(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体基板への打ち込みエネルギーに応じた基板深さに対する不純物濃度分布データに基づき所定のシミュレーションパラメータを抽出し、該シミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法であって、
先ず、前記不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行い、
次に、前記ばらつきを緩和するデータ処理を行った後の不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出し、
次いで、抽出した前記シミュレーションパラメータが前記打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようなデータ処理を行い、
その後、前記連続的な値となるようなデータ処理を行った後のシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出することを特徴とする不純物シミュレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、不純物シミュレータにおいて不純物濃度分布データやシミュレーションパラメータに対してデータ処理を施した後、所定の不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、シリコン基板等に打ち込まれるイオンの深さ方向に対する不純物濃度をシミュレーションする場合には、ＳＩＭＳ（Secondary Ion Mass Spectroscopy ）法等によって得られたイオンの基板深さ方向に対する不純物濃度分布データに基づき所定関数を表すシミュレーションパラメータを抽出し、このシミュレーションパラメータを用いて不純物濃度分布を算出している。
【０００３】
ＳＩＭＳ法にて得られた不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出するには、不純物濃度分布データを最小自乗法等によって近似した後、その近似後の値に基づいてシミュレーションパラメータ抽出を行っている。
例えば、ピアソン関数を用いて不純物濃度分布を算出する場合には４つのシミュレーションパラメータ（ＲP 、ΔＲP 、γ、β）が必要となるため、ＳＩＭＳ法にて得られた不純物濃度分布データからこれら４つのシミュレーションパラメータを抽出するようにしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、ＳＩＭＳ法等によって得られた不純物濃度分布データはスパッタリングにおける初期効果や測定ノイズ等の影響によって値がばらついており、この不純物濃度分布データから抽出したシミュレーションパラメータの値も影響を受けることになる。
特に、接合深さの浅い半導体素子を製造する場合には、不純物濃度分布の表面部分やテール部分が重要となり、ピアソン関数におけるγ、βのシミュレーションパラメータを正確に抽出することが精度の高いシミュレーションを行う上で重要となる。
また、ＳＩＭＳ法等によって得られた不純物濃度分布データにばらつきが生じていると、抽出したシミュレーションパラメータの打ち込みエネルギーに対する連続性が損なわれてしまい、この打ち込みエネルギーに対するシミュレーション精度の低下を招くことになる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような課題を解決するために成された不純物シミュレーション方法である。
すなわち、本発明は、半導体基板への打ち込みエネルギーに応じた不純物の基板深さに対する不純物濃度分布データに基づき所定のシミュレーションパラメータを抽出し、このシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法であって、先ず、不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行い、次に、このばらつきを緩和するデータ処理を行った後の不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを抽出する。
次いで、抽出したシミュレーションパラメータが打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようなデータ処理を行い、そのデータ処理後のシミュレーションパラメータを用いて基板深さに対する不純物濃度分布を算出する不純物シミュレーション方法である。
【０００６】
【作用】
本発明の不純物シミュレーション方法では、先ず、不純物濃度分布データのばらつきを緩和するようなデータ処理を行っているため、不純物濃度分布データからシミュレーションパラメータを正確に抽出することができるようになる。
さらに、抽出したシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようデータ処理を行っているため、不純物濃度分布の打ち込みエネルギーに対する変化を正確にとらえることができるようになる。
