(57)【要約】【課題】本発明は、１００ｎｍスケールという実パターンおよび実プロセスにおけるイオン照射によるダメージ分布計算を数時間、数日間といった現実的な計算時間内でデバイスのプロセス開発にフィードバックする手法を提供することを可能にする。【解決手段】モンテカルロ法によって入射イオンの被加工体への輸送経路を考慮して、被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する。【選択図】図１
2010232594.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの被加工体への輸送経路を考慮して、被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、
前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する
イオン照射ダメージの予測方法。
【請求項２】
前記パラメータ計算ステップは、
イオンが照射される被加工体の膜種、被加工体の構造、イオンフラックス量、イオン照射時間の入力パラメータを決定する第１ステップと、
モンテカルロ法によって前記パラメータを基にしてイオン照射時間内に被加工体に入射してくる総イオン数Ｎを決定する第２ステップと、
Ｊ番目の入射イオンＪに対して前記被加工体に入射する入射イオンＪの入射エネルギーと入射角度を求める第３ステップとを有し、
前記欠陥分布計算ステップは、
前記被加工体の形状に対して、モンテカルロ法による前記入射イオンＪの被加工体への輸送の経路を考慮して前記被加工体との衝突位置と前記被加工体への入射角度を計算する第４ステップと、
前記入射イオンＪの入射エネルギーＥと入射角度Φを参照して求めた反射確率Ｐと乱数値ξとを比較することで、前記入射イオンＪが前記被加工体中に侵入するか、表面で反射されるかを判断する第５ステップと、
前記入射イオンＪが前記被加工体中に入射されるξ＞Ｐの場合、
予め、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって、イオン入射角度、イオン入射エネルギーおよび被加工体の膜種に基づいて作成しておいた前記被加工体中の入射イオンの分布のデータベースを参照してデータを検索する第６ステップと、
前記検索したデータと、前記入射イオンＪの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて前記入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める第７ステップと、
前記入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を記憶して欠陥のデータを蓄積し、前記入射イオンＪが前記総イオン数Ｎに達しているか否かを判断する第８ステップと、
前記第８ステップで前記入射イオン数が総イオン数Ｎに達していない場合には、Ｊ＋１＝Ｊ番目とする第１１ステップを行って前記第３ステップに戻り、
前記第８ステップで前記入射イオン数が総イオン数Ｎに達している場合には計算を終了して、蓄積した欠陥のデータに基づいて欠陥分布を作成する第９ステップと、
前記第５ステップの判断で前記入射イオンＪが前記被加工体表面から反射されるξ≦Ｐの場合は、
前記被加工体表面での鏡面反射とし入射角度Φを設定して前記第４ステップに進む第１０ステップとを有し、
前記第３ステップから前記第１１ステップまでの処理を１番目からＮ番目までの入射イオンＪに対して繰り返し行う
請求項１記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項３】
前記シースシミュレータは、マックスウェル分布を有する速度のイオンがシース領域に入射されて、シース領域との電位差分だけ加速されることと、また前記シース領域中の中性粒子と衝突されることの繰り返しをモンテカルロ法によって求める
請求項２記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項４】
前記イオン照射はプラズマエッチングであり、
前記分子動力学計算によって作成したデータベースに前記被加工体の電気伝導度を加えることで、
前記プラズマエッチングにおける前記被加工体の側壁および底部における電気伝導度の２次元分布もしくは３次元分布を計算する
請求項２記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項５】
前記被加工体への前記入射イオンの照射とそれに伴って発生する電子の照射によって生成される電位効果を考慮して、前記入射イオンの輸送軌跡を決定する
請求項２記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項６】
加工プロセス条件から計算される前記被加工体の直上の前記イオンフラックス量、前記入射エネルギー、前記入射角度分布の入力パラメータは、気相シミュレータとシースシミュレータによって求める
請求項２記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項７】
前記被加工体は時間経過とともに形状変化しない固定被加工体である
請求項２記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項８】
前記被加工体は時間経過とともに形状変化する被加工体である
請求項２記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項９】
入射イオンの照射によって前記被加工体の形状が変化し、
前記変化した被加工体の座標位置に対して前記入射イオンが照射される
請求項８記載のイオン照射ダメージの予測方法。
【請求項１０】
被加工体に入射される入射イオンにより発生する欠陥を予測する計算を行う演算部と、
前記演算部で求めた前記イオン照射による前記被加工体の欠陥の分布を出力する出力部を有し、
前記演算部は、
入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、
前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する
イオン照射ダメージのシミュレータ。
【請求項１１】
エッチングによる被加工体の形状変化を予測する形状シミュレータと、
前記形状シミュレータによって予測した前記被加工体の形状データを参照して、前記エッチングによるイオン照射ダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレータと、
前記イオン照射ダメージのシミュレータによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、イオン照射ダメージを最小とするエッチング条件に制御する制御部と、
前記制御部の指令に基づいてエッチングを行うエッチング処理部を有し、
前記イオン照射ダメージのシミュレータは、
前記被加工体に入射される入射イオンにより発生する欠陥を予測する計算を行う演算部と、
前記演算部で求めた前記イオン照射による前記被加工体の欠陥の分布を出力する出力部を有し、
前記演算部は、
入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、
前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する
イオン照射装置。
【請求項１２】
被加工体へのイオン照射によるダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレータと、
前記イオン照射ダメージのシミュレータによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、プロセス条件の範囲内でイオン照射ダメージを最小とするイオン注入条件に制御する制御部と、
前記制御部の指令に基づいてイオン注入を行うイオン注入処理部を有し、
前記イオン照射ダメージのシミュレータは、
被加工体に入射される入射イオンにより発生する欠陥を予測する計算を行う演算部と、
前記演算部で求めた前記イオン照射による前記被加工体の欠陥の分布を出力する出力部を有し、
前記演算部は、
イオンが照射される前記被加工体の膜種、前記被加工体の構造、入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、
前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する
イオン照射装置。
【請求項１３】
エッチングによる被加工体の形状変化を予測する形状シミュレーションを行う工程と、
前記形状シミュレーションによって予測した前記被加工体の形状データを参照して、前記エッチングによるイオン照射ダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレーションを行う工程と、
前記イオン照射ダメージのシミュレーションによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、イオン照射ダメージを最小とするエッチング条件に制御する工程と、
前記エッチング条件に基づいて前記被加工体のエッチングを行う工程を有し、
前記イオン照射ダメージのシミュレーションは、
入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、
前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する
イオン照射方法。
【請求項１４】
被加工体へのイオン照射によるダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレーションを行う工程と、
前記イオン照射ダメージのシミュレーションによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、プロセス条件の範囲内でイオン照射ダメージを最小とするイオン注入条件に補正する工程と、
前記補正したイオン注入条件に基づいて前記被加工体へのイオン照射処理を行う工程を有し、
前記イオン照射ダメージのシミュレーションは、
入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、
前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する
