(57)【要約】【課題】本発明の目的は、物質が含む微細物の形成状態を簡単且つ迅速に評価することができる微細物評価装置を提供することにある。【解決手段】光源１から微粒子を含む層の表面へ向けて光を照射して、その層の光が入射した側から出射する反射光を光学測定部２で受ける。光学測定部２は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布を測定する。また、計算部２０は、層および微粒子のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。そして、光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布とを比較部３０で照合する。【選択図】図１
2008122402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光に対して透過性である層中に存在する微細物の状態を評価する微細物評価装置において、
上記層の表面へ向けて上記光を照射する光源と、
上記層の上記光が入射した側から出射する反射光を受けて、上記反射光の波長に対する光強度の分布を測定する光学測定部と、
上記層が複数の膜で構成されているモデルを仮定して、上記複数の膜のそれぞれの屈折率および層厚を示す複数の要素に基づいて、上記モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算するモデル計算部と、
上記光学測定部が測定した上記反射光の上記分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の上記分布とを照合する照合部と、
上記モデル計算部が上記モデルの上記反射光の上記分布を計算する前に、上記層の製造条件に基づいて上記要素が取り得る値を予め計算して定める補助計算部と
を備え、
上記モデル計算部は、上記微細物の誘電率を計算し、この計算した誘電率を用いて、上記複数の膜において上記微細物を含む膜の屈折率を計算し、
上記モデル計算部は、上記複数の膜において上記微細物を含む膜の有効屈折率を計算し、
上記照合部は、上記複数の要素のうちの１つを変化させた時に、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布とを数値化し、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布から得た第１数値群と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布から得た第２数値群とを比較し、上記第１数値群と上記第２数値群との間に局所的なずれが生じた場合には、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布との整合性に関する良否の判断を保留するか、または、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布との整合性が良くないと判断し、
上記微細物が球状または球状に近似した形状であるとし、上記微細物の直径または大きさを２ｒとし、上記複数の要素のうち１つをｒとし、
上記照合部は、上記微細物による表面プラズモン共鳴吸収ピークが現れる波長領域近辺と、その波長領域近辺以外の波長領域とを、個別に照合し、上記微細物による表面プラズモン共鳴吸収ピークが現れる波長領域近辺の方が、その波長領域近辺以外の波長領域に比べて、上記第１数値群と上記第２数値群との差が大きい場合には、上記要素の値を変化させるにあたってｒの値を変化させることを優先し、その場合以外には、上記ｒ以外の上記要素の値を変化させることを優先することを特徴とする微細物評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、微細物、特にサブミクロ以下の微細物の形成状態を評価する微細物評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、微細な構造を評価する微細物評価装置としては、可視光に対して透明なガラス中に存在する金属超微粒子を検出するために、ガラスにおける可視光の透過率を測定するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
より詳しく説明すると、図１０に示すように、光源９０１が出射した可視光９０２を、第１の光学系９０３を介してガラス９０４に照射する。そうすると、上記ガラス９０４を透過した透過光９０５が、第２の光学系９１３を介して光強度計９０６に入射する。この光強度計９０６の出力に基づいて、ガラス９０４における可視光９０２の透過率を測定する。このとき、上記ガラス９０４中に金属微粒子が存在すると、特定波長の光の透過率が低下する。
【０００４】
したがって、上記特定波長の光の透過率が低下するかしないかで、ガラス９０４中に金属微粒子が存在するかしないかを判定できる。なお、上記特定波長は金属微粒子の金属種毎に異なる。また、上記第１の光学系９０３と第２の光学系９１３は一部または全部を共有する場合がある。
【特許文献１】特開平１−２１６２３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、ナノオーダーの微粒子をシリコン基板上のシリコン酸化膜に形成し、微粒子に電荷を蓄積させてメモリ動作させる等の研究がなされており、シリコン酸化膜中の微粒子の状態を容易に把握する手段が求められている。しかしながら、シリコン基板は可視光を透過しないため、上記従来の微細物評価装置では、シリコン酸化膜中の微粒子の形成状態を把握することができない。その結果、シリコン酸化膜中の微粒子の形成状態は、シリコン酸化膜の断面をＦＩＢ（集束イオンビーム）加工などで超薄膜にして切り出し、その超薄膜をＴＥＭ（透過型電子顕微鏡）観察および写真撮影し、その結果を画像解析する方法を用いることになる。この方法は、極めて高度な熟練を有するばかりでなく、煩雑な解析手順を経る必要がある。これにより、シリコン酸化膜中の微粒子の測定には、多大な労力・時間が必要となる問題が生じていた。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、物質が含む微細物の形成状態を簡単且つ迅速に評価することができる微細物評価装置を提供することにある。
【０００７】
なお、本明細書中における光とは、特に断らない限り、可視光に限らず電磁波も含むものとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の微細物評価装置は、
光に対して透過性である層中に存在する微細物の状態を評価する微細物評価装置において、
上記層の表面へ向けて上記光を照射する光源と、
上記層の上記光が入射した側から出射する反射光を受けて、上記反射光の波長に対する光強度の分布を測定する光学測定部と、
上記層が複数の膜で構成されているモデルを仮定して、上記複数の膜のそれぞれの屈折率および層厚を示す複数の要素に基づいて、上記モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算するモデル計算部と、
上記光学測定部が測定した上記反射光の上記分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の上記分布とを照合する照合部と、
上記モデル計算部が上記モデルの上記反射光の上記分布を計算する前に、上記層の製造条件に基づいて上記要素が取り得る値を予め計算して定める補助計算部と
を備え、
上記モデル計算部は、上記微細物の誘電率を計算し、この計算した誘電率を用いて、上記複数の膜において上記微細物を含む膜の屈折率を計算し、
上記モデル計算部は、上記複数の膜において上記微細物を含む膜の有効屈折率を計算し、
上記照合部は、上記複数の要素のうちの１つを変化させた時に、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布とを数値化し、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布から得た第１数値群と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布から得た第２数値群とを比較し、上記第１数値群と上記第２数値群との間に局所的なずれが生じた場合には、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布との整合性に関する良否の判断を保留するか、または、上記光学測定部が測定した上記反射光の分布と、上記モデル計算部が計算した上記反射光の分布との整合性が良くないと判断し、
上記微細物が球状または球状に近似した形状であるとし、上記微細物の直径または大きさを２ｒとし、上記複数の要素のうち１つをｒとし、