【０００７】
【実施例】
以下に、本発明の不純物シミュレーション方法の実施例を図に基づいて説明する。
図１〜図２は本発明の主要部である不純物濃度分布データの処理方法を説明するフローチャート、図３〜図４はイオン注入レンジ表の作成フローチャート、図５は不純物シミュレーションシステムのブロック構成図である。
【０００８】
先ず、本発明の不純物シミュレーション方法を説明するに先立ち、本発明を行うためのデータ処理システムについて説明する。
すなわち、図５に示すようにこのデータ処理システムは、ＳＩＭＳ測定等によって得られ不純物濃度分布データを蓄積するデータベース３１と、各種データの処理を行うためのデータ処理プログラム３２と、シミュレーションパラメータを抽出するためのパラメータ抽出プログラム３３と、抽出したシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギー毎に表示するイオン注入レンジ表表示部３４と、イオン注入レンジ表を不純物シミュレータ３６に渡すためのイオン注入レンジ表出力部３５とから構成されている。
【０００９】
本発明では、このデータ処理システムのデータ処理プログラム３２に設けられた不純物濃度分布データ処理プログラム３２ａによってデータベース３１内のＳＩＭＳ測定データを処理し、さらにエネルギーに対して連続な補間を行うプログラム３２ｂによってイオン注入レンジ表の各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるよう処理することで、不純物シミュレータ３６が正確な不純物濃度分布を算出できるようにしている。
【００１０】
次に、このようなデータ処理システムを用いた本発明の不純物シミュレーション方法をフローチャートに基づき順に説明する。
先ず、図１のステップＳ１に示すようにデータ取り込み処理を行う。このステップＳ１では図５に示すデータベース３１からＳＩＭＳ法等によって得られた不純物濃度分布データをデータ処理プログラム３２内に取り込む処理を行う。
次に、図１のステップＳ２に示す濃度分布データの選択処理を行い、図５に示すデータベース３１からデータ処理プログラム３２内に取り込んだ不純物濃度分布データの中から処理の対象となるものを選択する。
【００１１】
次いで、図１のステップＳ３に示すように選択した不純物濃度分布データの表示処理を行い、図示しないディスプレイ等にこの不純物濃度分布データを表示する。
不純物濃度分布データを表示した後は、ステップＳ４に示すようにデータ処理方法の選択を行う。
このデータ処理方法の選択により、オペレータはステップＳ５に示す例えば７つの処理方法（ステップＳ５−１〜Ｓ５−７）のいずれかを不純物濃度分布データに対して行うことができるようになる。
【００１２】
ここで、各データ処理方法の例について説明する。
ステップＳ５−１に示す深さ方向の範囲指定は、図６に示すようにＳＩＭＳ法等の測定データ（不純物濃度分布データ）の深さ方向に対する所定範囲を指定することで、シミュレーションパラメータの抽出において測定データの初期効果部分やテール部分のばらつきを考慮しないようにするデータ処理方法である。
【００１３】
また、ステップＳ５−２に示す不純物濃度の範囲指定では、図７に示すようにＳＩＭＳ法等の測定データの濃度に対する所定範囲を指定することで、シミュレーションパラメータの抽出において測定データのテール部分等のばらつきを考慮しないようにするデータ処理方法である。
【００１４】
さらに、ステップＳ５−３に示す不純物濃度分布データの合成では、図８に示すように例えば２つの測定データＡおよびＢを部分的に合成するものであり、例えば、測定データＢにおける深さの浅い部分と、測定データＡにおける深さの浅い部分以外の部分とを合成することで、測定データの初期効果やばらつきを緩和するよう処理している。
【００１５】
ステップＳ５−４に示す複数分布の平均化では、図９に示すように例えば２つの測定データＣとＤとの平均をとることで処理後データＥを算出している。
これによって、測定誤差等が緩和する状態となり、シミュレーションパラメータの抽出における信頼性が向上することになる。
【００１６】
また、ステップＳ５−５に示すスムージングでは、図１０に示すように測定データにノイズが乗っている場合にこれを例えば平均化処理することでスムージングを行い、滑らかな処理後データを得るようにしている。
ステップＳ５−６に示す不純物濃度分布データの平均化では、図１１に示すように測定データにおける深さ方向の分解能を粗くすることで平坦化し、ノイズレベルを低下させる処理を行っている。
さらに、ステップＳ５−７に示す主観的な修正では、図１２に示すように測定データにおいて経験的に測定誤差が現れることが分かっている部分、例えば初期効果部分やテール部分をオペレータが自ら修正するものである。
【００１７】
測定データに対してこのようなデータ処理を施すことにより、ＳＩＭＳ法等によって得た測定データのばらつきを緩和することができ、シミュレーションパラメータの抽出を正確に行うことができるようになる。