イオン照射方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イオン照射ダメージの予測方法とイオン照射ダメージのシミュレータ、およびイオン照射装置とイオン照射方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
エッチング、ＰＶＤ、イオン注入等のイオン入射に起因する被加工膜のダメージは、デバイスの電気特性に大きな影響を与えている可能性があることが示唆されており、早急に解決すべき問題点である。上記入射イオンによる被加工膜であるターゲット膜（パターンも含む）のダメージとしては、例えば結晶欠陥がある。上記ターゲット膜とはイオンが入射される膜をいう。
しかしながら、実パターン（特にパターン側壁）での直接のダメージ分析は、現状の測定器では難しく、電気特性への関連性および特性向上に対する対策をより詳細に考察するためにはシミュレーションによる予測が重要である。
【０００３】
例えば、従来のイオンインプランテーションのシミュレーション（例えば、特許文献１参照。）やＳＲＩＭシミュレーション（例えば、非特許文献１参照。）では、アモルファス構造を仮定したターゲット膜でのイオン侵入深さの予測ができる。しかしながら、ターゲット膜の結晶構造を考慮してイオン侵入によるターゲット膜の結晶欠陥（例えば、ポリシリコンや酸化シリコンの格子結晶の乱れ）を定量的に表現することはできない。
【０００４】
また、従来の分子動力学シミュレータを用いたダメージシミュレーション（例えば、非特許文献２参照。）では、入射イオンとターゲット膜を構成する原子との相互作用を考慮してシミュレーションがなされている。その結果、入射イオンのエネルギーや入射角度およびターゲット膜種に応じた結晶格子の乱れまでも、原子レベルもしくは分子レベルで予測することができる。
しかし、通常の製造装置に組み込めるようなコンピュータにおける現実的な計算時間内（例えば、数週間以内）では数ｎｍ×数ｎｍという非常に限られた領域でのダメージ分布計算に留まってしまう。その制約のため、実際の分子動力学計算では加工パターンを無視した平面ターゲット膜を想定した場合となる。また、入射イオンの質量が軽い場合(例えば、特に水素の場合)には、膜中での飛翔距離が増えるため、さらに計算時間を要してしまう。
【０００５】
そこで、１００ｎｍスケールという実パターンおよび実プロセスにおけるダメージ分布計算を数時間、数日間といった短期間内でデバイスのプロセス開発にフィードバックする新たな計算アルゴリズムが必須である。ダメージ分布計算では、例えば結晶欠陥分布の予測、欠陥生成メカニズムの検証等を行う。
さらに、上記計算アルゴリズムを用いてダメージを低減するプロセス条件に補正を行えるイオン照射装置（例えば、ドライエッチング装置やイオン注入装置）が、今後の高性能イメージセンサの開発には必要となってきている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平７−１１５０７１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】J.F. Ziegler, J.P. Biersack and U. Littmark著、「The Stopping and Range of Ions in Solids」Pergamon Press, New York, １９８５年
【非特許文献２】H.Ohta and Hamaguchi著、“Classical interactomic potentials for Si-O-F and Si-O-Cl systems”JOUNAL OF CHEMICAL PHYSICS vol.115 number14 p6679-6690  ２００１年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
解決しようとする問題点は、入射イオンのエネルギー、入射角度、ターゲット膜種に応じた結晶格子の乱れ等の予測を、原子または分子レベルで、現実的な計算時間内で行うには、数ｎｍ四方の限られた領域のダメージ分布計算しかできない点である。
【０００９】
本発明は、１００ｎｍスケールという実パターンおよび実プロセスにおけるイオン照射によるダメージ分布計算を数時間、数日間といった現実的な計算時間内でデバイスのプロセス開発にフィードバックする手法を提供することを可能にする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明のイオン照射ダメージの予測方法は、入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの被加工体への輸送経路を考慮して、被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する。
【００１１】
本発明のイオン照射ダメージの予測方法では、実験では測定が困難な被加工体の側壁や底部への入射イオンの侵入分布および入射イオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元分布もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
【００１２】
本発明のイオン照射ダメージのシミュレータは、被加工体に入射される入射イオンにより発生する欠陥を予測する計算を行う演算部と、前記演算部で求めた前記イオン照射による前記被加工体の欠陥の分布を出力する出力部を有し、前記演算部は、入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの被加工体への輸送経路を考慮して、被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する。
【００１３】
本発明のイオン照射ダメージのシミュレータでは、実験では測定が困難な被加工体の側壁や底部への入射イオンの侵入分布および入射イオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
【００１４】
本発明のイオン照射装置は、エッチングによる被加工体の形状変化を予測する形状シミュレータと、前記形状シミュレータによって予測した前記被加工体の形状データを参照して、前記エッチングによるイオン照射ダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレータと、前記イオン照射ダメージのシミュレータによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、イオン照射ダメージを最小とするエッチング条件に制御する制御部と、前記制御部の指令に基づいてエッチングを行うエッチング処理部を有し、前記イオン照射ダメージのシミュレータは、前記被加工体に入射される入射イオンにより発生する欠陥を予測する計算を行う演算部と、前記演算部で求めた前記イオン照射による前記被加工体の欠陥の分布を出力する出力部を有し、前記演算部は、入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する。
【００１５】
本発明のイオン照射装置では、実験では測定が困難なエッチング時の被加工体の側壁や底部に入射するイオンの侵入分布および入射するイオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
【００１６】
本発明のイオン照射装置は、被加工体へのイオン照射によるダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレータと、前記イオン照射ダメージのシミュレータによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、プロセス条件の範囲内でイオン照射ダメージを最小とするイオン注入条件に制御する制御部と、前記制御部の指令に基づいてイオン注入を行うイオン注入処理部を有し、前記イオン照射ダメージのシミュレータは、前記被加工体に入射される入射イオンにより発生する欠陥を予測する計算を行う演算部と、前記演算部で求めた前記イオン照射による前記被加工体の欠陥の分布を出力する出力部を有し、前記演算部は、イオンが照射される前記被加工体の膜種、前記被加工体の構造、入射イオンのフラックス量、エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する。
【００１７】
本発明のイオン照射装置では、実験では測定が困難なイオン注入時の被加工体の側壁や底部に入射するイオンの侵入分布および入射するイオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
【００１８】
本発明のイオン照射方法は、エッチングによる被加工体の形状変化を予測する形状シミュレーションを行う工程と、前記形状シミュレーションによって予測した前記被加工体の形状データを参照して、前記エッチングによるイオン照射ダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレーションを行う工程と、前記イオン照射ダメージのシミュレーションによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、イオン照射ダメージを最小とするエッチング条件に制御する工程と、前記エッチング条件に基づいて前記被加工体のエッチングを行う工程を有し、前記イオン照射ダメージのシミュレーションは、入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する。
【００１９】
本発明のイオン照射方法では、実験では測定が困難なエッチング時の被加工体の側壁や底部に入射するイオンの侵入分布および入射するイオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
【００２０】
