎紫外線ダメージ分布演算部１４３および紫外線ダメージ分布合成部１４４を備える。
また、第３の実施の形態におけるパラメータは、紫外線の波長と、エッチング特性データ内のパラメータとを含む。また、第３の実施の形態におけるエッチング特性データは、入射紫外線の強度、ラジカルフラックスベクトル、保護膜厚、および、イオン衝撃によるダメージ量を含む。
基本形状記憶部１４１は、第１の実施の形態と同様に基本形状データおよびパラメータを記憶する。
光侵入分布演算部１４２は、それぞれのボクセルに侵入する紫外線光の強度を示す光侵入分布を演算するものである。この光侵入分布演算部１４２は、まず、基本形状Ｖｂａｓｅ（ｓ）と、その基本形状に対応するエッチング特性データ（保護膜厚Ｔｃなど）とを読み出す。次に、光侵入分布演算部１４２は、座標ｙが所定値（ｙ＝０など）のボクセルについて、空気に隣接するボクセルから紫外線強度が設定閾値になる深さｘまで、次の式を用いてボクセル単位で光強度Ｉ（ｘ）を演算する。ｙ＝１以降についても、同様に光強度Ｉ（ｘ）が算出される。光侵入分布演算部１４２は、ボクセルのそれぞれの光強度を単位時間毎紫外線ダメージ分布演算部１４３に供給する。
Ｉ（ｘ）＝Ｉ０ｅｘｐ｛−（ｂ１×Ｔｃ＋ｂ２×ｘ）｝ ・・・式１１
上式において、Ｉ０、ｂ１およびｂ２は、実数の係数である。
単位時間毎紫外線ダメージ分布演算部１４３は、次の式を使用して、紫外線強度Ｉ（ｘ）から紫外線ダメージ量を演算するものである。
Ｄｕｖ＝Ｆ（Ｉ） ・・・式１２
上式において、Ｄｕｖは、紫外線ダメージ量であり、Ｆ（Ｉ）は、Ｉが大きいほど、大きな値を返す関数である。
単位時間毎紫外線ダメージ分布演算部１４３は、ボクセルごとの紫外線ダメージ量を示す紫外線ダメージ分布Ｄｕ_step（ｓ）を生成して、紫外線ダメージ分布合成部１４４に供給する。なお、単位時間毎紫外線ダメージ分布演算部１４３は、特許請求の範囲に記載の物理量推定部の一例である。
紫外線ダメージ分布合成部１４４は、前回の合成ダメージ分布Ｄｕ_out（ｓ−１）と今回の紫外線ダメージ分布Ｄｕ_step（ｓ）とを合成して今回の合成ダメージ分布Ｄｕ_out（ｓ）を生成するものである。合成においては、例えば、ボクセルごとに、そのボクセルの今回の紫外線ダメージ量と前回の紫外線ダメージ量とが加算される。失活度分布合成部１３６は、合成ダメージ分布Ｄｂ_out（ｓ）を出力部１７０に出力する。最初の紫外線ダメージ分布については、前回の合成ダメージ分布が存在しないため、Ｄｕ_step（ｓ）が、そのままＤｕ_out（ｓ）として出力される。
このように、シミュレータ１００は、予め基本形状を演算しておき、紫外線ダメージ分布に関連するパラメータ（紫外線波長や紫外線強度）から紫外線ダメージ分布を演算する。このため、それらのパラメータが変更された場合に基本形状を演算する必要がなくなり、演算時間を劇的に短縮することができる。
なお、第３の実施の形態のシミュレータ１００は、紫外線ダメージ分布に加えて、失活度分布をさらに推定してもよい。この場合には、失活度分布に関連するパラメータ（活性化エネルギーなど）がさらに入力され、失活度分布演算部１３０がシミュレータ１００にさらに設けられる。シミュレータ１００は、紫外線ダメージ分布および失活度分布の演算を順に行ってもよいし、並列に行ってもよい。
図１４は、第３の実施の形態における紫外線ダメージ分布演算処理の一例を示すフローチャートである。第３の実施の形態においては、摂動形状演算処理の代わりに、紫外線ダメージ演算処理（ステップＳ９３０）が行われる。
シミュレータ１００は、時刻ｓを「１」に初期化し（ステップＳ９３１）、ｓ秒目の基本形状と、対応するパラメータとを読み出す（ステップＳ９３２）。そして、シミュレータ１００は、光侵入分布を演算し（ステップＳ９３３）、その光侵入分布から紫外線ダメージ分布を演算する（ステップＳ９３４）。シミュレータ１００は、前回の合成ダメージ分布と今回の紫外線ダメージ分布とを合成し（ステップＳ９３５）、時刻ｓをインクリメントして（ステップＳ９３６）、エッチング終了時刻であるか否かを判断する（ステップＳ９３７）。エッチング終了時刻でない場合に（ステップＳ９３７：Ｎｏ）、シミュレータ１００は、ステップＳ９３２以降を繰り返す。一方、エッチング終了時刻である場合に（ステップＳ９３７：Ｙｅｓ）、シミュレータ１００は、紫外線ダメージ分布演算処理を終了する。
なお、シミュレータ１００は、単位時間ごとに紫外線ダメージ分布および合成ダメージ分布を演算していたが、単位時間ごとに紫外線ダメージ分布の演算のみを行い、それらの演算結果を一括して合成してもよい。