上記照合部は、上記微細物による表面プラズモン共鳴吸収ピークが現れる波長領域近辺と、その波長領域近辺以外の波長領域とを、個別に照合し、上記微細物による表面プラズモン共鳴吸収ピークが現れる波長領域近辺の方が、その波長領域近辺以外の波長領域に比べて、上記第１数値群と上記第２数値群との差が大きい場合には、上記要素の値を変化させるにあたってｒの値を変化させることを優先し、その場合以外には、上記ｒ以外の上記要素の値を変化させることを優先することを特徴としている。
【０００９】
上記構成の微細物評価装置によれば、上記光源から微細物を含む層の表面へ向けて光を照射して、その層の光が入射した側から出射する反射光を光学測定部で受ける。そして、上記光学測定部は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布を測定する。また、上記モデル計算部は、層および微細物のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。そして、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布とを照合部で照合する。このとき、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との整合性がよければ、仮定した複数の要素は層および微細物との関連性が大きいと予想される。つまり、上記層および微細物から成る構造は、モデルの構造と同一または類似すると予想される。
【００１０】
したがって、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との照合に基づいて、層中に存在する微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【００１１】
また、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【００１２】
また、上記光学測定部が測定した反射光の分布と、モデル計算部が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【００１３】
また、上記モデル計算部がモデルの上記反射光の分布を計算する前に、層の製造条件に基づいて要素が取り得る値を補助計算部で予め計算して定めるので、不適切な要素を用いた計算が抑制され、モデル計算部の計算量を低減できる。
【００１４】
また、上記モデル計算部において不適切な要素を用いた計算が抑制されるので、微細物の状態が誤って評価されることを低減できる。
【００１５】
また、上記モデル計算部は、微細物の誘電率を計算し、この計算した誘電率を用いて、上記複数の膜において微細物を含む膜の屈折率を計算するので、モデル計算部の計算量を低減できる。したがって、上記微細物の状態をより素早く把握することができる。
【００１６】
また、上記層が複数の層からなると仮定した場合、モデル計算部が、上記複数の膜において微細物を含む層の有効屈折率を計算することにより、複数の層のそれぞれの有効屈折率を得るための計算量を低減できる。したがって、上記モデル計算部の計算量を低減できて、微細物の状態をより素早く把握することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の微細物評価装置は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布と、層および微細物のモデルからの反射光の波長に対する光強度の分布と照合部に基づいて、微細物の状態を評価するので、微細物の状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微細物の大きさ、層に対する微細物の密度、層における微細物の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【００１８】
また、上記層の反射光の分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、微細物を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微細物の状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微細物の状態を素早く把握することができる。
【００１９】
また、上記層の反射光の分布と、モデルの反射光の分布との照合に基づいて、微細物の状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微細物の状態を容易に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の微細物評価装置を図示の実施の形態により詳細に説明する。なお、以下においては、屈折率と誘電率はそれぞれ複素屈折率と複素誘電率と等価な意味である。
【００２１】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１の微細物評価装置のブロック図である。
【００２２】
上記微細物評価装置は、図１に示すように、光学測定装置１０、モデル計算部の一例としての計算部２０、照合部の一例としての比較部３０および補助計算部４０を備えている。その他、上記微細物評価装置は、データや命令、条件などを外部から入力するための外部入力部５０と、測定や計算、評価の結果などを表示するための表示部６０と、測定結果や計算結果、条件設定、入力データとしての屈折率の計算に必要な所定のデータ、微粒子評価プログラムなどを記憶するための記憶部７０と、それらの部を制御したり一連の構造を評価する処理を行う機能を有した制御部８０とを備えている。図１ではそれぞれの部が制御部８０を介して連結しているが、それぞれ独立して動作するように構成させていても構わない。しかし、プロセスモニタリングなど迅速な処理が必要な場合には、電気的、電磁気的に接続している方が処理速度が向上するので望ましい。
【００２３】
上記光学測定装置１０は、微細物の一例としての微粒子を含む層の表面へ向けて光を照射する光源１と、その層の光が入射した側から出射する反射光を受けて、反射光の波長に対する光強度の分布を測定する光学測定部２とを有している。
【００２４】
上記計算部２０は、モデル計算やシミュレーションなどを行う。より詳しくは、上記計算部２０は、層および微細物のモデルの仮定した複数の要素の一例としてのパラメータに基づいて、そのモデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。
【００２５】
上記比較部３０は、測定結果と計算結果とを比較する。より詳しくは、上記比較部３０は、光学測定部２が測定した反射光の光強度の分布と、計算部２０が計算した反射光の光強度の分布とを比較する。
【００２６】
上記補助計算部４０は、必要に応じて製造条件や他の測定結果などから構造モデルを決める時に参考となるデータを計算する。つまり、上記補助計算部４０は、計算部２０がモデルの反射光の光強度の分布を計算する前に、パラメータが取り得る値を予め定める。
【００２７】
また、上記計算部２０は、多層膜の反射率を計算する反射計算部１２０と、絶縁膜を多層に分割する層分割部２２０と、微粒子を含む層の屈折率を計算する有効屈折率計算部３２０と、微粒子の誘電率を計算する誘電率計算部４２０とを有している。
【００２８】
上記反射率計算部１２０は多層膜計算部１１２０を有している。この多層膜計算部１１２０は、複数の層から成る膜の各層の屈折率、層厚を決めれば、その膜全体からの光学反射率を算出する機能を有している。また、上記多層膜計算部１１２０は、有効フレネル係数法やマトリックス法等の多層膜の光学計算法により、多層膜を構成する各層に対する光学透過率および反射率の計算を実行する。
【００２９】
上記層分割部２２０は、絶縁層が複数の層から成ると仮定する。より詳しくは、上記層分割部２２０は、微粒子がほとんど形成されておらず光学的に微粒子の存在を考慮しなくてもよい領域と、微粒子が形成されており元の絶縁膜の屈折率と異なる領域とに絶縁層が分割されていると想定する。また、上記微粒子の作製手法によって分割方法を決定する場合もあり得る。例えば、上記微粒子が形成されており元の絶縁層の屈折率と異なる領域としては同じ領域であっても、微粒子を含む絶縁膜を形成した上に更に別の条件で微粒子を含む絶縁層を形成した場合は、微粒子を含む各領域を同じ領域と見なさずに２つに分割されていると見なす方が好ましい。
【００３０】
上記有効屈折率計算部３２０は、微粒子混合膜計算部１３２０を有する。この有効屈折率計算部３２０では複数の層に分割された各層について、ドルーデ（Drude）理論、クラウジウス−モソッティ・ローレンツ−ローレンツ（Clausius-Mossotti Lorentz-Lorenz）理論、マクスウェル−ガーネット（Maxwell-Garnett）の式、ブラッグマン（Bruggemann）の有効媒質近似、ボッチャ（Bottcher）の式、ブースクエット（Bousquet）の式等を用いて有効屈折率を計算する。