本発明のイオン照射方法は、被加工体へのイオン照射によるダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレーションを行う工程と、前記イオン照射ダメージのシミュレーションによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、プロセス条件の範囲内でイオン照射ダメージを最小とするイオン注入条件に補正する工程と、前記補正したイオン注入条件に基づいて前記被加工体へのイオン照射処理を行う工程を有し、前記イオン照射ダメージのシミュレーションは、入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの前記被加工体への輸送経路を考慮して、前記被加工体に対する入射イオンの衝突位置と入射角度を計算するパラメータ計算ステップと、前記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した前記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索し、前記検索したデータと、入射イオンの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンの侵入深さと侵入位置を求め、前記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める欠陥分布計算ステップを有する。
【００２１】
本発明のイオン照射方法では、実験では測定が困難なイオン注入時の被加工体の側壁や底部に入射するイオンの侵入分布および入射するイオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明のイオン照射ダメージの予測方法は、シミュレーション時間の大幅な短縮ができるため、ＣＭＯＳデバイスプロセスやイメージセンサプロセスの開発や評価の短ＴＡＴ化、開発コストの削減を実現できるという利点がある。
【００２３】
本発明のイオン照射ダメージのシミュレータは、シミュレーション時間を大幅に短縮できるため、ＣＭＯＳデバイスプロセスやイメージセンサプロセスの開発や評価の短ＴＡＴ化、開発コストの削減を実現できるという利点がある。
【００２４】
本発明のイオン照射装置は、イオン照射を用いたエッチングのシミュレーション時間を大幅に短縮でき、かつ、所望の加工寸法を実現しつつイオン照射ダメージを最小化できる。このため、ＣＭＯＳデバイスやイメージセンサのエッチングプロセスの開発や評価の短ＴＡＴ化、開発コストの削減を実現できるという利点がある。
【００２５】
本発明のイオン照射方法は、イオン注入のシミュレーション時間を大幅に短縮できるため、ＣＭＯＳデバイスやイメージセンサのイオン注入プロセスの開発や評価の短ＴＡＴ化、開発コストの削減を実現できるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の第１実施の形態に係るイオン照射ダメージの予測方法の第１例を示したフローチャート図である。
【図２】気相シミュレータで予測した結果の一例を示した図である。
【図３】シースシミュレータで予測した結果の一例を示した図である。
【図４】データベースの概念を示した図である。
【図５】分子動力学計算での計算領域を示した図である。
【図６】図である。
【図７】Ｅ＝２００ｅＶ、Φ＝４０度のイオンの入射の場合の補間の説明図である。
【図８】第１実施の形態に係るイオン照射ダメージの予測方法の第２例を示したフローチャート図である。
【図９】シリコンゲート加工におけるダメージ分布予測の計算アルゴリズムの一例を示したフローチャート図である。
【図１０】本発明のアルゴリズムを実装したイオン照射ダメージのシミュレータの概観図である。
【図１１】第１実施の形態に係るイオン照射ダメージの予測方法の第３例を示したフローチャート図である。
【図１２】気相シミュレータのアルゴリズムを示したフローチャート図である。
【図１３】本発明の第３実施の形態に係るイオン照射装置の第１例を示したブロック図である。
【図１４】形状シミュレータの概観図である。
【図１５】第４実施の形態に係るイオン照射方法の第１例を示したフローチャート図である。
【図１６】ステップＳ４１２の「シミュレータによる計算（データベースからの補正値の取得）」の詳細を示したフローチャート図である。
【図１７】第３実施の形態に係るイオン照射装置の第２例を示したブロック図である。
【図１８】第４実施の形態に係るイオン照射方法を示したフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、発明を実施するための形態（以下、実施の形態とする）について説明する。
【００２８】
＜１．第１の実施の形態＞
［イオン照射ダメージの予測方法の第１例］
本発明の第１実施の形態に係るイオン照射ダメージの予測方法の第１例を、図１のフローチャート図によって説明する。
【００２９】
図１に示すように、まず、パラメータ計算ステップを行う。このパラメータ計算ステップでは、入射イオンのフラックス量、入射エネルギー、入射角度分布を入力パラメータとしたモンテカルロ法によって入射イオンの被加工体への輸送経路を考慮して、被加工体への入射イオンの衝突位置と入射角度を計算する。
【００３０】
具体的には、上記パラメータ計算ステップは以下のようになる。
第１ステップＳ１として「パラメータの決定」を行う。この第１ステップＳ１では、イオンが照射される被加工体の膜種、被加工体の構造、イオンフラックス量、イオン照射時間の入力パラメータを決定する。上記被加工体の構造には、被加工体のサイズ、形状が含まれる。
【００３１】
次に、第２ステップＳ２として「入射個数Ｎの決定」を行う。この第２ステップＳ２では、モンテカルロ法によって上記入力パラメータを基にしてイオン照射時間内に被加工体に入射してくる総イオン数Ｎを決定する。
【００３２】
次に、第３ステップＳ３として「入射イオンの入射エネルギーと入射角度を求める」を行う。この第３ステップＳ３では、Ｊ番目の入射イオンＪに対して上記被加工体に入射する入射イオンＪの入射エネルギーと入射角度を求める。
【００３３】
次に、欠陥分布計算ステップを行う。まず上記パラメータ計算ステップによって得られた情報と、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって作成した上記被加工体に及ぼされる結晶欠陥量、イオン反射確率、イオン侵入長分布のデータベースとを参照してデータを検索する。そして上記検索したデータと、入射イオンＪの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求め、上記被加工体に生じるイオン照射による欠陥分布を求める。
上記したデータベースの検索、そして補間計算の入力パラメータとして用いるイオンの入射エネルギーＥと入射角度Φの分布には、図示はしていないが、例えば、プラズマ気相シミュレータで予測した結果と、シースシミュレータで予測した結果を使用することができる。図２にプラズマ気相シミュレータで予測した結果の一例を示す。また、図３にシースシミュレータで予測した結果の一例を示す。もしくは、プラズマ発光やエネルギースペクトル実測で求めた値を使用する。
上記プラズマ気相シミュレータ、シースシミュレータについては、後述する。
【００３４】
具体的には、上記欠陥分布計算ステップは、以下のようになる。
まず、第４ステップＳ４として「モンテカルロ法による入射イオンの輸送軌跡（衝突位置と入射角度）の計算」を行う。この第４ステップＳ４では、上記被加工体の形状に対して、モンテカルロ法による入射イオンＪの被加工体への輸送軌跡（例えば上記被加工体との衝突位置と上記被加工体への入射角度）を計算する。
また、この入射エネルギーＥ、入射角度Φを持ったイオン１個を被加工体に当てたときの被加工体の結晶欠陥Ｄ（例えば、イオン侵入深さｚの関数）、イオン反射確率Ｐ、重み付け値Ｆ（例えば、イオン侵入深さｚの関数）等を計算しておく。この計算は、古典的分子動力学シミュレータもしくは第一原理分子動力学シミュレータを用いて、例えば平面の被加工体に対して計算する。そして、その計算結果をデータベース化しておく。例えば、図４のデータベースの概念図に示すように、データベースを作成する。
【００３５】
上記分子動力学シミュレータによって計算されるイオン１個が引き起こす結晶欠陥Ｄ（ｚ）は、次の（１）もしくは（２）のように定義される。
【００３６】
（１）古典的分子動力学計算を用いる場合の定義。
分子動力学計算での計算領域を図５に示すようにセル分割する。例えば、サイズが２ｎｍ×２ｎｍ×２ｎｍのセル１、セル２、セル３である。あるセルでのＤ（ｚ）は、（１）式のように、深さｚに存在する原子Ａの位置（ＸA，ＹA，ＺA）の初期結晶構造位置（ＸA0，ＹA0，ＺA0)からのズレの総和と定義する。ここで、ＮAは１つのセル内に存在する結晶原子の数である。
【００３７】
【数１】
2010232594.tif 000003
【００３８】
（２）第一原理分子動力学計算を用いる場合の定義・
第一原理分子動力学計算では、原子、分子の電子状態（波動関数）を計算することができる。この電子状態ｎ（Ｅ）から見積もられる共有結合エネルギーＵ＝∫Ｅ×ｎ（Ｅ）ｄＥの変動:ΔＵ＝Ｕ／Ｕ０を欠陥と定義し、セル内の結合エネルギー変動ΔＵの総和をＤ(ｚi)とする。上記「Ｕ０」はイオン侵入の無い場合の結合エネルギーであり、「Ｅ」はハミルトニアンの対角化成分である。
【００３９】
このとき、あるセルｉでの最終的な蓄積ダメージＤT（ｚi）を（２）式のように定義する。Ｎiは、セルi内に入射してきたイオンの数である。
【００４０】
【数２】
2010232594.tif 000004
【００４１】
また、上記第４ステップの入射イオンの輸送軌跡については、（Ａ）の計算方法と（Ｂ）の計算方法がある。
【００４２】
（Ａ）の計算方法は、被加工体（例えばパターン）内を直進と鏡面反射（もしくは膜中侵入）を繰り返して伝播させていく方法である。
（Ｂ）の計算方法は、エッチングの際に形成されるパターン表面電荷分布による電位効果（チャージング効果）も考慮に入れて輸送軌跡を計算する方法である。
（Ａ）の計算方法では、イオンの速度成分（Ｖx，Ｖy）から得られる傾き：Ｖy／Ｖxと照射位置（もしくは反射位置）から得られる直線として軌跡を表現する。
一方、（Ｂ）の計算方法では、イオン以外に電子の存在も考慮に入れ、それらがパターン内に作り出す電位分布や電場分布を計算しその中を伝播するイオン・電子の運動方程式を解くことになる。その解法は、例えば、ポアソン方程式をＳＯＲ（Successive Over Relaxation）法といった逐次法などで解く。例えば、島田卓著、「表面チャージング・エッチング・デポジション競争過程下のＳｉＯ２および有機低誘電率材料のトレンチ形状の発展モデリング」慶応大学博士論文  ２００６年に開示されている。
【００４３】