このように、本技術の第３の実施の形態によれば、基本形状を記憶しておき、加工条件と基本形状とに基づいて、紫外線ダメージ分布を物理量として推定するため、加工条件が変更されても基本形状を再計算する必要がなくなる。これにより、紫外線ダメージ分布の推定を効率的に行うことができる。
［変形例］
上述の第３の実施の形態では、紫外線ダメージ分布の演算のみを行っていたが、さらに摂動形状の演算を行ってもよい。この第３の実施の形態の変形例のシミュレータ１００は、紫外線ダメージ分布および摂動形状の両方の演算を行う点において第３の実施の形態と異なる。
図１５は、第３の実施の形態の変形例におけるシミュレータ１００の一構成例を示すブロック図である。第３の実施の形態の変形例におけるシミュレータ１００は、摂動形状演算部１２０をさらに備える点において第３の実施の形態と異なる。
変形例のパラメータは、電界分布に関連するパラメータ（フラックスベクトルなど）と、紫外線ダメージ分布に関連するパラメータ（紫外線強度など）との両方を含む。
変形例の摂動形状演算部１２０は、第１の実施の形態と同様の手順で摂動形状を演算し、単位時間ごとの合成形状をパラメータとともに紫外線ダメージ分布演算部１４０に供給する。
変形例の紫外線ダメージ分布演算部１４０は、基本形状の代わりに合成形状を記憶し、その合成形状とパラメータとから紫外線ダメージ分布を演算する。
なお、シミュレータ１００は、摂動形状および紫外線ダメージ分布に加えて、失活度分布をさらに推定してもよい。この場合には、失活度分布に関連するパラメータ（活性化エネルギーなど）がさらに入力され、失活度分布演算部１３０がシミュレータ１００にさらに設けられる。シミュレータ１００は、紫外線ダメージ分布および失活度分布の演算を順に行ってもよいし、並列に行ってもよい。
このように、第３の実施の形態の変形例によれば、シミュレータ１００は、基本形状を記憶しておき、加工条件と基本形状とに基づいて、摂動形状および紫外線ダメージ分布を推定するため、加工条件が変更されても基本形状を再計算する必要がなくなる。これにより、紫外線ダメージ分布の推定を効率的に行うことができる。
＜４．第４の実施の形態＞
上述の第１の実施の形態では、シミュレータ１００は、予め演算された基本形状が入力されると、その基本形状から摂動形状を推定していた。しかし、シミュレータ１００自身が、摂動形状の推定前に基本形状を演算してもよい。この第４の実施の形態のシミュレータ１００は、基本形状を演算する点において第１の実施の形態と異なる。
図１６は、シミュレータ１００の一構成例を示すブロック図である。第４の実施の形態のシミュレータ１００は、プラズマ状態演算部１１１、シース加速演算部１１２、開口率演算部１１３および形状・ダメージ演算部１１４をさらに備える。
また、第４の実施の形態では、レシピ情報、装置情報、計算用パラメータ、ＧＤＳ（Graphic Data System）データなどの加工初期条件が入力データとして入力される。
プラズマ状態演算部１１１は、プラズマの状態を示すパラメータ（ガス密度など）を演算するものである。このプラズマ状態演算部１１１は、加工初期条件を基にバルクプラズマ中での各ガス種（イオンやラジカルなど）の密度を計算して計算結果をシース加速演算部１１２に供給する。ガス密度の演算は、例えば、特許５３９７２１５号に記載の手順により行われる。
シース加速演算部１１２は、ＩＥＤＦやＩＡＤＦを演算するものである。このシース加速演算部１１２は、ガス密度、ガス圧力、印加パワーに基づいて、バルクプラズマで生成されたイオンのシース内加速された終状としてのイオンのエネルギー分布と、パターンへの入射角度分布とを演算する。これらの演算は、例えば、「M.J.Kushner, Distribution of ion energies incident on electrodes in capacitively coupled rf discharges, J. Appl. Phys., 58, 4024 (1985)」に記載の手順により行われる。これらの分布関数に対しては実測等から得られるデータベースを用いてもよい。シース加速演算部１１２は、演算結果を形状・ダメージ演算部１１４へ供給する。