このようなデータ処理を施した後、本発明では図２のステップＳ６に示す処理後データの表示を行い、さらにステップＳ７に示す処理終了か否かの判断を行う。
【００１８】
この判断でＹｅｓであればデータ処理を終了し、ＮｏであればステップＳ８に進んで前のデータの処理を行うか否かの判断を行う。
前のデータの処理を行う場合にはステップＳ８でＹｅｓとなってステップＳ９へ進み処理前のデータすなわちＳＩＭＳ法等による測定データをそのまま表示する。
また、ステップＳ８でＮｏの場合にはステップＳ１０へ進み処理後データの表示を行う。
そして、図１に示すステップＳ４へ戻り、先に説明したデータ処理方法の選択から所定のデータ処理までを再度行うようにする。
【００１９】
本発明は、このような流れによってＳＩＭＳ法等による測定データをデータ処理した後、処理後データを図５に示すパラメータ抽出プログラム３３へ渡し、そこで例えば最小自乗法等を用いてシミュレーションパラメータの抽出作業を行う。
シミュレーションパラメータは誤差が緩和された測定データに基づき抽出されるものであり、図５に示す不純物シミュレータ３６における正確な不純物濃度分布の算出に使用されることになる。
【００２０】
次に、イオン注入レンジ表の作成について説明する。
イオン注入レンジ表とは、シミュレーションパラメータがイオンの打ち込みエネルギー毎にそれぞれ表示されるものであり、この表が図５に示す不純物シミュレータ３６に渡されることで各打ち込みエネルギーに対する不純物濃度分布を算出できるようになる。
【００２１】
本発明では、先に説明した所定のデータ処理を施した測定データを用い、図５に示すパラメータ抽出プログラム３３にてシミュレーションパラメータの抽出を行い、各打ち込みエネルギー毎のシミュレーションパラメータ、すなわちイオン注入レンジ表をイオン注入レンジ表表示部３４にて表示するようにしている。
この際、表示されるイオン注入レンジ表においては、シミュレーションパラメータが打ち込みエネルギーに対して連続性に乏しい値となっており、このまま図５に示す不純物シミュレータ３６にて不純物濃度分布を算出させても打ち込みエネルギーに対してばらついた状態となってしまう。
【００２２】
そこで、本発明では、各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるようデータ処理を行って新たなイオン注入レンジ表を作成している。
【００２３】
以下、イオン注入レンジ表の作成について説明する。
先ず、図３のステップＳ１１に示すようにエネルギー毎の不純物濃度分布データの表示を行い、ステップＳ１２に示すようにエネルギーに対する各シミュレーションパラメータの表示を行う。
そして、図５に示すエネルギーに対して連続な補間を行うプログラム３２ｂによって以下のデータ処理を行う。
【００２４】
すなわち、先ずステップＳ１３に示すパラメータ選択として、データ処理の対象となるシミュレーションパラメータの選択を行う。
この選択において、シミュレーションパラメータのＲP 、ΔＲP 、γのいずれかを選択した場合にはステップＳ１４へ進み、シミュレーションパラメータβを選択した場合にはステップＳ１５へと進む。
ステップ１４、１５では、おのおの選択されたシミュレーションパラメータにおいて基準点となるエネルギーを指定する。
【００２５】
次に、シミュレーションパラメータのＲP 、ΔＲP 、γのいずれかを選択した場合にはステップＳ１６に示すように、直線補間を行うかスプライン補間を行うかの補間方法の選択を行い、直線補間を選択した場合にはステップＳ１８に示す直線補間処理を行い、スプライン補間を選択した場合にはステップＳ１９に示すスプライン補間処理を行う。
【００２６】
また、シミュレーションパラメータのβを選択した場合にはステップＳ１７に示すように、直線補間、スプライン補間、関数補間のいずれかの補間方法の選択を行う。
そして、直線補間を選択した場合にはステップＳ１８に示す直線補間処理を行い、スプライン補間を選択した場合にはステップＳ１９に示すスプライン補間処理を行い、関数補間を選択した場合にはステップＳ２０に示す関数補間処理を行う。
【００２７】
本発明では、これらの補間方法によるデータ処理によって各シミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるよう補間することができるようになる。
ステップＳ２１では、この打ち込みエネルギーに対して連続的な値となったシミュレーションパラメータに基づきイオン注入レンジ表を作成する処理を行い、さらに図４に示すステップＳ２２では打ち込みエネルギー毎の新しい不純物濃度分布データの表示を行う。
【００２８】
オペレータは、この表示を参照して次のステップＳ２３に示す再度補間を行うか否かの判断を行い、行わない場合すなわち表示された不純物濃度分布データで良いという場合にはＮｏとなって処理を終了する。
また、再度補間を行う場合にはステップＳ２３でＹｅｓとなり、ステップＳ２４の判断で補間のやり直しをするか否かの判断を行いＹｅｓの場合にはステップＳ２５へ進み補間前のイオン注入レンジ表の表示を行う。