次に、第５ステップＳ５として「反射確率Ｐと乱数値ξとの比較による侵入、反射の決定」を行う。この第５ステップＳ５では、入射イオンＪの入射エネルギーＥと入射角度Φを参照して求めた反射確率Ｐと、乱数値ξとを比較することで、上記入射イオンＪが上記被加工体中に侵入するか、表面で反射されるかを判断する。
例えば、非加工体（パターン）の側壁や底部に入射イオンが衝突したときには、その時点で乱数ξ（０＜ξ＜１）を振るとともに、データベースにある入射イオンの入射エネルギーＥ、入射角度Φを参照し、反射確率Ｐをスプライン補間によって割り出す。その確率Ｐと乱数値ξとを比較することで、イオンがその部分に深さｚまで侵入して結晶欠陥を与えるのか、表面で鏡面反射していく（イオンエネルギーは保存）のかを判断する。
【００４４】
上記入射イオンＪが上記被加工体中に入射されるξ＞Ｐの場合、以下のようにする。
次に、第６ステップＳ６として「データベースからの検索」を行う。この第６ステップＳ６では、予め、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって、イオン入射角度、イオン入射エネルギーおよび被加工体の膜種に基づいて上記被加工体中の入射イオンの分布を作成しておく。そして、この被加工体中の入射イオンの分布のデータベースを参照してデータを検索する。
【００４５】
次に、第７ステップＳ７として「入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める」を行う。この第７ステップＳ７では、上記検索したデータと、入射イオンＪの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める。
これにより、あるセルにおける該当入射角度、入射エネルギーでの結晶欠陥分布(深さzに依存)が求まる。さらに重み付けＦ（ｚ）（分子動力学計算時の全入射イオン数に対する侵入深さzでのイオン個数分布割合）した乱数を振ることで、侵入深さzを決定する。
【００４６】
例えば、上記ξ＞Ｐのような結晶欠陥を与える場合には、データベースから被加工体の膜種と入射イオン種を検索し、図６に示すように、（１）に示した該当する入射角度データΦに対して、（２）に示すように、エネルギー値Ｅと角度値Φのスプライン補間をする。そして（３）に示すように、重み付け乱数を振り深さを決定する。例えば、図７は、Ｅ＝２００ｅＶ、Φ＝４０度のイオンの入射の場合の補間の様子を示している。
【００４７】
次に、第８ステップＳ８として「欠陥のデータの蓄積とイオン数ΣＪ＞Ｎの判定」を行う。この第８ステップＳ８では、上記入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を記憶して欠陥のデータを蓄積し、前記入射イオンＪが前記総イオン数Ｎに達しているか否かを判断する。
【００４８】
上記第８ステップで上記入射イオン数が総イオン数Ｎに達していない場合には、第１１ステップＳ１１として「Ｊ＋１＝Ｊ」行い、Ｊ＋１＝Ｊ番目として上記第３ステップＳ３に戻る。
すなわち、上記一連の計算を、入射イオンJの総数がＮ個になるまで行う。
【００４９】
一方、上記第８ステップＳ８で上記入射イオン数が総イオン数Ｎに達している場合には、第９ステップＳ９として「計算終了、欠陥分布の作成」を行う。この第９ステップでは、計算を終了して、蓄積した欠陥のデータに基づいて欠陥分布を作成する。
【００５０】
また、上記第５ステップＳ５の判断で上記入射イオンＪが上記被加工体表面から反射されるξ≦Ｐの場合は、第１０ステップＳ１０として「鏡面反射として入射角度Φの設定」を行う。この第１０ステップＳ１０では、上記被加工体表面での鏡面反射とし入射角度Φを設定して上記第４ステップＳ４に進む。
【００５１】
上記アルゴリズムでは、上記第３ステップＳ３から上記第１１ステップＳ１１までの処理を１番目からＮ番目までの入射イオンＪに対して繰り返し行う。
【００５２】
上記イオン照射ダメージの予測方法では、モンテカルロ法による入射イオン（粒子）の加工パターン内輸送の考慮と、予め、分子動力学計算によって作成しておいたデータベースの使用を組み合わせることを特徴としている。これによって、分子動力学計算時間の部分を大幅に短縮化し、これまで困難であった１００ｎｍスケールでの被加工体（パターン）側壁、底部におけるイオンダメージの２次元もしくは３次元分布を短時間で計算することができる。
【００５３】
また、上記データベースとしては、例えば、入射イオン種、イオン入射エネルギー、イオン入射角度、および被イオン照射膜種に対する、イオン侵入による被イオン照射膜の結晶欠陥、イオン反射確率、重み付け値等のデータである。
【００５４】
上記説明したイオン照射ダメージの予測方法では、実験では測定が困難な被加工体の側壁や底部への入射イオンの侵入分布および入射イオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
【００５５】
例えば、上記イオン照射ダメージの予測方法のアルゴリズムでは、分子動力学計算では困難であった１００ｎｍスケールの実パターンを考慮した計算が可能になり、この実パターンに対してどれほどの結晶欠陥Ｄが入るのかという分布を、従来の分子動力学計算技術よりも高速に計算することができる。
また、イオンに限らず、光子（例えば、紫外線（ＵＶ光））が被エッチング膜に与える結晶欠陥についても上記イオン照射ダメージの予測方法を応用することが可能である。
【００５６】
さらに、例えばドライエッチング等によって被加工体（パターン）形状が変化していく状態を形状シミュレータで予測することによって、変化した被加工体（パターン）形状に対してリアルタイムでイオンダメージ分布を予測することができる。よって、形状スペックおよびデバイス電気特性に関連すると考えられているイオンダメージ欠陥の両方を考慮した最適プロセス条件を提供することができる。
上記形状シミュレータについては、後述する。
【００５７】
［シースシミュレータの一例］
上記シースシミュレータは、マックスウェル分布を有する速度のイオンがシース領域に入射されて、シース領域との電位差分だけ加速されることと、また上記シース領域中の中性粒子と衝突されることの繰り返しをモンテカルロ法によって求めるものである。
【００５８】
以下、上記シースシミュレータについて、図８のフローチャート図によって説明する。
【００５９】
図８に示すように、「入力パラメータの設定」Ｓ２０によって、入力パラメータを設定する。この入力パラメータとしては、電子密度もしくはプラズマ密度、電子温度、イオン温度、イオン質量、中性粒子温度、中性粒子質量、ガス圧力、下部バイアス周波数、自己誘導バイアスＶｄｃ、下部印加バイアスＶｒｆ、入射イオン数等がある。
【００６０】
次に、「粒子の打ち込み工程」を行う。
この「粒子の打ち込み工程」では、「初期速度、バイアスの初期位相部分、衝突までの距離の設定」Ｓ２１〜Ｓ２３を行う。
まず乱数により、「イオンの初期速度を設定」Ｓ２１を行う。例えば、マックスウェル分布によってイオンの初期速度が与えられる。
また乱数により、「バイアスの初期位相部分の設定」Ｓ２２を行う。
さらに乱数により、「衝突までの距離の決定」Ｓ２３を行う。
【００６１】
次に、「バイアスによる加速」Ｓ２４を行う。この「バイアスによる加速」では、バイアスによるイオンの加速を行う。
【００６２】
次に、「飛翔距離＜衝突距離の判断」Ｓ２５を行う。この「飛翔距離＜衝突距離の判断」において、飛翔距離＜衝突距離なる関係の場合、前記「バイアスによる加速」Ｓ２４に戻る。
一方、飛翔距離≧衝突距離なる関係の場合、「乱数を用いた衝突後の方向とエネルギーの計算」Ｓ２６を行う。例えば、乱数を用いて、入射イオンが被加工体に衝突した後の入射イオンの侵入方向もしくは反射方向を計算するとともにイオンのエネルギーを計算する。
【００６３】
次に、「バイアスによる加速、乱数による衝突までの距離の決定」Ｓ２７を行う。例えば、バイアスにより入射イオンは加速される。そして乱数を用いて、その加速された入射イオンが被加工体表面に衝突するまでの距離を計算する。
【００６４】
次に、「飛翔距離＜シース領域の厚さの判断」Ｓ２８を行う。この「飛翔距離＜シース領域の厚さの判断」において、飛翔距離＜シース領域の厚さなる関係の場合、前記「バイアスによる加速」Ｓ２４に戻る。
一方、飛翔距離≧シース領域の厚さなる関係の場合、「基板入射時の入射角度と入射エネルギーの計算」Ｓ２９を行う。例えば、シース領域に入る前のイオンは、上記説明したようにマックスウェル分布の速度を有している。このような速度を有するイオンがシース領域に入射してくる。シース領域にイオンが入射したとき、シース領域が持つ電位差分だけ、入射イオンを加速させる。このとき、中性粒子にもイオンが衝突する。ここでは、加速と衝突の繰り返しを、例えばモンテカルロ法によって計算される。
【００６５】
次に、「積算粒子数＜設定粒子数の判断」Ｓ３０を行う。この「積算粒子数＜設定粒子数の判断」において、積算粒子数＜設定粒子数の判断なる関係の場合、前記「粒子の打ち込み工程」に戻る。
一方、積算粒子数≧設定粒子数なる関係の場合、「計算の終了」Ｓ３１によって計算を終了する。
【００６６】
上記シースシミュレータは、上記のようなアルゴリズムの計算を行って、シース領域における入射イオンの挙動を計算する。
【００６７】
［イオン照射ダメージの予測方法の第２例］
次に、前記イオン照射ダメージの予測方法の第１例を用いて、シリコンゲートのエッチング加工におけるイオンダメージ分布の予測（イオン照射ダメージの予測方法の第２例）を行った。シリコンゲート加工におけるダメージ分布予測の計算アルゴリズムのフローチャート図を図９によって説明する。
【００６８】
図９に示すように、第１ステップＳ１０１として「パラメータの決定」を行う。この第１ステップＳ１０１では、イオンが照射される被エッチング膜の膜種、被エッチング膜のパターン構造、イオンフラックス量、エッチング時間の入力パラメータを決定する。上記被エッチング膜の構造には、被エッチング膜のパターンサイズ、パターン形状が含まれる。
【００６９】
次に、第２ステップＳ１０２として「入射個数Ｎの決定」を行う。この第２ステップＳ１０２では、モンテカルロ法によって上記入力パラメータを基にしてイオン照射時間内に被エッチング膜に入射してくる総イオン数Ｎを決定する。
【００７０】
次に、第３ステップＳ１０３として「シースシミュレータのパラメータの決定」を行う。この第３ステップＳ１０３では、前記図８によって説明したような入力パラメータを設定する。この入力パラメータとしては、電子密度もしくはプラズマ密度、電子温度、イオン温度、イオン質量、中性粒子温度、中性粒子質量、ガス圧力、下部バイアス周波数、自己誘導バイアスＶｄｃ、下部印加バイアスＶｒｆ、入射イオン数等がある。