開口率演算部１１３は、開口率を演算するものである。この開口率演算部１１３は、ＧＤＳデータや膜厚情報などから、ウェハ開口率やセミローカル開口率を演算する。ここで、ウェハ開口率は、ウェハを被加工物とする際の、ウェハ全体の開口率である。また、セミローカル開口率は、ウェハに形成されるチップレベルの開口率である。これらの開口率の演算は、例えば、特許第５４４００２１号に記載の手順により行われる。開口率演算部１１３は、計算結果を形状・ダメージ演算部１１４へ供給する。
形状・ダメージ演算部１１４は、基本形状や、イオンによるダメージ量を演算するものである。この形状・ダメージ演算部１１４は、開口率に基づいてアウトフラックスや入射フラックスなどの各種のフラックスを演算する。また、形状・ダメージ演算部１１４は、シース加速演算部１１２の演算結果に基づいて、ダングリングボンド率やエッチングレートを演算する。形状・ダメージ演算部１１４は、それらの演算結果から、基本形状とダメージとを演算し、摂動形状演算部１２０に供給する。基本形状の演算には、例えば、「N.Kuboi, et al., Prediction of Plasma-Induced Damage Distribution during Silicon Nitride Etching Using Advanced 3D Voxel Model, International Symposium on Dry Process 2014.」に記載の方法が用いられる。
なお、形状・ダメージ演算部１１４は、特許請求の範囲に記載の基本形状推定部の一例である。
図１７は、第４の実施の形態におけるシミュレータ１００の動作の一例を示すフローチャートである。
シミュレータ１００は、加工初期条件の入力を受け付ける（ステップＳ９５１）。加工初期条件が入力されると、シミュレータ１００は、プラズマ状態を演算し（ステップＳ９５２）、シース加速演算を行う（ステップＳ９５３）。そして、シミュレータ１００は、開口率を演算し（ステップＳ９５４）、基本形状およびダメージの演算を実行する（ステップＳ９５５）。そして、シミュレータ１００は、基本形状と、電界分布に関連するパラメータとに基づいて第１の実施の形態と同様の手順で摂動形状を演算する（ステップＳ９５６）。
そして、シミュレータ１００は、形状やダメージの演算結果と要求されるスペックとを比較し、スペックとの差が所定の許容範囲内であるか否かを判断する（ステップＳ９５７）。スペックとの差が許容範囲内でない場合（ステップＳ９５７：Ｎｏ）、シミュレータ１００は、ダミーパターンの配置などを行って開口率を変更し（ステップＳ９５９）、ステップＳ９５２以降を繰り返す。一方、スペックとの差が許容範囲内である場合（ステップＳ９５７：Ｙｅｓ）、シミュレータ１００は、シミュレーション結果を出力し（ステップＳ９５８）、動作を終了する。
このシミュレータ１００は、例えば、半導体デバイスのレイアウト設計などに用いられる。なお、プロセス設計やＯＰＣ（Optical Proximity Correction）設計に関しても、補正要因をダミーパターンの配置から、プロセス条件やマスク形状へ変更することで、同様の方法で実施可能である。
また、シミュレータ１００は、摂動形状の推定を行わず、その代わりに、失活度分布および紫外線ダメージ分布の少なくとも一方の推定を行ってもよい。また、シミュレータ１００は、摂動形状の推定に加えて、失活度分布および紫外線ダメージ分布の少なくとも一方の推定をさらに行ってもよい。
このように、本技術の第４の実施の形態によれば、基本形状を推定して、その結果から摂動形状を推定するため、高い精度で形状の推定を行うことができる。
＜５．第５の実施の形態＞
上述の第４の実施の形態では、形状の推定を行っていたが、その推定結果を用いて試料の加工を行ってもよい。この第５の実施の形態は、形状等の推定結果を使用して試料の加工をさらに行う点において第４の実施の形態と異なる。
図１８は、第５の実施の形態における製造システムの一例を示す全体図である。この製造システムは、半導体デバイスを製造するものであり、シミュレータ１００、加工チャンバー２００、制御装置３００を備える。また、製造システムは、ＦＤＣ（Fault Detection & Classification）・ＥＥＳ（Equipment Engineering System）システム４００を備える。なお、シミュレータ１００、加工チャンバー２００および制御装置３００を含む装置は、特許請求の範囲に記載の加工装置の一例である。
ここで、加工工程は、例えば、膜厚１７０ナノメートルのポリシリコンにおけるゲート
のサイドウォール加工である。また、加工初期条件として、例えば、次の条件が入力され