【００３１】
上記誘電率計算部４２０は、微粒子誘電率計算部１４２０を有し、種々の波長の光に対する誘電率をローレンツ型振動子モデル等を用いて微粒子の誘電率を計算する。そして、上記微粒子誘電率計算部１４２０は微粒子の材料ごと種々の大きさの微粒子の誘電率をサイズ効果を考慮して微粒子の誘電率を計算する。
【００３２】
上記外部入力部５０はキーボード、マウス、ライトペンまたはフロッピー（登録商標）ディスク装置などで構成される。または、上記外部入力部５０は、周知の磁気テープ、磁気ドラム、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）などの半導体メモリー等を用いた記録媒体からの読み出し装置で構成される。
【００３３】
そして、上記表示部６０はディスプレイ装置やプリンタ装置などにより構成されている。また、上記記憶部７０や制御部８０は、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）と、このＣＰＵに接続されたＲＯＭ、ＲＡＭおよび磁気ディスクなどの記憶装置とを含む通常のコンピュータ装置で構成すればよい。また、上記制御部８０で実行される各処理の入力データ、プログラム命令は記憶部７０に格納される。そして、これらの入力データやプログラム命令は必要に応じてＣＰＵに読み込まれ、演算処理が実行されるとともに、計算部２０で発生した数値情報などのデータは記憶部７０に格納される。
【００３４】
次に、上記誘電率計算部４２０による処理について説明する。
【００３５】
上記誘電率計算部４２０においては、微粒子誘電率計算部１４２０により、バルク状態の誘電率に対し微小サイズ効果による誘電率の変化を計算する。ここでは、波長依存性およびサイズ効果の著しい金属微粒子を例として、金属の誘電率が、可視光領域では伝導体に存在する自由電子のプラズマ共鳴によるドルーデ（Drude）項と、価電子帯から伝導帯への遷移によるインターバンド（Interband）項との和で表されるとした場合の自由電子の緩和時間を微粒子の粒径により補正する方法による微粒子の誘電率の導出について説明する。
【００３６】
金属のような結晶内に多量の伝導電子を含む場合には、ｅＶ程度またはそれ以下の低エネルギー域では、伝導電子の光学応答が光物性を支配する。そして、可視光領域では、多くの金属の誘電率が、伝導体に存在する自由電子のプラズマ共鳴によるドルーデ項とバンド間遷移によるインターバンド項との和でほぼ与えうる。
【００３７】
金属のドルーデ項εDrudeは次の式で表される。
εDrude（ω）＝１−ωp2／ω（ω-ｉγeff）
Ｒe（εDrude）＝１−ωp2／（ω2-γeff2）
Ｉｍ（εDrude）＝ωp2γeff／ω（ω2-γeff2）
ここで、ωp2はプラズマ周波数、γeffは有効プラズマ減衰定数である。
【００３８】
バルク金属の場合、有効プラズマ減衰定数γeffは次のように表わされる。
γeff＝τB-1＝ｖF／ｌ
ここで、τBは金属バルク中における自由電子の緩和時間、ｖFは自由電子のフェルミ速度、lは平均自由行程である。
【００３９】
金属微粒子の粒子半径ｒが自由電子の平均自由行程ｌより小さな金属微粒子の場合、緩和時間τBを粒径により補正する。
γeff＝τＢ-1＋ｖF／Ｒ＝ｖF（１／l＋１／ｒ）
【００４０】
一方、金属のインターバンド項はバンドの変形がほとんどなければ粒径依存性はほとんどないので、バルク金属の値と同じと仮定する。
【００４１】
金属微粒子の誘電率は、
εnano（ω）＝εbulk（ω）-εbulkDrude（ω）+εnanoDrude（ω）
で求められる。
【００４２】
以上のようにして、バルク金属の誘電率より金属微粒子の誘電率を求める。上記バルク金属の誘電率は従来の方法を用いて求めることができる。
【００４３】
また、多くの金属では誘電率は既知であるので、あらかじめ記憶部に格納しておき、計算時に自動的に呼び出すようにしておけば、逐一入力する必要がなく好ましい。
【００４４】
次に、上記誘電率計算部４２０を呼び出して実行する有効屈折率計算部３２０による処理について説明する。
【００４５】
上記有効屈折率計算部３２０は、微粒子の誘電率と母材となる絶縁体の誘電率とを用いて微粒子を含む絶縁体の有効屈折率を計算する。一般に、組成や構造が、不均質になっている場合であって、不均質になっているサイズが照射する光の波長より十分小さい場合には、光学的には均質膜に近似することができる。
【００４６】
上記有効屈折率ｎeffは、次のように、有効比誘電率εeffを用いて導くことができる。
ｎeff＝εeff1/2
【００４７】
なお、厳密な有効屈折率ｎは、
ｎ＝（εμ／ε0μ0）1/2
である。
ここで、ε0、μ0はそれぞれ真空の誘電率と屈折率である。
【００４８】
いずれにしても、真空の誘電率、透磁率は既知であり、比透磁率は特別な材質でない限りほぼ１としてよいので、誘電率もしくは比誘電率が分かれば屈折率を導くことができる。
【００４９】
微粒子の形状がほぼ球状で、母材体積に対して極端に微粒子の総体積（すなわち体積分率）が大きくなければ、有効比誘電率εeffは
εeff＝εm（１＋２ｆＣ／３）／（１−ｆＣ／３）
Ｃ＝（εa−εm）／（εa／３＋２εm／３）
となる。
ここで、εmは母材、即ちここでは絶縁体の比誘電率で、εaは微粒子の比誘電率であり、ｆは微粒子の体積分率（充填率）である。
【００５０】
なお、球状でない場合、マクスウェル−ガーネットの理論によりＣの値は形状因子Ｌ（球状の時、Ｌ＝１／３）が含まれているため球状の時の値とは異なる。この場合は厳密に理論にしたがって計算を行えばよい。
【００５１】
また、体積分率ｆが大きい場合にはブラッグマンの有効媒質近似を用いることができる。
【００５２】
上記絶縁体の誘電率は材質が分かっていれば、文献などデータベースから引いてくることができる。未知であれば、従来の光学測定などの方法を用いて求めることができる。
【００５３】
また、誘電率が既知であるものは、あらかじめ記憶部に格納しておき、計算時に自動的に呼び出すようにしておけば、逐一入力する必要がなく好ましい。
【００５４】
次に、上記反射計算部１２０による処理について説明する。
【００５５】
上記反射計算部１２０では、絶縁膜を２層以上の多層膜として扱い、絶縁膜の反射率を計算する。例えば、上記絶縁膜の膜厚方向の中程に微粒子が形成されている場合は、少なくとも３層以上の層からなる多層膜として絶縁膜を扱い、絶縁膜の反射率を計算する。このように絶縁膜を何層に分割するかは分割部２２０で決めるが、それについては後述する。
【００５６】
上記絶縁膜を分割した各層は、説明の便宜上、下層から母材第１層、母材第２層、母材第３層と呼ぶことにする。したがって、Ｎ層多層膜の場合は、絶縁膜を構成する層の最上層は母材第Ｎ層と呼ぶ。また、上記母材第１層，母材第２層、母材第３層，…，母材第Ｎ層の屈折率をそれぞれｎ１，ｎ２，ｎ３，…，ｎＮと呼ぶことにする。
【００５７】
上記母材第１層からの振幅反射率Ｒ1は
Ｒ1＝（Ｒ2＋Ｒ1e-2iδ1）／（１＋Ｒ2Ｒ1e-2iδ1）
とし、上記母材第２層からの反射率Ｒ2は
Ｒ2＝（Ｒ3＋Ｒ1e-2iδ2）／（１＋Ｒ3Ｒ1e-2iδ2）
とする。同様にして、上記母材第ｊ層からの振幅反射率Ｒjは
Ｒj＝（Ｒj+1＋Ｒj-1e-2iδj）／（１＋Ｒj+1Ｒj-1e-2iδj）
として、上記振幅反射率Ｒjをサブルーチン化しておき、ｊ＝１からＮまで繰り返すことによりＮ層多層膜の反射率を計算する。
ここで、Ｒ0＝Ｒ1、δj＝２πｎjｄjｃｏｓφｊ／λ、ｒjは第ｊ層と第ｊ＋１層の界面での反射のフレネル係数、ｄｊは第ｊ層の膜厚、φｊは第ｊ層から第j−１層への入射角である。
【００５８】
例えば、上記微粒子が絶縁膜の中ほどに形成されていると仮定した場合、最も簡単には、上記絶縁膜が３層からなっていると仮定する。つまり、上記絶縁膜を３層膜と仮定する。そうすると、上記絶縁膜の母材第１層、および、絶縁膜の母材第３層は、微粒子が形成されていないか、光学的に無視してよいくらい少量の微粒子しか有していないとして、母材すなわちここでは絶縁体の屈折率を有するとする。上記母材第２層は、上述したように有効屈折率計算部３２０で計算した屈折率を有するとする。
【００５９】
このようにして、上記絶縁膜の反射率は、微粒子の粒子半径、微粒子の体積分率、分割した膜のそれぞれの膜厚をパラメータとして計算することができる。
【００６０】
これらを比較機能でもっとも測定結果と一致するパラメータの組み合わせによって微粒子を評価することが可能である。すなわち、おおよその微粒子の粒径、分布などである。
【００６１】
次に、上記比較部３０による処理について説明する。
【００６２】