【００７１】
次に、第４ステップ１０４として「シースシミュレータによる計算」を行う。このシースシミュレータによる計算では、初期エネルギー、入射角度を持った入射イオンの入射についてシミュレーションする。すなわち、前記説明したように、シース領域での入射イオンの挙動をシミュレーションする。例えば、Ｊ番目の入射イオンＪに対して上記被エッチング膜に入射する入射イオンＪの入射エネルギーと入射角度を求める。
【００７２】
次に、第５ステップＳ１０５として「モンテカルロ法による入射イオンＪの輸送軌跡（衝突位置と入射角度）の計算」を行う。この第５ステップＳ１０５では、上記被加工体の形状に対して、モンテカルロ法による入射イオンＪの被加工体への輸送軌跡（例えば上記被加工体との衝突位置と上記被加工体への入射角度）を計算する。
また、この入射エネルギーＥ、入射角度Φを持ったイオン１個を被加工体に当てたときの被加工体の結晶欠陥Ｄ（例えば、イオン侵入深さｚの関数）、イオン反射確率Ｐ、重み付け値Ｆ（例えば、イオン侵入深さｚの関数）等を計算しておく。この計算は、古典的分子動力学シミュレータもしくは第一原理分子動力学シミュレータを用いて、例えば平面の被加工体に対して計算する。そして、その計算結果をデータベース化しておく。例えば、図４のデータベースの概念図の一例に示すように、データベースを作成する。
【００７３】
次に、第６ステップＳ１０６として「反射確率Ｐと乱数値ξとの比較による侵入、反射の決定」を行う。この第６ステップＳ１０６では、入射イオンＪの入射エネルギーＥと入射角度Φを参照して求めた反射確率Ｐと、乱数値ξとを比較することで、上記入射イオンＪが上記被加工体中に侵入するか、表面で反射されるかを判断する。
例えば、非加工体（パターン）の側壁や底部に入射イオンが衝突したときには、その時点で乱数ξ（０＜ξ＜１）を振るとともに、データベースにある入射イオンの入射エネルギーＥ、入射角度Φを参照し、反射確率Ｐをスプライン補間によって割り出す。その確率Ｐと乱数値ξとを比較することで、イオンがその部分に深さｚまで侵入して結晶欠陥を与えるのか、表面で鏡面反射していく（イオンエネルギーは保存）のかを判断する。
【００７４】
上記入射イオンＪが上記被加工体中に入射されるξ＞Ｐの場合、以下のようにする。
次に、第７ステップＳ１０７として「データベースからの検索」を行う。この第７ステップＳ１０７では、予め、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって、イオン入射角度、イオン入射エネルギーおよび被加工体の膜種に基づいて上記被加工体中の入射イオンの分布を作成しておく。そして、この被加工体中の入射イオンの分布のデータベースを参照してデータを検索する。
例えば、上記ξ＞Ｐのような結晶欠陥を与える場合には、データベースから被加工体の膜種と入射イオン種を検索し、前記図６に示すように、該当する入射角度データΦに対してエネルギー値Ｅと角度値Φのスプライン補間をする。例えば、前記図７は、Ｅ＝２００ｅＶ、Φ＝４０度のイオンの入射の場合の補間の様子を示している。
【００７５】
次に、第８ステップＳ１０８として「入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める」を行う。この第８ステップＳ１０８では、上記検索したデータと、入射イオンＪの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める。
これにより、あるセルにおける該当入射角度、入射エネルギーでの結晶欠陥分布(深さzに依存)が求まる。さらに重み付けＦ（ｚ）（分子動力学計算時の全入射イオン数に対する侵入深さzでのイオン個数分布割合）した乱数を振ることで、侵入深さzを決定する。
【００７６】
次に、第９ステップＳ１０９として「欠陥のデータの蓄積とイオン数ΣＪ＞Ｎの判定」を行う。この第９ステップＳ１０９では、上記入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を記憶して欠陥のデータを蓄積し、前記入射イオンＪが前記総イオン数Ｎに達しているか否かを判断する。
【００７７】
上記第９ステップＳ１０９で上記入射イオン数が総イオン数Ｎに達していない場合には、第１１２ステップＳ１１２として「Ｊ＋１＝Ｊ」行い、Ｊ＋１＝Ｊ番目として上記第１０４ステップに戻る。
すなわち、上記一連の計算を、入射イオンJの総数がＮ個になるまで行う。
【００７８】
一方、上記第１０９ステップで上記入射イオン数が総イオン数Ｎに達している場合には、第１１０ステップとして「計算終了、欠陥分布の作成」を行う。この第１１０ステップでは、計算を終了して、蓄積した欠陥のデータに基づいて欠陥分布を作成する。
【００７９】
また、上記第１０６ステップの判断で上記入射イオンＪが上記被加工体表面から反射されるξ≦Ｐの場合は、第１１１ステップとして「鏡面反射として入射角度Φの設定」を行う。この第１１１ステップでは、上記被加工体表面での鏡面反射とし入射角度Φを設定して上記第１０５ステップに進む。
【００８０】
上記アルゴリズムでは、上記第１０４ステップから上記第１１２ステップまでの処理を１番目からＮ番目までの入射イオンＪに対して繰り返し行う。
【００８１】
上記アルゴリズムによって、例えば、レジストをマスクとするシリコンゲート加工のオーバーエッチングステップでの水素イオンによるダメージ分布を予測することができる。
このときのパターン構造は、レジスト膜厚：２５０ｎｍ、ＢＡＲＣ（反射防止膜）膜厚：８０ｎｍ、シリコン膜厚：１５０ｎｍ、スペース：３００ｎｍ、ライン幅：１００ｎｍのゲート加工評価用のパターンである。設定セルサイズは２ｎｍ×２ｎｍ×２ｎｍとし、計算中において、パターン形状は変化しない固定パターンとする。このセルサイズと等しい領域の分子動力学計算によるデータベースを予め用意しておく（例えば、前記図４参照）。イオンフラックスは１０16／ｓ・ｃｍ2、エッチング時間は１０ｓである。これに相当するパターン（５００ｎｍ×２ｎｍ）への総入射イオン数Ｎは１×１０6個である。また、下記条件によって、前記シースシミュレータから計算されるイオンエネルギーＥと入射角度Φの分布を、前記図９によって説明したアルゴリズムのパターン内輸送および上記データベースの補間計算の入力パラメータとする。なお、シースシミュレータによる計算で求めた入力パラメータを第３ステップＳ１０３のパラメータとする。
【００８２】
上記シースパラメータを以下のように設定される。
例えば、電子温度：５ｅＶ、
イオン温度：１０００Ｋ、
中性粒子温度：４００Ｋ、
ガス圧力：１．３３Ｐａ、１３．３Ｐａ、６．７Ｐａ、
プラズマ密度：１０10／ｃｍ3、
プラズマ電位：２０Ｖ、
印加バイアス電圧：２００Ｖ、
自己バイアス電圧：−２００Ｖ、
印加バイアス周波数：１３．５６ＭＨｚ、
イオン質量：１ａｍｕ、
中性粒子質量：１ａｍｕである。
【００８３】
本アルゴリズムコード実行のプラットフォームは、Ｗｉｎｄｏｗｓ／Ｃｙｇｗｉｎ  ＯＳである(ただし、Ｍａｃ  ＯＳＸ、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ系ＯＳでもかまわない)。また、本アルゴリズムはＦｏｒｔｒａｎ７７で構築されている。その他、Ｆｏｒｔｒａｎ９０、Ｆｏｒｔｒａｎ９５、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡなど、プログラム言語の種類は問わない。本アルゴリズムを実装したダメージシミュレータの概観図を図１０に示す。インターフェイス部分（計算制御・計算の可視化）は、ｔｃｌ／ｔｋとＰＧＰＬＯＴで構築されている。他の制御系言語・可視化ツールを用いてもかまわない。
【００８４】
そして、ガス圧力が１．３３Ｐａ、１３．３Ｐａ、６．７Ｐａの場合のイオンによる２次元欠陥分布を計算し、かつ、そのときのイオンエネルギーとパターン直上への入射角度分布を計算する。その計算時間は、ＣＰＵ：Ｉｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍ Ｍ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ １．６０ＧＨｚを搭載した計算機のＷｉｎｄｏｗｓ／Ｃｙｇｗｉｎ  ＯＳとするプラットフォーム上で５０時間であった。一方、分子動力学計算単体で、パターンが形成されていない２ｎｍ×２ｎｍ平面領域のサンプルでの計算時間は２０００時間であった。よって、本発明のイオン照射ダメージの予測方法を用いることで、計算時間の大幅な短縮化が可能になったことがわかる。なお、上記計算はドーズ量が等しい場合の計算時間で比較している。
【００８５】
また、本発明のイオン照射ダメージの予測方法では、被加工膜（例えば被エッチング膜、被イオン注入膜等）の膜種は、シリコンに限らず、酸化シリコン、窒化シリコン、有機系膜、その他の金属膜でもかまわない。
【００８６】
また、本発明のイオン照射ダメージの予測方法では、適用されるパターン構造は、ゲート以外に、サイドウォール、シャロートレンチ、ダマシン構造、コンタクトホール、ビアホールなど形状の種類を問わない。また、上記イオン照射ダメージの予測方法では、固定パターン（例えばオーバエッチングに相当）について述べたが、時間変化するパターン形状（主エッチングに相当）についても適用できる。ここでは２次元分布について述べたが、３次元への拡張は容易に行える。
【００８７】
さらに、計算精度を向上させるために、チャージング効果（エッチング中にパターン表面に蓄積される電荷が作り出す電位差により、イオン、電子の輸送が影響を受けること）を考慮に入れてもかまわない。これによって、被加工体への入射イオンおよび電子の照射によって生成される電位効果を考慮して、入射イオンの輸送軌跡を決定することができる。
【００８８】
上記イオン照射はプラズマエッチングでのイオン照射である。したがって、分子動力学計算によって作成したデータベースに被加工体の電気伝導度を加えることで、プラズマエッチングにおける被加工体の側壁および底部における電気伝導度の２次元分布もしくは３次元分布を計算することができる。
【００８９】
［イオン照射ダメージの予測方法の第３例］
次に、前記イオン照射ダメージの予測方法の第１例を用いて、シリコンゲートのエッチング加工におけるイオンダメージ分布の予測（イオン照射ダメージの予測方法の第３例）を行った。シリコンゲート加工におけるダメージ分布予測の計算アルゴリズムのフローチャート図を図１１によって説明する。