る。
ウェハ開口率：７０％、
BARCエッチングステップ
ソース電力：２００ワット（Ｗ）
バイアス電力：７０ワット（Ｗ）
Ｃｌ２およびＯ２の混合ガス圧力：２０ミリトール（ｍＴｏｒｒ）
下部電極温度：５５度（℃）
シリコンエッチングステップ
ソース電力：２００ワット（Ｗ）
バイアス電力：１００ワット（Ｗ）
ＨＢｒおよびＯ２の混合ガス圧力：１５ミリトール（ｍＴｏｒｒ）
下部電極温度：５５度（℃）
上述のBARCエッチングステップにおいて、Ｃｌ２ガスおよびＯ２ガスの流量は、例えば、いずれも２０標準立方センチメートル毎分（ｓｃｃｍ）である。また、シリコンエッチングステップにおいてＨＢｒガスの流量は、例えば、１５０標準立方センチメートル毎分（ｓｃｃｍ）であり、Ｏ２ガスの流量は、２標準立方センチメートル毎分（ｓｃｃｍ）である。
加工チャンバー２００は、半導体ウェハなどの被加工物を加工するものである。この加工チャンバー２００として、例えば、ＣＣＰ型の装置が用いられる。加工チャンバー２００には、シミュレーションに必要な入力データを取得するためのＯＥＳ（Optical Emission Spectroscopy）やＱＭＳ（Quadrupole Mass Spectroscopy）が実装される。同様の理由で、ＩＲＬＡＳ（Infrared-diode Laser Absorption Spectroscopy）、および、エネルギースペクトルアナライザーなども実装される。これらによって加工中常時プラズマがモニタリングされている。サンプリング速度は例えば、０．１秒（ｓ）である。加工中に、これらによって取得される情報が、加工条件とともにシミュレータ１００に送信される。なお、加工チャンバー２００は、特許請求の範囲に記載の加工部の一例である。
この第５の実施の形態のシミュレータ１００は、上述の第４の実施の形態と同様の構成を備える。このシミュレータ１００は、加工チャンバー２００からのデータに基づいて、ガス密度、ガスフラックス、イオンのエネルギー分布や入射角度分布を計算する。計算時間が実加工時間よりも十分小さければすべてリアクターシミュレーションによって求めても良い。さらに、シミュレータ１００は、ＧＤＳおよび膜厚情報を用いて開口率を演算し、その開口率のフラックスへの寄与を加味して、形状やダメージを演算する。
形状やダメージの演算結果が所望のスペックから外れた場合には、シミュレータ１００は、ガス流量、ガス圧力、印加パワー、ウェハ温度の順にプロセスパラメータを変更して、再計算することにより、所望スペックを満たすことができる補正条件を見つけ出す。所望のスペックとして、例えば、サイドウォールの幅６０ナノメートル（ｎｍ）が設定される。この場合、例えば、所望幅の±１０％の許容範囲を外れるか否かが判断される。ダメージ量については、例えば、所望量の５０％の許容範囲を外れるか否かが判断される。
なお、プラズマを生成する装置であれば、ＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma）型、ＥＣＲ（Electron Cyclotron Resonance）型など、ＣＣＰ型以外の装置を加工チャンバー２００として用いてもよい。
シミュレータ１００は、補正条件を見つけた場合に、制御装置３００に、その条件を信する。一方、補正条件が見つからなかった場合にシミュレータ１００は、アラート信号を生成してＦＤＣ・ＥＥＳシステム４００に送信する。
なお、計算時間が実加工時間以上である場合には、シミュレータ１００は、加工中に形状やダメージを計算するのでなく、加工前に予め形状およびダメージを計算してデータベースなどに保存しておく構成であってもよい。この場合、加工チャンバー２００は、そのデータベースを利用して加工を行えばよい。
制御装置３００は、加工チャンバー２００を制御するものである。この制御装置３００は、シミュレータ１００が求めた補正条件に基づいて、加工チャンバー２００のプロセスパラメータを変更し、新たなパラメータ（加工条件）として加工チャンバー２００に供給する。なお、制御装置３００は、特許請求の範囲に記載の制御部の一例である。
ＦＤＣ・ＥＥＳシステム４００は、異常を検知して分類する機能と、装置の運転状況の収集、監視および制御を行う装置エンジニアリング機能とを提供するものである。このＦＤＣ・ＥＥＳシステム４００は、アラート信号をシミュレータ１００から受信すると、そのアラート信号を解析し、必要に応じて製造システム全体を停止させる。