上記比較部３０は、例えば最小２乗法などの従来から用いられているフィッティング機能と、微粒子の製造方法を参照データとしてパラメータの範囲を絞り込む機能とを有している。この参照データは、必要に応じて製造条件や他の測定結果などから構造モデルを決める時に補助計算部４０で計算する。例えば、上記比較部３０は、ＣＶＤ（化学的気相成長）法などにより絶縁膜層、微粒子形成層および絶縁膜層を積層する場合のように製造プロセスから容易に微粒子の分布領域が推測できる場合には、その分布領域の推測に基づいて無駄な計算を省くことが可能である。つまり、上記微粒子が分布しないと推測される領域の計算を省くことが可能である。例えば、上記補助計算部４０としてはプロセスシミュレータを用いることができる。また、上記補助計算部４０を設けない場合は、手入力により予めパラメータの範囲を絞り込むようにするのが好ましい。
【００６３】
また、経験的に形成される微粒子の粒径が予測でき、微粒子が形成されていることを確認するために用いるならば、更に微粒子の粒径のフィッティング範囲を絞り込んでおくことは更に計算量を減少でき好ましい。
【００６４】
本発明の実施の形態に係る計算方法においては、あるパラメータを想定して、それを出発点にフィッティングを行うが、この前提としてパラメータの設定、範囲設定が適切になされている必要がある。この設定が適切になされていない場合には、計算を行っても信頼できる結果が得られず、無意味に計算機資源を浪費することになる。そこで、本発明においては、パラメータの妥当性を予め判断する機能を有し、処理を停止または中断し、その旨をエラーメッセージとして出力するように構成していることが好ましい。こうして、無意味な計算機資源を浪費を防止し、著しい計算時間の短縮と計算量の節約をすることが出来る。
【００６５】
なお、測定ではノイズが混入する場合がある。特にノイズの値が大きい場合には、そのままフィッティングを行うと、無視できない程の悪影響を受ける場合がある。このようなノイズを除去する機能を備えておくことは、誤った評価を下す可能性を低減し、精度のよい評価を行う上で望ましい。例えば、グラフ上である一定以上の急激な変化があった場合にはエラー表示して手動でその値を除去する方法や、異常を知らせる表示をした上で自動的にフィッティングをかける時に無視するなどの方法を用いることができる。
【００６６】
以上のような構成の微細物評価装置によれば、光源１から微粒子を含む層の表面へ向けて光を照射して、その層の光が入射した側から出射する反射光を光学測定部２で受ける。そして、上記光学測定部２は、層から得た反射光の波長に対する光強度の分布を測定する。また、上記計算部２０は、層および微粒子のモデルの仮定した複数の要素に基づいて、モデルからの反射光の波長に対する光強度の分布を計算する。そして、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布とを比較部３０で照合する。このとき、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との整合性がよければ、仮定した複数の要素は層および微粒子との関連性が大きいと予想される。つまり、上記層および微粒子から成る構造は、モデルの構造と同一または類似すると予想される。
【００６７】
したがって、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との照合に基づいて、層中に存在する微粒子の形成状態を簡単且つ迅速に評価することができる。つまり、上記微粒子の大きさ、層に対する微粒子の密度、層における微粒子の位置などを簡単且つ迅速に把握することができる。
【００６８】
また、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微粒子の形成状態を評価するから、微粒子を含む層を破壊しなくてもよい。したがって、上記微粒子の形成状態を評価するために特別な加工を層に施す必要がなく、微粒子の形成状態を素早く把握することができる。
【００６９】
また、上記光学測定部２が測定した反射光の分布と、計算部２０が計算した反射光の分布との照合に基づいて、微粒子の形成状態を評価するから、光に対して非透過性である基板上に層が形成されていても、その層が含む微粒子の形成状態を容易に把握することができる。
【００７０】
上記微細物評価装置は、上記実施の形態１に限定されない。例えば、上記微細物評価装置は、補助計算部４０が定めた複数のパラメータの値に矛盾した関係が有るか否かを判断する判断部を備えてもよい。
【００７１】
また、上記微細物評価装置は、光に対して透性である層中に存在する微細物の評価に用いることができる。つまり、上記微細物評価装置が評価する対象は、微粒子の形成状態に限定されるものではない。
【００７２】
また、上記制御部８０は、計算部７０の計算において反射光の所望の波長の光強度に最も影響するパラメータの値を変化させて、計算部２０にモデルの反射光の分布を計算するようにしてもよい。
【００７３】
また、上記制御部８０は、複数のパラメータからなる多次元の第１の点と、複数のパラメータからなる多次元の第２の点とを始点として、計算部２０により求められた反射光の分布が光学測定部２の反射光の上記分布に近似するように、要素の値を逐次変化させて、第１の点および第２の点から移動した多次元の点を求めるようにしてもよい。
【００７４】
（実施の形態２）
本実施の形態２では、本発明の微細物評価装置が行う微細物評価方法を具体的に解り易く説明するため、最も簡単な例の一つを説明する。例えば、製造方法およびその条件ができるだけ詳しく分かっている場合が、微細物評価方法を説明する上で最も容易である。
【００７５】
本実施の形態２では、例えば、微細物の一例としての銀微粒子を、層の一例としてのシリコン酸化膜中に形成する目的で、シリコン基板上に形成した５０ｎｍの膜厚のシリコン酸化膜に、銀イオンを注入エネルギ３０ｋｅＶ、注入量１×１０16ｃｍ2（熱処理はアルゴン雰囲気中、７００℃で１時間）で注入したことが情報として分かっている試料について、どのような銀微粒子がシリコン酸化膜中に形成されているか、光学測定から銀微粒子の形成状態を評価する。ここで、上記銀微粒子の形成状態とは、銀微粒子の大きさ（例えば粒子半径）、シリコン酸化膜に対する密度（充填率）、シリコン酸化膜における銀微粒子の位置などを意味する。
【００７６】
図２に、上記微細物評価方法のフローチャートを示す。
【００７７】
上記微細物評価方法を開始すると、まず、ステップＳ１で光学測定を行う。具体的には、光源が出射した一定波長の光を、シリコン酸化膜の表面（シリコン基板とは反対側の表面）に対して垂直に入射させる。そして、上記波長の光が入射した方向と反対方向に出射した光、つまりシリコン酸化膜からの反射光を光学測定部の一例としての市販の吸光光強度計（島津製作所のＭＰＳ２０００）で受ける。
【００７８】
図３に、上記吸光光強度計で得られた光学反射特性のグラフを示す。このグラフの光学反射特性は、光源が出射する光の波長を順次変更し、各波長の光で得られるシリコン酸化膜の反射率を測定して得ている。つまり、上記光学反射特性は、シリコン酸化膜による反射光の波長に対する光強度の分布である。また、本実施の形態２での光学測定は空気中で行ったが、空気の屈折率は通常無視できる程度であるから真空と同様と見なして図３のグラフを求めている。もちろん、図３に代わるグラフを厳密な計算で求めてもよい。
【００７９】
次に、図２に示すように、ステップＳ２に進み、モデル設定を行う。このモデル設定とは、図３の光学反射特性と照合すべきモデルの光学反射特性を計算するための複数の要素の一例としてのパラメータを設定する。より詳しくは、上記シリコン酸化膜および銀微粒子のモデルによる反射光の波長に対する光強度の分布を計算するために、複数のパラメータのそれぞれの値を設定する。このようなモデル設定では既知の上記情報を活用している。つまり、上記モデル設定では、銀イオンの注入エネルギや、銀イオンの注入量など活用して複数のパラメータを設定している。これにより、上記モデル設定を効率良く行うことができる。
【００８０】
次に、ステップＳ３に進み、モデル計算を行う。つまり、上記複数のパラメータを用いて、モデルの光学反射特性を計算する。
【００８１】
次に、ステップＳ４に進み、上記モデルの光学反射特性と、実測の光学反射特性とを照合する。そして、上記モデルの光学反射特性と、実測の光学反射特性との誤差が所定の範囲内であると判定されると、ステップＳ５に進む。上記誤差が所定の範囲であれば、仮定した複数のパラメータは、実測した微細物を含む物質に対する関連性が大きいと評価できる。つまり、上記モデルの光学反射特性を有する例えばモデル構造を想定した場合、実測した試料はそのモデル構造とほぼ同一または類似の構造を有すると評価できる。一方、上記誤差が所定の範囲内でないないと判定されると、ステップ２に戻り、ステップＳ２〜Ｓ４を順次繰り返す。すなわち、新たに複数のパラメータを設定し、この複数のパラメータに基づいて再計算を行う。
【００８２】
最後に、ステップＳ５で、モデルの光学反射特性を得るための計算で用いたパラメータなどを表示部の一例としてのディスプレイに表示して、銀微粒子の形成状態の評価を終了する。