【００９０】
図１１に示すように、第１ステップＳ１０１として「パラメータの決定」を行う。この第１ステップＳ１０１では、イオンが照射される被エッチング膜の膜種、被エッチング膜のパターン構造、イオンフラックス量、エッチング時間の入力パラメータを決定する。上記被エッチング膜の構造には、被エッチング膜のパターンサイズ、パターン形状が含まれる。
その際、上記イオンのフラックス量は、実プロセス条件である「レシピパラメータ」ステップ１２１を入力パラメータとする「気相シミュレータの計算」ステップ１２２から計算予測した値を用いる。
【００９１】
次に、第２ステップＳ１０２として「入射個数Ｎの決定」を行う。この第２ステップＳ１０２では、モンテカルロ法によって上記入力パラメータを基にしてイオン照射時間内に被エッチング膜に入射してくる総イオン数Ｎを決定する。
【００９２】
次に、第３ステップＳ１０３として「シースシミュレータのパラメータの決定」を行う。この第３ステップＳ１０３では、前記図８によって説明したような入力パラメータを設定する。この入力パラメータとしては、電子密度もしくはプラズマ密度、電子温度、イオン温度、イオン質量、中性粒子温度、中性粒子質量、ガス圧力、下部バイアス周波数、自己誘導バイアスＶｄｃ、下部印加バイアスＶｒｆ、入射イオン数等がある。
【００９３】
次に、第４ステップ１０４として「シースシミュレータによる計算」を行う。このシースシミュレータによる計算では、初期エネルギー、入射角度を持った入射イオンの入射についてシミュレーションする。すなわち、前記説明したように、シース領域での入射イオンの挙動をシミュレーションする。例えば、Ｊ番目の入射イオンＪに対して上記被エッチング膜に入射する入射イオンＪの入射エネルギーと入射角度を求める。
【００９４】
次に、第５ステップＳ１０５として「モンテカルロ法による入射イオンＪの輸送軌跡（衝突位置と入射角度）の計算」を行う。この第５ステップＳ１０５では、上記被加工体の形状に対して、モンテカルロ法による入射イオンＪの被加工体への輸送軌跡（例えば上記被加工体との衝突位置と上記被加工体への入射角度）を計算する。
また、この入射エネルギーＥ、入射角度Φを持ったイオン１個を被加工体に当てたときの被加工体の結晶欠陥Ｄ（例えば、イオン侵入深さｚの関数）、イオン反射確率Ｐ、重み付け値Ｆ（例えば、イオン侵入深さｚの関数）等を計算しておく。この計算は、古典的分子動力学シミュレータもしくは第一原理分子動力学シミュレータを用いて、例えば平面の被加工体に対して計算する。そして、その計算結果をデータベース化しておく。例えば、図４のデータベースの概念図の一例に示すように、データベースを作成する。
【００９５】
次に、第６ステップＳ１０６として「反射確率Ｐと乱数値ξとの比較による侵入、反射の決定」を行う。この第６ステップＳ１０６では、入射イオンＪの入射エネルギーＥと入射角度Φを参照して求めた反射確率Ｐと、乱数値ξとを比較することで、上記入射イオンＪが上記被加工体中に侵入するか、表面で反射されるかを判断する。
例えば、非加工体（パターン）の側壁や底部に入射イオンが衝突したときには、その時点で乱数ξ（０＜ξ＜１）を振るとともに、データベースにある入射イオンの入射エネルギーＥ、入射角度Φを参照し、反射確率Ｐをスプライン補間によって割り出す。その確率Ｐと乱数値ξとを比較することで、イオンがその部分に深さｚまで侵入して結晶欠陥を与えるのか、表面で鏡面反射していく（イオンエネルギーは保存）のかを判断する。
【００９６】
上記入射イオンＪが上記被加工体中に入射されるξ＞Ｐの場合、以下のようにする。
次に、第７ステップＳ１０７として「データベースからの検索」を行う。この第７ステップＳ１０７では、予め、古典的分子動力学計算もしくは第一原理分子動力学計算によって、イオン入射角度、イオン入射エネルギーおよび被加工体の膜種に基づいて上記被加工体中の入射イオンの分布を作成しておく。そして、この被加工体中の入射イオンの分布のデータベースを参照してデータを検索する。
例えば、上記ξ＞Ｐのような結晶欠陥を与える場合には、データベースから被加工体の膜種と入射イオン種を検索し、前記図６に示すように、該当する入射角度データΦに対してエネルギー値Ｅと角度値Φのスプライン補間をする。例えば、前記図７は、Ｅ＝２００ｅＶ、Φ＝４０度のイオンの入射の場合の補間の様子を示している。
【００９７】
次に、第８ステップＳ１０８として「入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める」を行う。この第８ステップＳ１０８では、上記検索したデータと、入射イオンＪの入射エネルギーおよび入射角度に基づいて入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める。
これにより、あるセルにおける該当入射角度、入射エネルギーでの結晶欠陥分布(深さzに依存)が求まる。さらに重み付けＦ（ｚ）（分子動力学計算時の全入射イオン数に対する侵入深さzでのイオン個数分布割合）した乱数を振ることで、侵入深さzを決定する。
【００９８】
次に、第９ステップＳ１０９として「欠陥のデータの蓄積とイオン数ΣＪ＞Ｎの判定」を行う。この第９ステップＳ１０９では、上記入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を記憶して欠陥のデータを蓄積し、前記入射イオンＪが前記総イオン数Ｎに達しているか否かを判断する。
【００９９】
上記第９ステップＳ１０９で上記入射イオン数が総イオン数Ｎに達していない場合には、第１１２ステップＳ１１２として「Ｊ＋１＝Ｊ」行い、Ｊ＋１＝Ｊ番目として上記第１０４ステップに戻る。
すなわち、上記一連の計算を、入射イオンJの総数がＮ個になるまで行う。
【０１００】
一方、上記第１０９ステップで上記入射イオン数が総イオン数Ｎに達している場合には、第１１０ステップとして「計算終了、欠陥分布の作成」を行う。この第１１０ステップでは、計算を終了して、蓄積した欠陥のデータに基づいて欠陥分布を作成する。
【０１０１】
また、上記第１０６ステップの判断で上記入射イオンＪが上記被加工体表面から反射されるξ≦Ｐの場合は、第１１１ステップとして「鏡面反射として入射角度Φの設定」を行う。この第１１１ステップでは、上記被加工体表面での鏡面反射とし入射角度Φを設定して上記第１０５ステップに進む。
【０１０２】
上記アルゴリズムでは、上記第１０４ステップから上記第１１２ステップまでの処理を１番目からＮ番目までの入射イオンＪに対して繰り返し行う。
【０１０３】
上記イオン照射ダメージの予測方法の第３例においても、被エッチング膜種とパターン構造の種類、固定パターンなのかもしくは加工によって時間変動するパターンなのかは問わない。さらに、チャージング効果を考慮してもかまわない。
【０１０４】
ここで、気相シミュレータについて、そのアルゴリズムを示した図１２のフローチャート図によって説明する。
【０１０５】
図１２に示すように、まず、「パラメータの決定」ステップ２０１によって、例えば、プロセス情報、装置情報、ウエハ情報、壁情報（チャンバーの壁情報）を決定する。上記プロセス情報としては、電子温度、圧力（処理雰囲気の圧力）、流量（プロセスガスの流量）、イオン温度、中性粒子温度、バルクプラズマ密度、エッチング時間等が挙げられる。上記装置除去としては、チャンバー半径、ギャップ長（被加工体（ウエハ）と上部電極との距離）、上部電極半径、チャンバー体積等が挙げられる。上記ウエハ情報としては、開口率、ウエハ半径等が挙げられる。上記壁情報としては、粒子付着確率（天板）、粒子付着確率（側壁）等が挙げられる。
【０１０６】
次に、「電子密度の計算」ステップ２０２を行う。この電子密度の計算では、例えば陽光柱モデルによって得た値を適用するか、もしくは実測値を与える
ここで、電子密度の計算を説明する。
モデルの入力パラメータである電子密度（例えばプラズマ密度）分布にかんしては、流体の連続の式において、定常状態、軸対称分布ｎ（ｒ）を仮定すると、（３）式に示した拡散方程式が得られる（陽光柱理論）。式中、νは衝突周波数、Ｄは拡散係数を表す。
【０１０７】
【数３】
2010232594.tif 000005
【０１０８】
上記（３）式はＢｅｓｓｅｌ微分方程式であり、ｒ＝０で密度ｎ0をとるとすると、解は０次のＢｅｓｓｅｌ関数Ｊを用いて（４）式のようにあらわすことができる。
【０１０９】
【数４】
2010232594.tif 000006
【０１１０】
円筒状の側壁（チャンバーの側壁）において、ｒ＝Ｒで、ｎ＝０を取るとすると、Ｊ＝０を満たす最小の解は２．４０５となり、結局、電子密度分布ｎ（ｒ）はチャンバー中心からの距離ｒとチャンバー半径Ｒｗｏ用いて（５）式のように表される。
【０１１１】
【数５】
2010232594.tif 000007
【０１１２】
これによって、チャンバー内の位置に対応した電子密度を求めることができる。
【０１１３】
次に、「粒子密度、フラックスの計算」ステップ２０２を行う。この粒子密度、フラックスの計算では、一例として、塩素（Ｃｌ）系ガスについて説明する。もちろん、他のガス系にも適用できる。例えば、各イオン、ラジカル密度の時間変化について、Ｃｌ、Ｃｌ+、Ｃｌ++、Ｃｌ-、Ｃｌ2+、ＳｉＣｌ4、ＳｉＣｌ2に関する連立常微分方程式は、（６）式のように表される。
【０１１４】
【数６】
2010232594.tif 000008
【０１１５】
ここで、ｎ（ｉ，ｔ）は着目している粒子の密度、ｋmは反応レート、Ｎ（ｊ、ｔ）は粒子ｉと反応する相手の粒子密度、τrとτnはそれぞれ排気と拡散の特性時間である。上記（６）式の連立常微分方程式では、電子密度、化学反応レート、時間ステップなどオーダーの大きく異なる項を扱うので、通常の４次のＲｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａ法では条件によって解が収束しない場合がある。そこで、本モデルでは、Ｓｔｉｆｆな連立常微分方程式の陰的数値解法として知られるＧｅａｒ法を採用している。また、電子密度とＣｌ2密度に関して、プラズマ化の主反応の時間スケール（緩和時間）が他の反応に比べて短い（＜０．１ｎｓｅｃ．）ことと、常にガスが供給されていることから、一定と仮定している。
（６）式でのτrは排気時間（ｓｅｃ．）であり、ガス圧力Ｐ（ｍＴ）、チャンバー容積Ｖ（リットル）、総流量Ｑ（ｓｃｃｍ）を用いて、（７）式のように表される。τrはおよそｍｓｅｃ．から数十ｍｓｅｃ．のオーダーである。
