(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する方法において、
前記測定データの一部の領域をマッチング対象データとして抽出する工程と、
前記マッチング対象データの深さ方向に対する濃度の積分値を所定の値に正規化する工程と、
前記パラメータにより特定される理論値不純物濃度分布のうち、前記正規化されたマッチング対象データとパターンマッチングした理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出した理論値不純物濃度分布の深さ方向に対する濃度の積分値を、前記測定データの注入量に整合するよう修正する工程と、
前記修正された理論値不純物濃度分布を特定するパラメータを抽出する工程とを有することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【請求項２】
前記測定データは、注入量が異なる複数の不純物濃度分布の測定データであり、
前記理論値不純物濃度分布は、少なくとも一部が共通のパラメータにより特定される複数の理論値不純物濃度分布であり、
前記パラメータを抽出する工程は、前記修正された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを、前記複数の不純物濃度分布それぞれに対するパラメータとして抽出することを特徴とする請求項１に記載の不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【請求項３】
イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する手順をコンピュータに実行させるパラメータ抽出プログラムにおいて、
前記抽出手順は、
前記測定データの一部の領域をマッチング対象データとして抽出する工程と、
前記マッチング対象データの深さ方向に対する濃度の積分値を所定の値に正規化する工程と、
前記パラメータにより特定される理論値不純物濃度分布のうち、前記正規化されたマッチング対象データとパターンマッチングした理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出した理論値不純物濃度分布の深さ方向に対する濃度の積分値を、前記測定データの注入量に整合するよう修正する工程と、
前記修正された理論値不純物濃度分布を特定するパラメータを抽出する工程とを有することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出プログラム。
【請求項４】
前記測定データは、注入量が異なる複数の不純物濃度分布の測定データであり、
前記理論値不純物濃度分布は、少なくとも一部が共通のパラメータにより特定される複数の理論値不純物濃度分布であり、
前記パラメータを抽出する工程は、前記修正された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを、前記複数の不純物濃度分布それぞれに対するパラメータとして抽出することを特徴とする請求項３に記載の不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、イオン注入による不純物濃度分布のシミュレーションに使用されるパラメータの抽出方法及びその抽出プログラムに関し、特に、高精度に不純物濃度分布のパラメータを抽出することができる方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
イオン注入は、所定のイオン注入装置において注入エネルギーや注入角度、更に注入量（ドーズ量）などを設定して、注入対象のシリコン基板などに行われる。イオン注入によりシリコン基板表面には所定の不純物濃度分布が形成される。一方、プロセスシミュレータは、実際にプロセスを実行することなく所定の条件のもとでプロセスを実行した場合のデバイス特性について、コンピュータ上でシミュレーションする。プロセスシミュレーションの一つに、所定のイオン注入条件で得られる不純物濃度分布をシミュレーションし、その不純物濃度分布に基づいてデバイス特性を予測することが行われる。
【０００３】
イオン注入による不純物濃度分布は、イオン注入条件に依存するため、不純物濃度分布をシミュレーションするために、種々の条件のもとでイオン注入を行ってＳＩＭＳ（Secondary Ion Mass Spectroscopy）法などの測定方法により基板深さ方向に対する不純物濃度分布の測定データを取得し、この測定データの不純物濃度分布を特定する関数のパラメータを抽出し、これらパラメータをデータベース化することが行われる。種々の条件下で得られた測定データから抽出したパラメータをデータベース化しておくことで、そのデータベースを参照して所定の条件での不純物濃度分布をシミュレーションすることができる。