【００８３】
上記ステップＳ５では、結果表示は数値だけでなく、ステップＳ４より推測される試料の構造をポンチ絵などをディスプレイに表示したほうが視覚的に構造を把握できるので好ましい。また、上記モデルの光学反射特性を再計算する際にも、再計算で用いる複数のパラメータから求められるモデルの構造をディスプレイに表示してもよい。この場合、上記再計算の直前のモデル設定が明らかに誤っていても、そのモデル設定の誤りを視覚的に素早く把握できるので好ましい。更に、上記モデル計算を途中で取り止めることがきるようにしておけば、明らかに間違っているパラメータを用いてモデル計算が行われていると気付いた場合は、そのモデル計算を途中で取り止めることができるので好ましい。つまり、無駄な計算が行われる回数を減らすことができるので好ましい。また、上記モデル設定などの一部の設定を途中で外部からの入力によって変更することができることは、変更したくない設定を再設定する時間などを削減できるので好ましい。
【００８４】
なお、上記パラメータが多い場合には簡単な垂直光学反射特性だけでは、各パラメータの決定が困難な場合がある。このような場合には、必要に応じて測定条件を変えて再測定を行ってもよい。また、上記試料から得られる光学的な情報を増やすことで各パラメータの決定を容易にすることが可能である。例えば、上記試料の測定に偏光を用いたり、入射角を変化させたり、波長を変化させたり、あるいはそれらを組み合わせることで、多くの情報を得ることができる。したがって、上記シリコン酸化膜においてシリコン基板とは反対側の表面に偏光光を照射したり、または、光源が出射した光をその表面に斜めに入射させたり、または、白色光をその表面に照射したり、これらを組み合せて、ステップＳ１の光学測定を行ってもよい。例えば、ステップＳ１の光学測定において、分光偏光解析などを用いてもよい。
【００８５】
また、本実施の形態２では、ステップＳ２のモデル設定を効率良く行うために、既知の情報の一例としての注入プロファイルを活用している。この注入プロファイルは、主な注入種については既に多くの計算が行われおり、また注入シミュレーションプログラムも開発されている。本実施の形態２ではモンテカルロシミュレーションを用いてシリコン酸化膜中への銀イオンの注入プロファイルを算出している。
【００８６】
図４に、上記銀イオンの注入プロファイルを示す。
【００８７】
上記銀微粒子は注入した銀イオンが凝集して形成されるので、注入プロファイルで濃度の高い箇所ほど微粒子が形成されやすい。したがって、上記シリコン酸化膜においては、シリコン基板とは反対側の表面から深さ２０〜３０ｎｍの領域に微粒子が形成されていることが予想される。このような情報を用いることにより、ステップＳ２におけるモデル設定で不適切なパラメータが設定されるのを阻止することができる。
【００８８】
上記銀微粒子がシリコン酸化膜の膜厚方向のほぼ中心部に形成されている予測される場合は、図５に示すように、銀微粒子Ｐが存在しないと予測される領域Ａ１，Ａ２と、銀微粒子Ｐが存在すると予測される領域Ｂ１とにシリコン酸化膜を３分割するようなモデル設定をステップＳ２で行うのが妥当である。もちろん、上記銀微粒子の状態は初期の注入濃度に依存するであろうから、図６（ａ）に示すように、シリコン酸化膜を更に細分化するような仮定をする。より詳しくは、上記銀微粒子が存在しないと予測される領域Ａ１１，Ａ１２と、銀微粒子が存在すると予想される領域Ｂ１１，Ｂ１２，Ｃ１１とにシリコン酸化膜を５分割するようなモデル設定をステップＳ２で行うのが妥当である。このとき、上記領域Ｂ１１，Ｂ１２は、領域Ｃ１１よりも銀微粒子の充填率が小さいと想定した領域である。
【００８９】
図４の注入プロファイルから判断すると、図６（ａ）のモデルの方が、図５のモデルに比べ、図４の注入プロファイルで得られるモデルにより近いと思われる。理想的には、上記シリコン酸化膜を無限に細分割すると仮定することが望ましいが、ステップＳ３のモデル計算での計算量が膨大になるので実用性が失われてしまう。したがって、上記シリコン酸化膜を細分割すると仮定するにしても、単純なモデルで計算した結果、必要と判断されるなら細分化したモデルを使用する方が、無駄な計算を行うことがなくて好ましい。
【００９０】
図７に、上記銀イオンの他の注入プロファイルを示す。
【００９１】
図７の注入プロファイルの場合は、図６（ｂ）に示すように、微粒子が存在しないと予測される領域Ａ２１，Ａ２２，Ａ２３と、微粒子が存在すると予測される領域Ｂ２１，Ｂ２２とにシリコン酸化膜５分割するようなモデル設定をステップＳ２で行うのが妥当である。
【００９２】
以下、最も簡単な図５のような３分割モデルを使用して引き続き説明を行う。
【００９３】
図５のモデルでは、各領域Ａ１，Ｂ１，Ａ２の膜厚ｄ１，ｄ２，ｄ３と、波長に依存する各領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１の複素屈折率とが決まれば、波長に依存した各領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１の反射率を計算することが可能となる。さらに、この各領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１の反射率を用いると、シリコン基板およびシリコン酸化膜の積層体の反射率を計算することができる。ただし、基板、すなわち本実施の形態２においてはシリコン基板は全反射すると仮定する。なお、全反射を仮定できない基板を用いた場合には、その基板の膜厚および複素屈折率を含め４層モデルとして計算を行えばよい。
【００９４】
上記領域Ａ１，Ａ２の複素屈折率は酸化シリコンの複素屈折率であり既知である。そして、上記領域Ｂ１の複素屈折率は、母材すなわち酸化シリコンの屈折率、領域Ｂ１に存在する微粒子すなわち銀微粒子の屈折率、および領域Ｂ１に対する微粒子の総体積の体積分率から算出する。
【００９５】
複素屈折率ｎと複素誘電率εとは、以下の関係を有している。
ｎ＝（εμ／ε0μ0）1/2
ここで、ε0、μ0はそれぞれ真空の誘電率と屈折率である。
【００９６】
上記銀微粒子の大きさが、光源が出射する光の波長より十分小さい場合、領域Ｂ１の誘電率εeffは、
εeff＝εm（１＋２ｆＣ／３）／（１−ｆＣ／３）
Ｃ＝（εa-εm）／（Ｌεa+（１−Ｌ）εm）
ここで、εmは酸化シリコンの誘電率で、εaは銀微粒子の誘電率であり、ｆは銀微粒子の体積分率（充填率）である。Ｌは形状因子で０〜１の範囲内の値をとり、銀微粒子が球粒子の場合、Ｌ＝１／３である。
【００９７】
本実施の形態２ではＬ＝１／３とした。なお、上記銀微粒子の誘電率はほぼ等方的であるとしている。上記銀微粒子の形状が球形状と著しく異なり、銀微粒子の誘電率も異方的である場合には、Ｃを方向により分離して厳密な取り扱いをすればよい。その場合は、一般に、上記銀微粒子を回転楕円体に近似して長軸方向とそれに垂直な方向に分離する。
【００９８】
ところで、上記銀微粒子の誘電率は、銀のバルク状態での誘電率と異なる。銀のような金属のバルク状態の誘電率は、可視光領域においてインターバンド項εinterとドルーデ項εDrudeとの和で表される。そして、金属微粒子の誘電率はドルーデ項に含まれる緩和時間を金属微粒子の粒子半径ｒにより補正することで得られる。すなわち、金属のドルーデ項εDrudeは次の式で表される。
εDrude（ω）＝１−ωp2／ω（ω-iγeff）
Ｒe（εDrude）＝１−ωp2／（ω2-γeff2）
Ｉｍ（εDrude）＝ωp２γeff／ω（ω2-γeff2）
ここで、ωp2はプラズマ周波数、γeffは有効プラズマ減衰定数である。
【００９９】
上記バルク状態の金属の場合、減衰定数は
γeff＝τB−１＝ＶF／l
ここで、τＢは金属バルク中における自由電子の緩和時間、ＶFは自由電子のフェルミ速度、lは平均自由行程である。
【０１００】
上記銀微粒子の粒子半径ｒが自由電子の平均自由行程lより十分大きくない場合、緩和時間をその粒子半径ｒにより補正する。すなわち、
γeff＝τB-1＋ＶF／Ｒ＝ＶF（１／l＋１／ｒ）
とする。
【０１０１】
一方、金属のインターバンド項εinterはバンドの変形がほとんどなければ粒径依存性はほとんどないので、バルク金属の値と同じとする。
【０１０２】
金属微粒子の誘電率は、
εnano（ω）＝εbulk（ω）−εbulkDrude（ω）＋εnanoDrude（ω）
となる。
【０１０３】
以上のように、バルク金属の誘電率より金属微粒子の誘電率を求めることができる。上記バルク金属の誘電率の多くは既知であるが、実験的に求めることも可能である。
【０１０４】
したがって、上記銀微粒子の粒子半径ｒ、銀微粒子の体積分率ｆおよび各領域Ａ１，Ｂ１，Ａ２の膜厚ｄ１，ｄ２，ｄ３をパラメータとして光学反射特性を計算することが可能である。これらのパラメータを変化させて測定結果と最もよく一致する組み合わせを求める。