このような製造システムにより、例えば、イメージセンサ、駆動回路および信号処理回路などが製造される。また、これらのデバイスから、撮像装置などの電子機器が製造される。
図１９は、第５の実施の形態における製造システムの動作の一例を示すフローチャートである。まず、搬送ロボットないしは作業員により加工チャンバー２００にウェハロットがセットされ（ステップＳ９６１）、作業員などによる直接入力、ないしは、装置機能によりより自動で加工初期条件（プロセスレシピ）が入力される（ステップＳ９６２）。
シミュレータ１００は、形状・ダメージなどのシミュレーション結果を生成する（ステップＳ９６３）。そして、シミュレータ１００は、シミュレーション結果と、所望スペックとを比較して、プロセスの補正が必要か否かを判断する（ステップＳ９６４）。プロセスの補正が必要であれば（ステップＳ９６４：Ｙｅｓ）、制御装置３００は、プロセスを補正する（ステップＳ９６５）。
一方、プロセスの補正が必要でなければ（ステップＳ９６４：Ｎｏ）、シミュレータ１００は、現在の時間がエッチングの終了時間であるか否かを判断する（ステップＳ９６６）。終了時間でなければ（ステップＳ９６６：Ｎｏ）、シミュレータ１００は、ステップＳ９６３以降を繰り返す。一方、終了時間であれば（ステップＳ９６６：Ｙｅｓ）、シミュレータ１００は、動作を停止する。
また、加工チャンバー２００は、チャンバー内でエッチングを行い（ステップＳ９６７）、現在の時間がエッチングの終了時間であるか否かを判断する（ステップＳ９６８）。終了時間でなければ（ステップＳ９６８：Ｎｏ）、加工チャンバー２００は、ステップＳ９６７以降を繰り返す。終了時間であれば（ステップＳ９６８：Ｙｅｓ）、加工チャンバー２００は、エッチングの動作を停止する。
シミュレータ１００および加工チャンバー２００の動作停止後、搬送ロボットないしは作業員により、ウェハロットが回収される（ステップＳ９６９）。ステップＳ９６９の後、製造動作は終了する。
なお、製造システムは、プラズマエッチングにより加工を行っているが、プラズマを用いる半導体の加工であれば、プラズマエッチングに限定されない。製造システムは、例えば、ＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）やＰＶＤ（Physical Vapor Deposition）により加工を行ってもよい。
このように、本技術の第５の実施の形態によれば、製造システムが形状等の推定結果に基づいてエッチングを行うため、高い精度で加工を行うことができる。
なお、上述の実施の形態は本技術を具現化するための一例を示したものであり、実施の形態における事項と、特許請求の範囲における発明特定事項とはそれぞれ対応関係を有する。同様に、特許請求の範囲における発明特定事項と、これと同一名称を付した本技術の実施の形態における事項とはそれぞれ対応関係を有する。ただし、本技術は実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において実施の形態に種々の変形を施すことにより具現化することができる。
また、上述の実施の形態において説明した処理手順は、これら一連の手順を有する方法として捉えてもよく、また、これら一連の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム乃至そのプログラムを記憶する記録媒体として捉えてもよい。この記録媒体として、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＭＤ（MiniDisc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、メモリカード、ブルーレイディスク（Blu-ray（登録商標）Disc）等を用いることができる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
（１）チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部と、
前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定部と
を具備する情報処理装置。
（２）前記物理量推定部は、前記チャンバー内の電界分布を前記物理量として推定する
前記（１）記載の情報処理装置。
（３）前記加工条件は、前記電界分布を生じさせる電極のバイアスパワーと前記チャンバー内の粒子のフラックス量とフラックスベクトルとの少なくとも１つを含む