【０００４】
ＳＩＭＳ法などにより得られた不純物濃度分布の測定データからシミュレーション用のパラメータを抽出するに際して、例えば、デュアルピアソン関数を用いて不純物濃度分布を算出するためには、９つのパラメータ（Ｒｐ、ΔＲｐ、γ、β、Ｒｐ2、ΔＲｐ2、γ2、β2、ｒ）を抽出することが必要になる。ここで、Ｒｐ、ΔＲｐ、γ、β及びＲｐ2、ΔＲｐ2、γ2、β2は、２つの関数のパラメータであり、ｒは両関数を合成するドーズレシオである。
【０００５】
従来のパラメータ抽出方法として、不純物濃度分布の測定データを最小二乗法等により近似し、近似した値に基づいてパラメータの抽出を行うことが提案されている。例えば、下記特許文献１。
【０００６】
或いは、この特許文献１には、不純物濃度分布の測定データは、ＳＩＭＳ法でのスパッタリングによる初期効果や測定ノイズ等の影響から値がばらついており、高精度にパラメータを抽出することができないので、不純物濃度分布の測定データのバラツキを緩和するようなデータ処理を行い、そのデータ処理後の不純物濃度分布データに基づいてパラメータを抽出することが提案されている。
【０００７】
【特許文献１】
特開平７−３２６６４６号公報、例えば段落０００３、０００５
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来方法によれば、不純物濃度分布の測定データに対して、ノイズを除去するために種々のデータ処理を行って、そのデータ処理した不純物濃度分布データを、最小二乗法を用いてパラメータを抽出している。従って、測定データに対して主観的な修正が加えられるおそれがあり、測定データに対して直接パラメータを抽出することがなく、必ずしも高精度のパラメータを抽出することができるとは限られない。更に、測定データのドーズ量はイオン注入で設定したドーズ量とは異なるにもかかわらず、そのことを考慮することなく、最小二乗法によりパラメータを抽出しているので、高精度のパラメータ抽出ができない。特に、ウエハ面に対し斜めからイオン注入する場合は、パラメータが増してパラメータの精度が上がらない。
【０００９】
上記の従来方法以外には、測定データから人手によりパラメータを導出し、そのパラメータにより生成される分布と測定データとを比較することが行われるが、そのような人手によるパラメータ抽出方法は、工数がかかり、高精度のパラメータ抽出を行うことはできない。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、イオン注入により得られる不純物濃度分布の測定データから高精度にパラメータを抽出することができるパラメータの抽出方法及び抽出プログラムを提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の側面は、イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する方法において、
前記測定データの一部の領域をマッチング対象データとして抽出する工程と、前記マッチング対象データの深さ方向に対する濃度の積分値を所定の値に正規化する工程と、
前記パラメータにより特定される理論値不純物濃度分布のうち、前記正規化されたマッチング対象データとパターンマッチングした理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを抽出する工程とを有することを特徴とする。
【００１２】
上記の第１の側面によれば、正規化したマッチング対象データに対して理論値不純物濃度分布とマッチングを取っているので、注入量に依存したばらつきを抽出パラメータから除去することができる。
【００１３】
上記の目的を達成するために、本発明の第２の側面は、イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する方法において、
注入量が異なる複数の不純物濃度分布の測定データを入力する工程と、
少なくとも一部が共通のパラメータにより特定される複数の理論値不純物濃度分布のうち、前記測定データの複数の不純物濃度分布とパターンマッチングする理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを、前記複数の不純物濃度分布それぞれに対するパラメータとして抽出する工程とを有することを特徴とする。
【００１４】