【０１０５】
本実施の形態２では、製造条件からパラメータの範囲を限定することにより、ステップＳ３のモデル計算での計算量を低減できて、処理速度の向上を可能とする。
【０１０６】
例えば、本実施の形態２においては、シリコン酸化膜５０ｎｍの中に銀イオンを注入することで銀微粒子を形成している。イオン注入量が極端に多くない限り、注入によりシリコン酸化膜の膜厚が大幅に増大したり減少することはない。したがって、ｄ１＋ｄ２＋ｄ３はおおよそ５０ｎｍ程度としてよく、スパッタリング現象や体積増加の影響が無視できない場合には５０ｎｍを中心に数ｎｍ〜数十ｎｍ程度の範囲を持たせて限定することもできる。また、注入シミュレータで注入による体積増加やスパッタ現象による膜厚の増減が予測できる場合には、それに従ってｄ１＋ｄ２＋ｄ３の値を決定してもよい。また、当然ながらｄ１、ｄ２、ｄ３はそれぞれ０ｎｍ以上ｄ１＋ｄ２＋ｄ３以下の範囲内である。本実施の形態２では膜厚変化はほぼ無視できると仮定した。このような情報を用いることにより、パラメータの範囲を限定することができる。
【０１０７】
また、先述のように注入シミュレータにより、図５や図６（ａ），（ｂ）に示すモデル設定を行うことができる。
【０１０８】
上記銀微粒子の粒子半径ｒについては少なくともｒ≦ｄ２とすることが好ましい。なお、上記銀微粒子を構成する分子の拡散速度が分かれば、注入分布とアニール温度とアニール時間から、凝集した場合の最大の粒径がおおよそ計算することができる。
【０１０９】
さらに、上記銀微粒子の体積分率ｆの範囲も限定するほうが、ステップＳ３のモデル計算での計算量をより低減できるので好ましい。また、上記注入シミュレータの結果を参考にして無駄な計算量を省くこともできる。また、上記複数のパラメータにおけるパラメータ同士の関連に基づいて、複数のパラメータのありえない組み合わせを排除しておくことも無駄な計算を省くことができるので好ましい。そして、上記ｄ１＋ｄ２＋ｄ３はおおむね５０ｎｍ程度より大きくはならないので、例えばｄ１が３０ｎｍで固定されているならば、ｄ２は２０ｎｍ程度より小さい値に限定することができる。他の例では、注入量と領域Ｂ１の厚さｄ２から、銀微粒子の体積分率ｆのおおよそ値を決めることができる。具体的に説明すると、理想的には、注入量とｄ２×ｆの間には比例関係がなりたち、銀微粒子を構成する分子の数密度が既知であれば、注入量／数密度はほぼｄ２×ｆなので、この比例関係から大きく逸脱するようなパラメータの組み合わせは、排除することが可能である。また、上記ステップＳ３のモデル計算での計算を簡単にするためには、特に計算の初期段階においてｆをｄ２の関数としてパラメータを一つ減らしておくことは有効である。
【０１１０】
また、上記パラメータのそれぞれの初期値の設定の仕方も計算量を抑制する上で重要である。すなわち、上記パラメータの合わせ込みの際、最も単純な方法としては、ある１つのパラメータ以外のパラメータを固定し、その１つのパラメータのみを変化させて、最も測定結果と整合性のよいパラメータの値を探し出し、この値でパラメータを固定する。そして、上記１つのパラメータ以外のパラメータの中から１つのパラメータの固定を解除し、この固定を解除したパラメータを変化させて、最も測定結果と整合性のよいパラメータの値を探し出し、この値でパラメータを固定する。以下同様に残りのパラメータの中から１つずつパラメータを変化させて、最も測定結果と整合性のよいパラメータの値を探し出し、残りのパラメータを順次固定していく。このような処理を全てのパラメータに行った後、再び全てのパラメータについて同様に１つずつ合わせ込みの処理を繰り返し、次第に測定結果との整合性をよくしていく方法がある。しかしながら、従来の簡単なフィッティングプログラムでたびたび発生するように、初期のパラメータの値次第では他の極小点に収束してしまうことがある。
【０１１１】
そこで、本実施の形態２では初期値の設定にも製造条件を参考にする。例えば、図４の注入プロファイルの半値幅にあたる領域を領域Ｂ１として初期設定してもよい。つまり、図４のような注入プロファイルが得られている場合、ｄ１＝２０ｎｍ，ｄ２＝１４ｎｍ，ｄ３＝１６ｎｍを初期値とすることが可能である。
【０１１２】
上記銀微粒子の粒子半径ｒについてもなんらかのシミュレーションや、これまでの実験結果より情報が得られるならば、その情報を参考に初期設定を行うのが好ましい。本実施の形態２では、銀微粒子が含まれるべき領域Ｂの厚さｄ２が１４ｎｍの初期値となっている。したがって、上記銀微粒子の粒子半径ｒの初期値は少なくとも７ｎｍ以下にすることが好ましく、その半分の３.５ｎｍ程度が望ましい。もしくは、金属微粒子に特有の吸収ピークは粒径が大きくなるほど大きくなるので、銀微粒子の粒子半径ｒは小さい方から大きい方へ変化させていく方が好ましい。したがって、上記銀微粒子の粒子半径ｒの初期値を考えられる範囲の最も小さい値にするのも有効である。上記銀微粒子の粒子半径ｒの下限値が限定できない場合には、例えば、装置の分解能下限からはじめたり、この例では初期値は少なくとも７ｎｍ以下にすることが好ましいので、その１／１０の０.７ｎｍ程度（例えば１ｎｍ）を初期値にすることが望ましい。
【０１１３】
上記銀微粒子の体積分率ｆは注入プロファイルと関連性が強い。具体的に説明すると、拡散と凝集がなければ、銀微粒子の体積分率ｆは注入プロファイルの値を用いることが可能である。しかし、現実には拡散と凝集が発生し、銀微粒子が形成されるが、拡散あるいは凝集で移動できる距離がそれほど大きくない場合には、初期値として注入プロファイルの値を用いることが可能である。上記シリコン酸化膜を複数の層から構成されていると想定した場合、銀微粒子の体積分率ｆは、均一と仮定する領域での平均濃度程度に設定することが好ましい。あるいは簡単に、銀微粒子の体積分率ｆの初期値としては注入プロファイルの最大値の１／２程度とすることも可能である。すなわち、本実施の形態２では、銀微粒子の体積分率ｆの初期値を０.０５程度とすることができる。
【０１１４】
次に、初期状態からパラメータの合わせ込みについて説明する。
【０１１５】
上記パラメータの合わせ込みは従来のフィッティング方法を用いることができる。例えば、簡単には最小二乗法などを用いることも可能である。上記パラメータの合わせ込みの結果及びパラメータの値が違った時のずれを図８（ａ），（ｂ）に示す。本実施の形態２では判り易くするため、パラメータ設定の間隔を粗くして説明する。つまり、膜厚の値を５ｎｍ単位、銀微粒子の体積分率（充填率）の値を０．０１単位、銀微粒子の粒子半径の値の単位を１ｎｍ単位とする。もちろん、本来この間隔は細かい方が精度が向上するので好ましい。
【０１１６】
図８（ａ）には、上記複数のパラメータの各初期値をｄ１＝２０ｎｍ，ｄ２＝１５ｎｍ，ｄ３＝１５ｎｍ，ｆ＝０.０５，ｒ＝１ｎｍとした時の計算結果（２）を示すと共に、実測結果（１）を示している。この図８（ａ）から、上記計算結果（２）のほうが極小値付近で実測値より反射率が低くなっていることが分かる。
【０１１７】
次に、例えば、ｄ２＝１５ｎｍ，ｆ＝０.０５，ｒ＝１ｎｍを固定して、ｄ１を変化させる。この場合、ｄ１＋ｄ２＋ｄ３＝５０ｎｍの関係があるから、ｄ１の値が決まれば、ｄ３の値も決まる。図８（ｂ）には、上記ｄ１を初期値から５ｎｍ減少させた時の計算結果（３）を示すと共に、ｄ１を初期値から５ｎｍ増加させた時の計算結果（４）を示している。また、図８（ｂ）における点線は実測結果を示している。図８（ｂ）から、ｄ１＝２５ｎｍ（ｄ３＝１０ｎｍ）にした時の計算結果（４）の方がより点線の実測値に近いことが分る。
【０１１８】
そこで、上記ｄ１＝３０ｎｍ（ｄ３＝５ｎｍ）にすると計算結果（５）のように計算結果（４）よりも点線の実測値との整合性が悪化した。このため、ｄ１＝２５ｎｍ（ｄ３＝１０ｎｍ）でパラメータｄ１を一旦固定する。同様に他のパラメータを変化させて実測値との整合性を調べていく。
【０１１９】
次に、例えばｄ２を変化させる。但し、ｄ１＋ｄ２＋ｄ３＝５０ｎｍの関係があるから、ｄ１またはｄ３も変化させることになるが、ここでは、まずｄ３は５ｎｍで固定することにする。ｄ２を５ｎｍ増減させて実測値と比較したところ、いずれも元の計算結果（４）よりも実測値との整合性が悪化した。
【０１２０】
次に、上記ｄ１を固定して同様の手順を繰り返した結果やはり元の計算結果（４）より実測値と整合性が悪化した。したがって、ここまでではｄ１＝２５ｎｍ，ｄ２＝１５ｎｍ，ｄ３＝１０ｎｍとパラメータを設定する。
【０１２１】
次に、例えば充填率ｆを変化させｄ１と同様の照合を行った結果により、ｆ＝０．０５に設定した。
【０１２２】
次に、例えば粒子半径ｒを１ｎｍから変化させｄ１と同様の照合を行った結果、ｒ＝１ｎｍに設定した。なお、上記粒子半径ｒの設定間隔が１ｎｍとしているため、ｒ＝１ｎｍ以下の比較ができていないが、望ましくは１ｎｍの前後の値に変化させた計算結果を実測値と照合するのが好ましい。例えば、ｒ＝１ｎｍ以下のｒ＝０．５ｎｍの計算を行う。その結果、ｒ＝１ｎｍの計算結果の方が実測値との整合性がよかったので、パラメータをｄ１＝２５ｎｍ，ｄ２＝１５ｎｍ，ｄ３＝１０ｎｍ、ｆ＝０．０５、ｒ＝１ｎｍに再設定した。