【０１１６】
【数７】
2010232594.tif 000009
【０１１７】
また、上記常微分方程式でのτnは拡散特性時間（ｓｅｃ．）であり、特性拡散長Λ（プラズマバルク部分を考えるとすると円筒プラズマの場合の拡散長と近似できる）と拡散定数Ｄ（両極性拡散するものとする）を用いて以下の（８）式〜（１３）式のように表される。ここで、Ｒはチャンバー半径（ｃｍ）、νは衝突周波数（ｓｅｃ．）、ｋBはボルツマン定数（１．３０８×１０-23Ｊ／Ｋ）、Ｔeは電子温度（ｅＶ×１１６００Ｋ）、ｍはイオンの質量（Ｚ×１．６２７×１０-27ｋｇ）、ｎ0はプラズマ密度（ｍ-3）、λDはデバイ長である。τnはおよそｍｓｅｃ．のオーダーである。
【０１１８】
【数８】
2010232594.tif 000010
【０１１９】
【数９】
2010232594.tif 000011
【０１２０】
【数１０】
2010232594.tif 000012
【０１２１】
【数１１】
2010232594.tif 000013
【０１２２】
【数１２】
2010232594.tif 000014
【０１２３】
【数１３】
2010232594.tif 000015
【０１２４】
そして、連立常微分方程式を解いて得られた粒子密度を用いることで、ボーム速度と熱運動速度を仮定すると、イオンとラジカルのフラックスΓion、Γradicalは以下の（１４）式、（１５）式のように表される。ここで、ｋBはボルツマン定数、Ｔeは電子温度、Ｔnはラジカル温度、ｎiとｎnはそれぞれイオンとラジカルの密度、ＭiとＭはそれぞれイオンとラジカルの質量である。
【０１２５】
【数１４】
2010232594.tif 000016
【０１２６】
【数１５】
2010232594.tif 000017
【０１２７】
上記のようにして、粒子密度とフラックスを計算する。
【０１２８】
次に、「計算到達時間の判断」ステップ２０４によって、設定したエッチング時間内か否かを判断する。設定したエッチング時間内であれば「計算終了」ステップ２０５によって計算を終了する。一方、設定したエッチング時間内でなければ、「時間発展」ステップ２０６によって、所定時間経過したとき前記粒子密度およびフラックスの計算を行い、再度、「計算到達時間の判断」ステップ２０４によって、設定したエッチング時間内か否かを判断する。このように、設定したエッチング時間内になるまで、繰り返し行う。
【０１２９】
前記第１例〜第３例において、第一原理分子動力学計算を用いたデータベースを用いる際二フッ化ホウ素（ＢＦ2）、前記図４に示したようなデータベースに電気伝導度を加えることができる。このようにデータベースに電気伝導度を加えることで、プロセスを反映したダメージ領域での電気特性変動（電気伝導分布）を加工中ならびに加工直後に予測することができる。データベース値の補間方法は、前記図６によって説明した方法と同様である。
上記データベースを作成する時の電気伝導度の導出については、第一原理分子動力学計算で求められる波動関数とハミルトニアンから非平衡グリーン関数法を用いて行う。電気伝導度の導出方法については、例えば、Meir and Wingreen 1992, Phys.Rev.Lett., Vol.68, P2512に開示されている。
【０１３０】
＜２．第２の実施の形態＞
［イオン照射ダメージのシミュレータの一例］
本発明の第２実施の形態に係るイオン照射ダメージのシミュレータの一例を、以下に説明する。
【０１３１】
イオン照射ダメージのシミュレータは、被加工体に入射される入射イオンにより発生する欠陥を予測する計算を行う演算部と、この演算部で求めた上記イオン照射による上記被加工体の欠陥の分布を出力する出力部とを有している。
上記演算部は、前記イオン照射ダメージの予測方法の第１例〜第３例等で説明した計算アルゴリズムのいずれかを実施するものである。
上記出力部は、例えば、上記演算部で求めたイオン照射による上記被加工体の欠陥の分布を表示する画像表示装置である。もしくは、上記演算部で求めたイオン照射による上記被加工体の欠陥の分布を印刷する印刷装置である。または、上記演算部で求めたイオン照射による上記被加工体の欠陥の分布を記憶する記憶媒体である。例えば、ハードディスクのような記憶媒体に記憶させることによって、その記憶された被加工体の欠陥の分布を用いて、イオン照射装置の制御部にプロセス条件をフィードバックすることが可能になる。
【０１３２】
＜３．第３の実施の形態＞
［イオン照射装置の第１例］
本発明の第３実施の形態に係るイオン照射装置の第１例を、図１３のブロック図によって説明する。
【０１３３】
図１３に示すように、イオン照射装置は、ドライエッチング装置４００であり、エッチングによる被加工体の形状変化を予測する形状シミュレータ４１０を備えている。さらに、上記形状シミュレータ４１０によって予測した上記被加工体の形状データを参照して、上記エッチングによるイオン照射ダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレータ４２０を備えている。
そして、上記イオン照射ダメージのシミュレータ４２０によって予測されたシミュレーション結果に基づいて、イオン照射ダメージを最小とするエッチング条件に制御する制御部４３０と、この制御部４３０の指令に基づいてエッチングを行うエッチング処理部４４０を有している。
このエッチング処理部４４０には、処理状態をモニタリングする測定器（図示せず）が備えられている。例えば、ラングミュアープローブ、ＯＥＳ（発光分光計）とＱＭＳ（四重極質量分析器）、エネルギースペクトルアナライザー等である。
【０１３４】
上記イオン照射ダメージのシミュレータ４２０は、上記第２実施の形態で説明したように、前記イオン照射ダメージの予測方法の第１例〜第３例等で説明した計算アルゴリズムを実施するイオン照射ダメージのシミュレータである。
【０１３５】
上記形状シミュレータ４１０は、加工形状を予測するものであり、その概観図を図１４に示す。そして、上記形状シミュレータ４１０と上記イオン照射ダメージのシミュレータ４２０は、図１５および図１６に示された計算アルゴリズムを実施する。
まず、図１５の形状シミュレータ４１０のフローチャート図によって説明する。
【０１３６】
図１５に示すように、上記計算は図中のステップＳ４１１からステップＳ４１７により行われる。
【０１３７】
ステップＳ４１１の「インプットパラメータ」には、プロセスレシピ値およびエッチング処理部４４０内のモニター（図示せず）の測定値を用いる。
そして、ステップＳ４１２の「シミュレータによる計算（データベースからの補正値の取得）」でデータベースからの補正値を取得する。この詳細については、図１４によって説明する。データベースには、例えばマスク開口率、パターン構造（立体角）、エッチングガス、被エッチング膜種、ウエハ温度、ガス圧力、ガス流量、パワーに対するＣＤとテーパー角等のデータが保管されている。
【０１３８】
次に、ステップＳ４１３の「補正値を制御部に受け渡し」によって、上記取得した補正値を上記制御部４３０に受け渡す。そして制御部４３０は上記エッチング処理部４４０にこの補正値に基づいたプロセスパラメータを送る。
【０１３９】
次いで、ステップＳ４１４の「エッチング処理部のプロセスパラメータを補正値に設定」によって、上記制御部４３０から送られてきた補正値に基づき、プロセスパラメータを補正値に設定する。そして、補正値に基づいたエッチングを行う。
【０１４０】
次いで、エッチングを所定時間だけ進行させ、ステップＳ４１５の「エッチング終了？」によって、エッチングを終了させてよいか、否かを判断する。ここでは、例えば、エッチング形状が所望の形状に到達しているか否かを判断する。
上記ステップＳ４１５の「エッチング終了？」において、エッチングが未終了と判断された場合には、ステップＳ４１６の「時間発展」によって、現時点のエッチング状況に基づいて、新たな補正値を取得するために、上記ステップＳ４１２の「シミュレータによる計算（データベースからの補正値の取得）」以降を繰り返し行う。
【０１４１】
一方、上記ステップＳ４１５の「エッチング終了？」において、エッチング終了と判断された場合にはエッチングを終了し、さらに、ステップＳ４１７の「シミュレーション終了」によって、シミュレーションを終了する。
【０１４２】
次に、上記ステップＳ４１２の「シミュレータによる計算（データベースからの補正値の取得）」の詳細について、図１６によって説明する。
【０１４３】
図１６に示すように、まず、ステップＳ４２１の「モニタリング信号で照合」によって、例えば、上記エッチング処理部４４０内に設置されている下部電極の温度データに基づいて、所望の加工寸法（ＣＤ）を満たす最良値Ｔ’を、補間法によって求める。
【０１４４】
次いで、ステップＳ４２２の「最良値Ｔ’での加工寸法（ＣＤ）の許容スペックの判断」によって、最良値Ｔ’での加工寸法（ＣＤ）が許容スペック内か否かを判断する。そして最良値Ｔ’での加工寸法（ＣＤ）が許容スペック内の場合には、前記ステップＳ４１３の「補正値を制御部に受け渡し」に進む。
一方、最良値Ｔ’での加工寸法（ＣＤ）が許容スペックを外れている場合には、次のステップＳ４２３の「モニタリング信号と最良値Ｔ’で照合」によって、例えば、上記エッチング処理部４４０内のガス圧力データで、所望の加工寸法（ＣＤ）を満たす最良値Ｐ’を補間法によって求める。
【０１４５】
次いで、ステップＳ４２４の「最良値Ｐ’での加工寸法（ＣＤ）の許容スペックの判断」によって、最良値Ｐ’での加工寸法（ＣＤ）が許容スペック内か否かを判断する。そして最良値Ｐ’での加工寸法（ＣＤ）が許容スペック内の場合には、前記ステップＳ４１３の「補正値を制御部に受け渡し」に進む。
一方、最良値Ｐ’での加工寸法（ＣＤ）が許容スペックを外れている場合には、次のステップＳ４２５の「モニタリング信号と最良値Ｔ’と最良値Ｐ’で照合」を行う。このステップＳ４２５では、例えば、上記エッチング処理部４４０内の下部バイアスパワーデータで、所望の加工寸法（ＣＤ）を満たす最良値Ｗｂ’を補間法によって求める。
【０１４６】
次いで、ステップＳ４２６の「最良値Ｐ’と最良値Ｗｂ’の範囲でイオン照射ダメージの予測方法の実行」によって、前記図１によって説明したイオン照射ダメージの予測方法の第１例のアルゴリズムを実行する。なお、前記イオン照射ダメージの予測方法の第２例、第３例を実施することもできる。
【０１４７】
次いで、ステップＳ４２８の「ダメージを最小にする最良値Ｐ’と最良値Ｗｂ’を決定