上記の第２の側面によれば、注入量が異なる複数の測定データに対して、パラメータを共通化して理論値不純物濃度分布を検出するので、抽出するパラメータの数を減らすことができ、抽出精度を上げることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態例を説明する。しかしながら、本発明の保護範囲は、以下の実施の形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物にまで及ぶものである。
【００１６】
図１は、イオン注入を説明する図である。イオン注入装置１において、注入方向、注入量（ドーズ量）、注入エネルギーなどが設定され、その設定条件に基づいて不純物イオンが半導体ウエハ２に注入される。単位面積３当たりの注入量がドーズ量に対応する。
【００１７】
図２は、本実施の形態における不純物濃度分布のパラメータの抽出工程の概略を説明する図である。イオン注入装置１により各種条件を設定し半導体ウエハにイオン注入を行い、そのイオン注入された半導体ウエハをＳＩＭＳ法などにより分析して、基板の深さ方向に対する不純物濃度分布の測定データ１０を取得する。図中に一例が示されているように、測定データ１０は、ウエハ基板の傾き、注入領域の表面に形成した酸化膜厚、注入エネルギーなどの設定条件の異なる組合せに対応して、ＳＩＭＳ法により測定されたデータを有する。そこで、これらの測定データ１０をパラメータ抽出装置１２に与えることで、各測定データの不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータ１４が抽出される。この各設定条件に対応するシミュレーション用パラメータを集計してパラメータのデータベース１４が生成される。
【００１８】
パラメータ抽出装置１２は、測定データに所定の処理を加え、予め準備されている理論値不純物濃度分布のテンプレートとパターンマッチングを行い、マッチングしたテンプレートに対応するパラメータを抽出する。前述のとおり、不純物濃度分布は、デュアルピアソン関数により表現される場合は、前述した９つのパラメータを特定することで、一義的にその不純物濃度分布が特定される。従って、異なるパラメータ群に対応する不純物濃度分布のテンプレートを予め準備しておき、測定データがどのテンプレートとマッチングするかを検出すれば、不純物濃度分布をシミュレートするためのパラメータを抽出することができる。
【００１９】
パラメータ抽出装置１２は、汎用のコンピュータにパラメータ抽出プログラムをインストールしたコンピュータシステムであり、パラメータ抽出プログラムを実行して後述するパラメータ抽出手順をコンピュータに実行させることにより、パラメータを自動的に抽出する。
【００２０】
図３は、本実施の形態におけるパラメータ抽出処理のフローチャート図である。最初に、パラメータ抽出装置１２に測定データが入力される。そして、その測定データからマッチング対象データを抽出し、平滑化処理などのノイズ除去の処理を行う（Ｓ１０）。
【００２１】
図４は、不純物濃度分布の測定データの一例を示す図である。横軸がウエハ基板の深さ方向、縦軸が不純物濃度を示す。従って、横軸が「０」の位置は基板表面を意味する。この測定データの例に示されるとおり、基板表面付近では、ＳＩＭＳ装置のスパッタリング開始に伴うノイズにより検出される不純物濃度がばらつき、更に、基板のより深い領域では、注入イオンが結晶方向に結晶散乱を受けることなく貫通するチャネリング現象により同様に分布がばらついている。従って、基板表面付近と深い領域の測定データにはノイズが多く含まれており、パラメータ抽出には適していない。
【００２２】
図５は、本実施の形態におけるマッチング対象データの抽出を示す図である。基板表面付近と深い領域の測定データにはノイズが多く含まれており、パラメータ抽出には適していないので、測定データ１０のうち、基板表面付近と深い領域を除く領域ｘ１〜ｘ２であって、ノイズが少なく不純物濃度分布の形状をより正確に表す部分１０Ａを抽出し、その抽出波形に平滑化処理を施してノイズを除去し、マッチング対象データ１０Ｂを抽出する。この平滑化処理は、高周波成分を除去するなどの種々の方法が適用可能である。
【００２３】
次に、マッチング対象データ１０Ｂに対して、その深さ方向に対する濃度の積分値が所定の値になるように正規化処理を行う（Ｓ１２）。図６は、本実施の形態における正規化処理を説明するための図である。具体的には、深さｘ１〜ｘ２の範囲における深さ方向ｘに対する不純物濃度N(x)の積分値が１になるように、各深さｘの不純物濃度を正規化する。この正規化された深さｘでの不純物濃度Nn(x)は、図６中に示される演算式により求められる。この演算式の分子は各深さｘの不純物濃度であり、分母は深さｘ１〜ｘ２の範囲における深さ方向ｘに対する不純物濃度の積分値である。この正規化されたマッチング対象データ（波形）が、パラメータに対応して予め生成されている理論値の不純物濃度分布とマッチングされる。