【０１２３】
以上により、本実施の形態２でのパラメータ間隔の設定では実測値に近い計算結果（５）が得られた。したがって、本計算結果から、５０ｎｍのシリコン酸化膜の表面からおおよそ２５ｎｍから４０ｎｍ程度の深さの範囲内に、おおよそ粒子半径１ｎｍ、言い換えると粒径（直径）がおおよそ２ｎｍ程度の銀微粒子が形成されていると評価できる。
【０１２４】
図９（ａ）に、上記計算結果で評価された微粒子の形成状態の模式図を示し、図９（ｂ）に、上記試料の断面のＴＥＭ像を示す。なお、図９（ｂ）の参照番号において、２００１は上部ＳｉＯ２層（シリコン酸化膜）、２００２は銀微粒子形成層（銀／酸化シリコンの混合膜）、２００３は下部ＳｉＯ２層（シリコン酸化膜）である。なお、図８（ａ）のＡ１、Ａ２およびＢ１は図５と同様の構成部である。
【０１２５】
図９（ａ）と図９（ｂ）とを比較すると分るように、本発明による評価方法および評価装置のうち最も簡単な方法および装置を用いてさえ銀微粒子が形成されている領域や、銀微粒子の粒径のおおよその評価ができることが分かる。なお、上記評価の精度をより上げるために、同様のパラメータの変化と実測値の比較、そして、パラメータの再設定を何度か繰り返すことは好ましい。また、本実施の形態２では説明のためにパラメータの変化を粗く行ったが、通常はさらに細かいパラメータの設定間隔を用いることが好ましく、膜厚は１ｎｍ以下、充填率は０.０１以下、粒子半径は０.５ｎｍ以下の間隔とすることが望ましい。なお、上記パラメータの絶対値が小さいほど細かく、大きいほど粗く間隔を設定するほうが、計算量を抑制しながら必要とする精度を確保することができるので好ましい。
【０１２６】
また、例えば複数層の積層体中の銀微粒子の形成状態を評価するときにその積層体内の界面の凸凹を考慮しなければならない場合、例えば試料の表面に銀微粒子が出ている場合、異なる２種類の物質を積層して成る膜中に銀微粒子を形成し、その異なる２種類の物質の界面にまたがって銀微粒子が形成されている場合、銀微粒子を含む層の界面自体の凸凹を考慮しなければならない場合には、有効媒質近似を用いて実効的な均質膜に置き換えて解析することができる。例えば、上記界面のラフネスを評価するために界面付近に、本実施の形態２の微粒子混合膜のように均質膜を一層以上仮定して計算を行い、フィッティングすることにより評価が可能である。但し、上記界面に微粒子が一部露出しているなどの場合には界面に平行および垂直な電場成分に対して有効誘電率が異なることを前提とする方がより好ましい。
【０１２７】
なお、本実施の形態２では、最も簡単なモデルを用いて説明したが、更に多層に分割することが可能である。つまり、本発明は、上記シリコン酸化膜を６層以上の層から成ると仮定して、シリコン酸化膜内の銀微粒子の形成状態を評価することができる。もちろん、上記シリコン酸化膜を４層から成ると仮定して、シリコン酸化膜内の銀微粒子の形成状態を評価することもできる。
【０１２８】
また、上記領域Ａ１，Ａ２の屈折率を既知として説明したが、領域Ａ１，Ａ２の屈折率を未知の値としても、銀微粒子の形成状態を評価することができる。この場合、上記領域Ａ１，Ａ２の屈折率をパラメータの1つとして加え、上述と同様の手法を用いてフィッティングを行うことが可能である。
【０１２９】
また、本実施の形態２では、銀微粒子の微粒子形状をほぼ球形と仮定して、銀微粒子の形状因子Ｌを１／３としていたが、この形状因子Ｌを未知の値としても、銀微粒子の形成状態を評価することができる。この場合も、上記銀微粒子の形状因子をパラメータの１つとして加え、上述と同様の手法を用いてフィッティングを行うことが可能である。
【０１３０】
また、本実施の形態２で用いた多層膜近似の他に、微分波動方程式を解く方法なども用いることができる。
【０１３１】
なお、どの程度、実測値と計算値が近づけばよいかは、判断基準を設定しておくことが好ましい。つまり、上記実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とを近似させる範囲を設定しておくことは好ましい。また、上記実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とのずれは一般に偏差とよばれ、偏差値が最小となるように各パラメータを探し出す。
【０１３２】
更に、上記各パラメータが局所的な極小値から抜け出せなくなることを防ぐことは、複数のパラメータに基づいて計算したモデルの光学反射特性の信頼性を向上させることができると共に、モデルの光学反射特性を再度得るための再計算などの計算量の増大を防ぐことができる。その結果、上記実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とのフィッティングを効率的に行うことができる。例えば、上記複数のパラメータのうちの１つを変化させた時に、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とにおいて、全体としては偏差値が減少していても、局所的に偏差値が増大している場合には、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との照合の結果を保留したり、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との整合性が良くないと判断する方法を用いることができる。
【０１３３】
また、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との全体的な平均のズレだけでなく、実測結果の光学反射特性のグラフ形状と、モデルの光学反射特性のグラフ形状との違いを考慮する方法を用いることもできる。つまり、上記試料による反射光のスペクトル線の形状と、複数のパラメータに基づいて計算された照合用の反射光のスペクトル線の形状との違いを考慮する方法を用いることもできる。例えば、図１０（ａ），（ｂ）に示すように、点線で示した実測結果の光学反射特性と、実線で示したモデルの光学反射特性とが得られた。図１０（ａ），（ｂ）では、実測結果の光学反射特性のグラフ形状と、モデルの光学反射特性のグラフ形状との全体的な平均のずれはほぼ同じか、場合によっては全体としては図１０（ａ）のほうがズレが少ないような２種類のグラフ形状が得られている。このような場合でも、図１０（ｂ）の方が、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との整合性が良いと判定する。
【０１３４】
また、本発明の他の簡単な方法の１つとしては、実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性とにおいて、極大値や極小値をとる場所を比較する方法や、表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）吸収ピークのように特徴的な変化が現れる波長領域に重みつけする方法などが考えられる。また、例えば、上記実測結果の光学反射特性のグラフと、モデルの光学反射特性のグラフとにおいて、グラフの傾きも考慮にいれて、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との照合を行ってもよい。この場合、例えば、上記実測結果の光学反射特性のグラフと、モデルの光学反射特性のグラフとにおいて、微分値の整合性により、実測結果の光学反射特性と、モデルの光学反射特性との整合性を判断してもよい。また、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との整合性、および、実測結果の光学反射特性のグラフの微分値とモデルの光学反射特性のグラフの微分値との整合性において、それらの両方の整合性がよいときのパラメータを探し出してもよい。
【０１３５】
また、上記複数のパラメータのそれぞれのパラメータの波長依存性を活用したフィッティング方法を用いることは処理速度と信頼性向上が可能となり好ましい。例えば、上記フィッティング方法には、微粒子を含む物質は微粒子に特有のいわゆる表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ吸収）特性を用いてもよい。本実施の形態２では銀微粒子の例をあげているが、銀微粒子は、図１１に示すように、波長約４００ｎｍで特徴的な吸収を示す。この吸収は粒子半径ｒに強い依存性を示し、粒子半径ｒが大きくなるにつれ、吸収は鋭くかつ大きくなる。したがって、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とにおいて、波長約４００ｎｍでの誤差が少なくて、例えば波長約８００ｎｍでの誤差が大きい場合には、粒子半径ｒ以外のパラメータの値を変化させることを優先させる設定を行うことは好ましい。逆に、上記波長約４００ｎｍでの誤差が大きくて、波長約８００ｎｍでの誤差が小さい場合には、粒子半径ｒの値を変化させることを優先させる設定を行うことは好ましい。