」によって、ダメージを最小にする最良値Ｐ’と最良値Ｗｂ’を決める。
【０１４８】
上記ドライエッチング装置４００は、エッチング処理部４４０内のエッチング状態をモニタリングして、そのデータを上記形状シミュレータ４１０に送る。そして、形状シミュレータ４１０で生成された被加工体（被エッチングパターン、被エッチング膜等）の形状変化を考慮して、イオン照射ダメージのシミュレータ４２０でイオン照射によるダメージを最小にするプロセス条件（シミュレーション補正値）を得る。このシミュレーション補正値を制御部４３０に送り、そこからエッチング処理部４４０に動作信号を送ることでプロセス補正を実現する。
【０１４９】
本発明のイオン照射装置であるドライエッチング装置４００では、本発明のイオン照射ダメージのシミュレータ４２０を備えている。このため、実験では測定が困難なイオン注入時の被加工体の側壁や底部に入射するイオンの侵入分布および入射するイオンによる物理ダメージ量（結晶欠陥）の２次元もしくは３次元分布が定量的に現実的な計算時間内で予測される。その理由は、予め、分子動力学計算して作成しておいたデータベースを利用しているため、イオン侵入分布および結晶欠陥分布の計算時間が少なくてすむためである。
よって、イオン照射を用いたエッチングのシミュレーション時間を大幅に短縮でき、かつ、所望の加工寸法を実現しつつイオン照射ダメージを最小化できる。このため、ＣＭＯＳデバイスやイメージセンサのエッチングプロセスの開発や評価の短ＴＡＴ化、開発コストの削減を実現できるという利点がある。
【０１５０】
［イオン照射装置の第２例］
本発明の第３実施の形態に係るイオン照射装置の一例を、図１７のブロック図によって説明する。
【０１５１】
図１７に示すように、イオン照射装置は、イオン注入装置５００であり、イオン注入によるイオン照射ダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレータ５２０を備えている。
そして、上記イオン照射ダメージのシミュレータ５２０によって予測されたシミュレーション結果に基づいて、イオン照射ダメージを最小とするイオン注入条件に制御する制御部５３０と、この制御部５３０の指令に基づいてエッチングを行うイオン注入処理部５４０を有している。
このイオン注入処理部５４０には、イオン源５４２が備えられ、このイオン源５４２には、例えばイオン源用電源、ガスボックス（イオン注入用ガスの供給源）等も含まれる。そして、上記イオン源５４２のイオンの射出側には、質量分析部５４４が備えられている。この質量分析部５４４には、イオンの方向性を整えるマグネット、スリット等も含まれる。そして、上記質量分析部５４４のイオンの射出側には、イオンを加速する加速器５４６が備えられている。さらに上記加速器５４６のイオンの射出側には、ウエハに加速されたイオンを照射するウエハ処理室５４８が備えられている。
【０１５２】
上記イオン注入装置５００を用いたイオン注入方法のフローチャートを図１８によって説明する。
【０１５３】
まず、図１８に示すように、「入力パラメータの決定」ステップ５１１で、プロセス条件のパラメータとそのパラメータ許容範囲を設定する。例えば、プロセス条件のパラメータとしては、イオンエネルギー、入射角度、ドーズ量等がある。パラメータ許容範囲としては、ドーズ量を±１０％振る、イオン入射角を振る等である。
【０１５４】
次に、「シミュレータによる計算」ステップ５１２によって、上記パラメータ許容範囲内で、欠陥量をデータベース参照検索・補間計算することで、欠陥量を最小にできる最適プロセスパラメータへと自動補正する。このシミュレータには、前記イオン照射ダメージの予測方法の第１例を用いたイオン照射ダメージのシミュレータを用いる。イオン注入であるため、イオン注入領域の形状変化はないものとすることができるので、エッチングの場合のように形状シミュレータを用いる必要はない。なお、イオン注入領域の形状変化を生じる場合には、前記イオン照射ダメージの予測方法の第２例、第３例を用いたイオン照射ダメージのシミュレータを用いることもできる。この場合、入力パラメータの設定条件はイオン注入に適合した条件を用いる。
【０１５５】
そして、「補正値を制御部に受け渡し」ステップ５１３によって、上記制御部５３０を通して、その補正条件をイオン注入処理部５４０側に送る。
【０１５６】
これによって、「イオン注入処理部のプロセスパラメータを補正値に設定」ステップ５１４によって、プロセスパラメータを補正値に設定する。
【０１５７】
そして、「イオン注入」ステップ５１５によって、イオン注入プロセスを実行する。これにより、欠陥量を抑制したイオン注入プロセスを行うことができる。
【０１５８】
上記イオン注入装置５００のイオン注入プロセスでは、データベース（前記図４参照）で考慮するイオン入射エネルギー領域をさらに高くする（ｋｅＶのオーダーにする）ことができる。それによって、イオン入射条件パターンへのイオン注入工程時に生成される結晶欠陥分布とその分布のイオン入射エネルギーとイオン入射角度依存性も定量予測することができる。よって、欠陥量も加味した注入条件（イオン注入エネルギー、イオン注入角度、ドーズ量）の最適化を行うことができる。
【０１５９】
＜４．第４の実施の形態＞
［イオン照射方法の第１例］
本発明の第４実施の形態に係るイオン照射方法の第１例を以下に説明する。
【０１６０】
イオン照射方法の第１例は、例えば上記イオン照射装置の第１例を用いて実施される。
まず、形状シミュレータでエッチングによる被加工体の形状変化を予測する形状シミュレーションを行う。
次いで、イオン照射ダメージのシミュレータによって、上記形状シミュレーションによって予測した上記被加工体の形状データを参照して、上記エッチングによるイオン照射ダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレーションを行う。
次いで、上記イオン照射ダメージのシミュレーションによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、イオン照射ダメージを最小とするエッチング条件（補正値）を制御部に送る。
そして制御部で補正値に基づいて補正されたプロセス条件で被加工体のエッチングを行う。
【０１６１】
上記形状シミュレーション、上記イオン照射ダメージの予測方法は、前記説明した形状シミュレーション、イオン照射ダメージのシミュレーションを用いることができる。
【０１６２】
［イオン照射方法の第２例］
本発明の第４実施の形態に係るイオン照射方法の第２例を以下に説明する。
【０１６３】
イオン照射方法の第２例は、例えば上記イオン照射装置の第２例を用いて実施される。
まずイオン照射ダメージのシミュレータで被加工体へのイオン照射によるダメージを予測するイオン照射ダメージのシミュレーションを行う。
次いで、上記イオン照射ダメージのシミュレーションによって予測されたシミュレーション結果に基づいて、プロセス条件の範囲内でイオン照射ダメージを最小とするイオン注入条件に補正する。
そして、イオン注入条件に基づいて上記被加工体へのイオン照射処理を行う。
【０１６４】
上記イオン照射ダメージの予測方法は、前記説明したイオン照射ダメージのシミュレーションを用いることができる。
【０１６５】
上記イオン照射方法の第２例のイオン注入プロセスでは、データベース（前記図４参照）で考慮するイオン入射エネルギー領域をさらに高くする（ｋｅＶのオーダーにする）ことができる。それによって、イオン入射条件パターンへのイオン注入工程時に生成される結晶欠陥分布とその分布のイオン入射エネルギーとイオン入射角度依存性も定量予測することができる。よって、欠陥量も加味した注入条件（イオン注入エネルギー、イオン注入角度、ドーズ量）の最適化を行うことができる。
【０１６６】
以上、説明したように、実験では測定困難な加工パターン側壁や底部でのイオン侵入分布およびイオンによる物理的ダメージ量（結晶欠陥等）の２次元分布もしくは３次元分布を予測することができる。しかも、定量的に、かつ従来の分子動力学計算よりも大幅な計算時間の短縮で予測することができる。
【０１６７】
また、形状シミュレータを用いた場合、実パターン加工形状とイオンダメージ量の両方を予測することができるため、所望スペック形状でかつ低ダメージを実現できる加工プロセスの最適化を自動で行うことできる。これにより、ＣＭＯＳデバイスプロセスやイメージセンサプロセス開発や評価の短ＴＡＴ化、開発コストの削減を実現することができる。
【０１６８】
さらに、形状シミュレータを用いた場合、かつ、電気伝導度を考慮した場合、形状とダメージ双方を考慮した加工が行え、そのときの電気伝導度分布の予測までも行える。よって、ＣＭＯＳデバイスやイメージセンサの性能特性（例えば信号電荷量Ｑｓ、暗電流抑制、白点低減）を大きく向上させることができる。
【０１６９】
また、加工雰囲気の気相、イオンシース領域、被加工体の形状、ダメージ分布を全てシミュレータで予測することができるため、新構造や新プロセスの開発を、実際のウエハを用いることなく机上でかつ短時間に行うことが可能となる。
【０１７０】
また、ダメージを最小にする補正値でエッチングやイオン注入を実行できることから、被加工体へのイオン注入起因の結晶欠陥も抑制できる。このため、デバイス特性をさらに向上させることができる。
【符号の説明】
【０１７１】
４００…ドライエッチング装置、４１０…形状シミュレータ、４２０…イオン照射ダメージのシミュレータ、４３０…制御部、４４０…エッチング処理部、５００…イオン注入装置、５２０…イオン照射ダメージのシミュレータ、５３０…制御部、５４０…イオン注入処理部、Ｓ１…パラメータの決定、Ｓ２…入射個数Ｎの決定、Ｓ３…入射個数Ｎの決定、Ｓ４…モンテカルロ法による入射イオンＪの輸送軌跡（衝突位置と入射角度）の計算、Ｓ５…反射確率Ｐと乱数値ξとの比較による侵入、反射の決定、Ｓ６…データベースからの検索、Ｓ７…入射イオンＪの侵入深さと侵入位置を求める、Ｓ８…欠陥のデータの蓄積とイオン数ΣＪ＞Ｎの判定、Ｓ１１…Ｊ＋１＝Ｊ、Ｓ１０…鏡面反射として入射角度Φの設定
【図１】
2010232594.tif 000018
【図２】
2010232594.tif 000019
【図３】
2010232594.tif 000020
【図４】
2010232594.tif 000021
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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