(57)【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ＳＣＭシミュレーション手段と、を備える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の不純物分布判定手段と、
この第２の不純物分布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、かつ前記第２の不純物分布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１〜４のいずれかに記載の半導体評価装置。
【請求項６】
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を測定試料として、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、
前記半導体評価装置は、
プローブ先端と測定試料との間の容量Ｃと、プローブ先端を介して測定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測定手段と、
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、を有することを特徴とする半導体製造システム。
【請求項７】
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、
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半導体評価装置。
【請求項８】
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７に記載の半導体評価装置。
【請求項９】
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を測定試料として、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、
前記半導体評価装置は、
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、を有することを特徴とする半導体製造システム。
【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、ＳＣＭ（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、▲１▼印加電界の強度、▲２▼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）、▲３▼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／ｄＶ、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はピーク・ツー・ピ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ＣＶ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２１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１μｍ〜１００オング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オングストローム程度）では原子間力が主で、試料面から３〜４オング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ＰＺＴ２３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ＳＣＭ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グ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、ＳＣＭ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。
【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。
【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Ｓ２１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Ｓ２４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Ｓ１３５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Ｓ１４３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Ｓ１２４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２７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、ＳＣＭ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Ｓ３１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、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、ＳＣＭ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〜Ｓ３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１０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Ｓ１３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Ｓ６１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Ｓ５６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Ｓ７１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、ＳＣＭ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１１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，Ｓ８８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、ＡＦＭ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Ｓ１０５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ＡＦＭ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Ｓ１１１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Ｓ１１１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Ｓ１１３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Ｓ１２１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、ＡＦＭ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１７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Ｓ１３４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、ＡＦＭ測定とＳＣＭ測定を組み合わせて行うとともに、ＡＦＭ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１９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、ＡＦＭ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２０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ＡＦＭ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ＡＦＭ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Ｓ１６１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Ｓ１５８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Ｓ１４１〜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、ＳＣＭ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ＳＣＭ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Ｓ２５４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Ｓ２６６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ＡＦＭ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Ｓ２８６，Ｓ２８７では、ＳＣＭ測定と図５に詳細を示したＳＣＭシミュレーションを行い、ＳＣＭ測定結果を再現するプロセスシミュレーションのシミュレーション条件、すなわち製造条件を逆抽出する。次にステップＳ２８８では、ＡＦＭシミュレーション処理とＳＣＭシミュレーション処理での各シミュレーション条件と、半導体製造ライン６での製造条件とを比較して、製造条件のずれを検出する。
【０１２２】
図３０は分析処理の第３の変形例を示すフローチャートである。このフローチャートでは、ＡＦＭシミュレーション処理を行った後に、ＡＦＭシミュレーション処理により表面形状が一意に特定できたか否かを判定し、一意に特定できない場合にはＡＦＭ測定条件を修正して再度ＡＦＭ測定をやり直す（ステップＳ３０５〜Ｓ３０８）。同様に、ＳＣＭシミュレーション処理を行った後に、ＳＣＭシミュレーション処理により不純物分布が一意に特定できたか否かを判定し、一意に特定できない場合にはＳＣＭ測定条件を修正して再度ＳＣＭ測定をやり直す（ステップＳ３０９〜Ｓ３１３）。
【０１２３】
このように、第１１の実施形態では、半導体製造ライン６で製造された半導体デバイスの電気的特性に異常がある場合には、半導体デバイスの不純物分布や表面形状を分析することにより、半導体製造ライン６の製造条件のずれを修正するようにしたため、製造不良に対して迅速に対応でき、不良率も低減できる。
【０１２４】
なお、図１，７，１２，２１に示す半導体評価装置や、図２５に示す半導体製造システムを構成する各構成部分は、一つの筐体にまとめてもよいが、ネットワークで相互に接続してもよい。
【０１２５】
また、上述した各実施形態では、制御部２が行う処理をフローチャートで説明したが、これらの処理はソフトウエアにより行っても、あるいはハードウエアにより行ってもよい。
【０１２６】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、実測値とシミュレーション結果との比較結果に基づいて、測定試料内の不純物分布や測定試料の表面形状を検出するようにしたため、プローブ先端の寸法以下の精度で不純物分布や表面形状を分析することができる。また、このような分析手法を半導体製造システムに組み込むことにより、半導体装置の不良率を低減でき、不良解析に要する時間も短縮できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における半導体評価装置の第１の実施形態の概略構成図。
【図２】制御部が行うメイン処理を示すフローチャート。
【図３】図２のステップＳ１のプローブ形状校正処理の詳細フローチャート。
【図４】図２のステップＳ３のＳＣＭシミュレーション処理の詳細フローチャート。
【図５】図４の変形例を示すフローチャート。
【図６】半導体評価装置の第２の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図７】本発明における半導体評価装置の第３の実施形態の概略構成図。
【図８】半導体評価装置の第３の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図９】図８のステップＳ５５の電気的特性シミュレーション処理の詳細フローチャート。
【図１０】図９の変形例を示すフローチャート。
【図１１】半導体評価装置の第４の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図１２】本発明における半導体評価装置の第５の実施形態の概略構成図。
【図１３】半導体評価装置の第５の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図１４】図１３のステップＳ１０１のプローブ形状校正修正処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図１５】図１３のステップＳ１０３のＡＦＭシミュレーション処理の詳細フローチャート。
【図１６】図１５の変形例を示すフローチャート。
【図１７】半導体評価装置の第６の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図１８】本発明における半導体評価装置の第７の実施形態の概略構成図。
【図１９】半導体評価装置の第７の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図２０】半導体評価装置の第８の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図２１】本発明における半導体評価装置の第９の実施形態の概略構成図。
【図２２】半導体評価装置の第９の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図２３】半導体評価装置の第１０の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図２４】図２３に続くフローチャート。
【図２５】半導体システムの概略構成図。
【図２６】半導体システムの第１１の実施形態におけるメイン処理を示すフローチャート。
【図２７】図２６のステップＳ２３５の分析処理の詳細フローチャート。
【図２８】図２７の第１の変形例を示すフローチャート。
【図２９】図２７の第２の変形例を示すフローチャート。
【図３０】図２７の第３の変形例を示すフローチャート。
【図３１】従来のＳＣＭ測定装置の全体構成を示すブロック図。
【図３２】ｎ型半導体の典型的な高周波ＣＶ特性を表した図。
【図３３】従来のＡＦＭ測定装置の全体構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１    ＳＣＭ測定装置
２    制御部
３    データ格納部
４    電気的特性評価装置
５    ＡＦＭ測定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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