前記（２）記載の情報処理装置。
（４）前記試料の表面に垂直な深さ方向と異なる側面方向にエッチングされた前記試料の形状を前記電界分布に基づいて摂動形状として推定する摂動形状推定部をさらに具備する
前記（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）前記試料は、不純物を含む半導体であり、
前記物理量推定部は、前記不純物の濃度の初期値からの低下の度合いを示す失活度の分布を推定する
前記（１）から（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）前記試料は、不純物を含む半導体であり、
前記加工条件は、イオンの衝突により生成される格子間シリコンの生成率と、前記格子間シリコンの拡散係数と、前記格子間シリコンおよび前記不純物の反応に要する活性化エネルギーとウェハ温度との少なくとも１つを含む
前記（５）記載の情報処理装置。
（７）前記物理量推定部は、前記チャンバー内に生じた紫外線光による前記試料のダメージ量の分布を前記物理量として推定する
前記（１）から（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）前記加工条件は、前記紫外線の波長と前記紫外線の強度との少なくとも一方を含む
前記（７）記載の情報処理装置。
（９）前記基本形状記憶部は、単位時間ごとの前記基本形状を記憶し、
前記物理量推定部は、前記単位時間ごとに当該単位時間に対応する前記基本形状と前記加工形状とに基づいて前記物理量を推定する
前記（１）から（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）前記基本形状を推定して前記基本形状記憶部に保持する基本形状推定部をさらに具備する
前記（１）から（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部と、
前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定部と、
前記加工条件に基づいて前記試料を加工する加工部と、
前記推定された物理量に基づいて前記加工条件を変更して新たな加工条件として前記加工部に供給する制御部と
を具備する加工装置。
（１２）チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部から前記基本形状を読み出す読出しステップと、
前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定ステップと
を具備する推定方法。
（１３）チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部から前記基本形状を読み出す読出しステップと、
前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定ステップと
を実行させるためのプログラム。
（１４）チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部から前記基本形状を読み出す読出しステップと、
前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定ステップと
加工部が、前記加工条件に基づいて前記試料を加工する加工ステップと、
前記推定された物理量に基づいて前記加工条件を変更して新たな加工条件として前記加工部に供給する制御ステップと
を具備する加工方法。
１００ シミュレータ
１１０ 入力部
１１１ プラズマ状態演算部
１１２ シース加速演算部
１１３ 開口率演算部
１１４ 形状・ダメージ演算部
１２０ 摂動形状演算部
１２１、１３１、１４１ 基本形状記憶部
１２２ 電界分布演算部
１２３ 単位時間毎摂動形状演算部
１２４ 摂動形状合成部
１３０ 失活度分布演算部
１３２ 入射イオン個数演算部
１３３ イオン侵入分布演算部
１３４ 格子間シリコン分布演算部
１３５ 単位時間毎失活度分布演算部
１３６ 失活度分布合成部
１４０ 紫外線ダメージ分布演算部
１４２ 光侵入分布演算部
１４３ 単位時間毎紫外線ダメージ分布演算部
１４４ 紫外線ダメージ分布合成部
１７０ 出力部
２００ 加工チャンバー
３００ 制御装置
４００ ＦＤＣ・ＥＥＳシステム

Claims (14)