【０１３６】
上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とにおいて、グラフ全体の形状あるいはピーク形状の違いの大きさの判断を行う方法としては、グラフの微分を比較する方法を用いてもよい。また、上記ピーク形状の違いの大きさの判断する方法としては、ピークをとる波長付近のグラフの曲率を比較する方法や、ピークをとる波長の付近のグラフを切り出して、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのずれが最も少なくなるように反射率が変化する方向へ平行移動して、そのずれの量を比較する方法がある。本実施の形態２のように微粒子に特有のＳＰＲ吸収特性が約４００ｎｍ付近にでることが分かっているならば、ＳＰＲ吸収が最も顕著に現れる付近の波長領域で、上述した方法と同様に、実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのずれを比較する方法を用いることが好ましい。上記ＳＰＲ吸収は理論的にミー（Mie）の理論を用いて算出することが可能である。
【０１３７】
以下に、上記粒子半径ｒ以外のパラメータと、モデルの光学反射特性のグラフとの関連とについても簡単に述べる。
【０１３８】
本実施の形態２では例えば充填率ｆを大きくすれば、モデルの光学反射特性のグラフ全体の形状はあまり変化せず、そのグラフ全体において反射率が減少する。一方、上記充填率ｆを小さくすれば、モデルの光学反射特性のグラフ全体の形状はあまり変化せず、そのグラフ全体において反射率が増大する。また、上記充填率ｆが大きくなれば、モデルの光学反射特性のグラフのピーク位置が少し長波長側に移動する傾向がある。
【０１３９】
上記銀微粒子を含む層の厚さｄ２が薄くなれば、モデルの光学反射特性のグラフのピークがわずかに鈍くなると共に、モデルの光学反射特性のグラフにおける短波長側の反射率が増大する傾向がある。また、上記銀微粒子を含む層の位置を上層側に移動する、すなわちｄ１を減少させｄ３を増加させると、モデルの光学反射特性の反射率が減少し、モデルの光学反射特性のピークが鋭くなる傾向がある。
【０１４０】
このような各パラメータの傾向を考慮して、どのパラメータを優先的に変化させ、実測結果の光学反射特性に対してモデルの光学反射特性を合わせ込むことは、計算量を減少させることができるので好ましい。
【０１４１】
また、上述したようなフィッティングの手順，方法のうちの少なくとも１つを用いれば、万が一、各パラメータの初期設定値が適切な値に対して大きくずれていても、従来のフィッティング方法で時折、発生するような、間違った合わせ込みを防ぐことができる。例えば、上記各パラメータを変化させていく過程で、単純な最小二乗法を用いた場合、極小値が２つ以上存在したときには、最も極小をとる値ではなく、第２あるいは第３以上の誤った極小値に収束してしまうことを防ぐことができる。
【０１４２】
上述のように誤った極小値に収束することを防ぐ別の方法としては、各パラメータの初期設定値を複数に設定する方法が可能である。例えば、上記実施の形態２のように決めた初期設定値（第１の初期設定値）の他に、第１の初期設定とはパラメータの値を十分異なった値に設定した第２の初期設定値を設けることで、どちらかが誤った極小値に収束したとしても、最終的に正しい極小値と誤った極小値を比較し、より小さい値の方を選択することで正しい極小値を得ることが可能となる。もちろん、上記各パラメータの初期設定値の数が多ければ多いほど、正しい極小値が得られる可能性が高くなるので好ましい。なお、上記第２の初期設定の方法としては、各パラメータの設定範囲を決めている場合にはそれぞれのパラメータの最小値や最大値、あるいは、それらの組み合わせを用いる方法が可能である。また、他の方法としては、上記設定範囲内である間隔で拾った値を用いる方法も可能である。例えば、上記粒子半径ｒの設定範囲を０ｎｍから２０ｎｍであったならば、粒子半径ｒの初期値を５ｎｍ間隔で５ｎｍ、１０ｎｍ、１５ｎｍあるいは更に０ｎｍ、２０ｎｍを加えて設定してもよい。または、上記粒子半径ｒの初期値を１ｎｍ、２ｎｍ、４ｎｍ、８ｎｍ、１６ｎｍといった間隔で設定してもよい。
【０１４３】
また、上記実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性との照合を行う際には、遺伝的アルゴリズムを各パラメータの設定に用いるのが好ましい。本実施の形態２のようにパラメータの数が多い場合には、計算量が膨大になる可能性がある。特に、上記シリコン酸化膜が複数の層から成ると仮定し、その層の数を増やして、各層において粒子半径や充填率等を設定し、精度の高い評価を行う場合には、従来の逐次計算する方法では膨大な計算量になり非効率的であるので、本発明の方法は特に有効である。
【０１４４】
上記実施の形態２では、光学反射測定として簡単な垂直入射の測定結果を用いていたが、光源が出射した一定波長の光を、シリコン酸化膜の表面（シリコン基板とは反対側の表面）に対して垂直以外の角度で入射させた測定結果を用いてもよい。この場合は、上記光源が出射した一定波長の光を、シリコン酸化膜の表面（シリコン基板とは反対側の表面）に対して入射させる角度をパラメータとして追加する。しかし、上記パラメータが増加すると１つの測定データから多数のパラメータを決定するのは困難になってくる。例えば、上記形状因子Ｌによる変化は小さく誤差が大きくなる可能性がある。
【０１４５】
そこで、２つ以上の異なる入射角での光学反射測定を行い、２つ以上の実験データを用いる。このように２つ以上の実験データを用いてフィッティングを行うことによりパラメータの合わせ込みを容易にし、信頼性も向上させることが可能となる。
【０１４６】
また、本実施の形態２では簡単な分光光度計を用いた例をあげたが、偏光解析法を用いることは望ましい。すなわち、上記偏光解析法では反射率だけでなく入射光と反射光の偏光状態の違いも測定することができるため、より容易に各パラメータの決定が可能となる。これにより、より複雑な構造の評価が可能となる。
【０１４７】
また、本実施の形態２では、層構造を有する例を用いたが、走査型の光学測定装置を用いることで、層構造でなく、面内の分布や不連続性を評価することも可能である。
【０１４８】
本実施形態２の微細物評価方法をコンピュータに実行させる微細物評価プログラムを用いても、層中に存在する銀微粒子の形成状態を簡単且つ迅速に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１４９】
【図１】図１は本発明の実施の形態１の微細物評価装置のブロック図である。
【図２】図２は本発明の本実施の形態２の微細物評価方法のフローチャートである。
【図３】図３はシリコン酸化膜を実測した結果の光学反射特性のグラフである。
【図４】図４は上記シリコン酸化膜に注入する銀イオンの注入プロファイルのグラフである。
【図５】図５は上記シリコン酸化膜の分割方法を説明するための図である。
【図６】図６（ａ），（ｂ）は上記シリコン酸化膜の他の分割方法を説明するための図である。
【図７】図７は上記銀イオンの他の注入プロファイルのグラフである。
【図８】図８（ａ），（ｂ）は実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのグラフである。
【図９】図９（ａ）は計算結果で評価された微粒子の形成状態の模式図であり、図９（ｂ）はシリコン酸化膜の断面のＴＥＭ像である。
【図１０】図１０（ａ），（ｂ）は実測結果の光学反射特性とモデルの光学反射特性とのグラフである。
【図１１】図１１は銀微粒子の粒子半径と波長との関係を示すグラフである。
【図１２】図１２は従来の微細物評価方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１５０】
１  光源
２  光学測定部
２０  計算部
７０  比較部
Ｐ    銀微粒子
【図１】
2008122402.tif 000003
【図２】
2008122402.tif 000004
【図３】
2008122402.tif 000005
【図４】
2008122402.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2008122402.tif 000009
【図８】
2008122402.tif 000010
【図９】
2008122402.tif 000011
【図１０】
2008122402.tif 000012
【図１１】
2008122402.tif 000013
【図１２】
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