【００２９】
一方、ステップＳ２４の判断でＮｏの場合にはステップＳ２６へ進み、補間後のイオン注入レンジ表を表示する処理を行う。
その後、図３に示すステップＳ１３へ戻り、先に説明した補間処理を再度施すようにする。
【００３０】
このようにして得られたイオン注入レンジ表には、誤差の少ない測定データに基づき抽出されたシミュレーションパラメータが表示されているとともに、打ち込みエネルギーに対して連続的な値となるシミュレーションパラメータが表示されることになる。
【００３１】
本発明では、このようなイオン注入レンジ表を図５に示すイオン注入レンジ表出力部３５から不純物シミュレータ３６へ渡す。
これによって、不純物シミュレータ３６は打ち込みエネルギーに対して連続的に変化する不純物濃度分布を精度良く算出することになる。
特に、不純物濃度分布のテール部分や打ち込みエネルギーを変化させた場合の精度を向上させることができるようになる。
【００３２】
また、本発明の他の例として図１４のブロック構成図に示すようなデータ処理システムを用いてもよい。
すなわち、このデータ処理システムのデータベース３１’は、ＳＩＭＳ測定３０ａによる測定データとイオン注入モンテカルロシミュレータ３０ｂによる不純物濃度分布データとから構成されるものである。
【００３３】
つまり、データベース３１’をこのような２つのデータから構成することにより、パラメータ抽出プログラム３３によるシミュレーションパラメータ抽出をより正確に行うことができるようになり、不純物シミュレータ３６による高精度の不純物濃度分布算出を実現することが可能となる。
【００３４】
なお、本実施例で説明したシミュレーションパラメータはピアソン関数におけるＲP 、ΔＲP 、γ、βに限定されず他の関数におけるシミュレーションパラメータであっても同様である。
また、不純物濃度分布データを得る方法はＳＩＭＳ法に限定されず、他の方法によって得ても同様である。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の不純物シミュレーション方法によれば次のような効果がある。
すなわち、本発明では、ＳＩＭＳ法等によって得られた不純物濃度分布データをデータ処理することで初期効果部分やテール部分のばらつきを緩和したデータにすることができ、これに基づき正確なシミュレーションパラメータを得ることが可能となる。
これにより、高精度の不純物濃度分布を算出することが可能となる。
しかも、本発明ではシミュレーションパラメータを打ち込みエネルギーに対して連続的な値にすることができるため、不純物濃度分布も打ち込みエネルギーに対して連続的に算出することが可能となる。
このため、不純物の打ち込みエネルギーを変化させた際のシミュレーション精度が向上し、半導体素子の信頼性向上に寄与することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を説明するフローチャート（その１）である。
【図２】本発明を説明するフローチャート（その２）である。
【図３】イオン注入レンジ表の作成フローチャート（その１）である。
【図４】イオン注入レンジ表の作成フローチャート（その２）である。
【図５】データ処理システムのブロック構成図である。
【図６】深さ方向の範囲指定例を示す図である。
【図７】不純物濃度の範囲指定例を示す図である。
【図８】不純物濃度分布データの合成例を示す図である。
【図９】複数の不純物濃度分布データの平均化例を示す図である。
【図１０】スムージングの例を示す図である。
【図１１】不純物濃度分布データの平坦化例を示す図である。
【図１２】主観的な修正例を示す図である。
【図１３】イオン注入レンジ表の一例を示す図である。
【図１４】他の例を説明するブロック構成図である。
【符号の説明】
３１  データベース                      ３２  データ処理プログラム
３２ａ  不純物濃度分布データ処理プログラム
３２ｂ  エネルギーに対して連続な補間を行うプログラム
３３  パラメータ抽出プログラム          ３４  イオン注入レンジ表表示部
３５  イオン注入レンジ表出力部          ３６  不純物シミュレータ
【図１】
0003707807.tif 000002
【図２】
0003707807.tif 000003
【図３】
0003707807.tif 000004
【図４】
0003707807.tif 000005
【図５】
0003707807.tif 000006
【図６】
0003707807.tif 000007
【図７】
0003707807.tif 000008
【図８】
0003707807.tif 000009
【図９】
0003707807.tif 000010
【図１０】
0003707807.tif 000011
【図１１】
0003707807.tif 000012
【図１２】
0003707807.tif 000013
【図１３】
0003707807.tif 000014
【図１４】
0003707807.tif 000015