  1. チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部と、
    前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定部と
    を具備する情報処理装置。
  2. 前記物理量推定部は、前記チャンバー内の電界分布を前記物理量として推定する
    請求項１記載の情報処理装置。
  3. 前記加工条件は、前記電界分布を生じさせる電極のバイアスパワーと前記チャンバー内の粒子のフラックス量とフラックスベクトルとの少なくとも１つを含む
    請求項２記載の情報処理装置。
  4. 前記試料の表面に垂直な深さ方向と異なる側面方向にエッチングされた前記試料の形状を前記電界分布に基づいて摂動形状として推定する摂動形状推定部をさらに具備する
    請求項２記載の情報処理装置。
  5. 前記試料は、不純物を含む半導体であり、
    前記物理量推定部は、前記不純物の濃度の初期値からの低下の度合いを示す失活度の分布を推定する
    請求項１記載の情報処理装置。
  6. 前記試料は、不純物を含む半導体であり、
    前記加工条件は、イオンの衝突により生成される格子間シリコンの生成率と、前記格子間シリコンの拡散係数と、前記格子間シリコンおよび前記不純物の反応に要する活性化エネルギーとウェハ温度との少なくとも１つを含む
    請求項５記載の情報処理装置。
  7. 前記物理量推定部は、前記チャンバー内に生じた紫外線光による前記試料のダメージ量の分布を前記物理量として推定する
    請求項１記載の情報処理装置。
  8. 前記加工条件は、前記紫外線の波長と前記紫外線の強度との少なくとも一方を含む
    請求項７記載の情報処理装置。
  9. 前記基本形状記憶部は、単位時間ごとの前記基本形状を記憶し、
    前記物理量推定部は、前記単位時間ごとに当該単位時間に対応する前記基本形状と前記加工形状とに基づいて前記物理量を推定する
    請求項１記載の情報処理装置。
  10. 前記基本形状を推定して前記基本形状記憶部に保持する基本形状推定部をさらに具備する
    請求項１記載の情報処理装置。
  11. チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部と、
    前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定部と、
    前記加工条件に基づいて前記試料を加工する加工部と、
    前記推定された物理量に基づいて前記加工条件を変更して新たな加工条件として前記加工部に供給する制御部と
    を具備する加工装置。
  12. チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部から前記基本形状を読み出す読出しステップと、
    前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記読み出された基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定ステップと
    を具備する推定方法。
  13. チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部から前記基本形状を読み出す読出しステップと、
    前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記読み出された基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定ステップと
    を実行させるためのプログラム。
  14. チャンバー内においてエッチングされた試料の形状を基本形状として記憶する基本形状記憶部から前記基本形状を読み出す読出しステップと、
    前記チャンバー内における物理量に関連する前記試料の加工条件と前記読み出された基本形状とに基づいて前記物理量を推定する物理量推定ステップと
    加工部が、前記加工条件に基づいて前記試料を加工する加工ステップと、
    前記推定された物理量に基づいて前記加工条件を変更して新たな加工条件として前記加工部に供給する制御ステップと
    を具備する加工方法。
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