【００２４】
図７、図８は、本実施の形態におけるマッチング処理を示す図である。パラメータ抽出プログラムは、マッチング処理のテンプレートとして異なるパラメータにより特定される理論値の不純物濃度分布データを予めデータベース化している。イオン注入による不純物濃度分布は、デュアルピアソン関数の場合では、２組のパラメータ（Ｒｐ、ΔＲｐ、γ、β、Rp2、ΔRp2、γ2、β2）による２つの関数をドーズレシオｒによって合成して得られる以下の濃度分布関数により表される。
【００２５】
N(x)＝φ｛ｒＮa＋（1-r）Ｎb｝
ここで、φはドーズ量、ｒはドーズレシオ、ＮaはパラメータＲｐ、ΔＲｐ、γ、βにより特定される分布関数、ＮbはパラメータRp2、ΔRp2、γ2、β2により特定される分布関数である。
【００２６】
この濃度分布関数は、注入ドーズ量以外の条件が同じであれば、上記のドーズレシオｒ以外のパラメータは共通になる傾向にある。従って、注入ドーズ量が異なっても濃度分布の形状は同じになる。
【００２７】
一方、イオン注入装置で設定した注入量と測定データで得られる注入量とは、必ずしも一致しない。その理由は、ウエハ基板表面で注入されたイオンが散乱して必ずしも全ての注入イオンがウエハ基板内に注入されないからである。従って、測定データから抽出したマッチング対象データを、設定した注入量に対応する濃度分布関数による理論値濃度分布とマッチングを取ろうとすると、注入量の食い違いにより必ずしも正しい理論値濃度分布を検出することができない。そこで、本実施の形態では、前述の通り、抽出したマッチング対象データを正規化し、正規化されたマッチング対象データ１０Ｃを理論値濃度分布とマッチングを取ることにしている。
【００２８】
図７において、破線で示されるように、所定のパラメータに対応する複数の理論値濃度分布２０のうち、正規化されたマッチング対象データ１０Ｃと同じように深さ領域ｘ１〜ｘ２での積分値が１になる注入量の理論値濃度分布２０Ｃを選択し、正規化されたマッチング対象データ１０Ｃとのマッチングを取る。このマッチング処理は、最小二乗法により最小の相関値を有する理論値濃度分布２０Ｃを検出する処理である。図７は、一致する理論値濃度分布２０Ｃが検出されている例である。一方、図８は、マッチング対象データ１０Ｃが理論値濃度分布２２とはマッチングしていない例である。
【００２９】
図７，８に破線で示されるとおり、異なるパラメータに対応してそれぞれ理論値濃度分布２０が特定される。従って、このマッチング処理工程Ｓ１４では、データベース化されている理論値濃度分布データ群から、パラメータを異ならせながら、測定データのマッチング対象データとマッチングする理論値濃度分布データを検出する。マッチングするか否かの判定は、最小二乗法により行われ、濃度の差分の二乗について深さ方向の累積値が最小値になる理論値濃度分布が、マッチングする理論値濃度分布と判定される。
【００３０】
次に、検出した理論値濃度分布の積分値を、注入したドーズ量に整合するように調整する（Ｓ１６）。図９は、検出した理論値濃度分布の積分値を注入ドーズ量に整合する工程を説明する図である。図９（Ａ）に示した検出された理論値濃度分布２０Ｃは、深さｘ１〜ｘ２の積分値が１になるように正規化されているので、この分布全体の積分値が実際に注入したドーズ量と一致するように調整を行う必要がある。具体的な演算方法は、理論値濃度分布２０Ｃの全体の積分値と、注入ドーズ量との比に応じて、理論値濃度分布２０Ｃを拡大又は縮小して、図９（Ｂ）に示した濃度分布２４を求めることにより行われる。この濃度分布２４が、測定データに対応する理論値濃度分布になる。従って、この理論値濃度分布２４に対応するパラメータが、測定データに対応して抽出されるシミュレーション用パラメータである。図９（Ｃ）には、深さ０の基板表面より基板内の分布が、ウエハに注入されたイオンに相当し、深さ０の基板表面より表面側はイオン注入時に表面側に散乱したイオンに相当することを示している。
【００３１】
図３に戻り、パラメータ抽出装置１２は、上記の手順で抽出したシミュレーション用パラメータにより特定される理論値濃度分布と、測定データによる濃度分布とを重ねて表示して、オペレータに確認を求める。この表示に際して、パラメータ抽出プログラムは、マッチング対象データの積分値（範囲ｘ１〜ｘ２の積分値）と、検出した理論値濃度分布の同じ範囲ｘ１〜ｘ２の積分値とが一致するように、両積分値の比を乗算することにより測定データの濃度分布を補正して表示する（Ｓ１８）。
【００３２】
図１０は、かかる測定データの補正方法を説明するための図である。図１０（Ａ）に示したとおり、検出した理論値濃度分布２４の深さ範囲ｘ１〜ｘ２の積分値と、マッチング対象データ１０の積分値との比に基づいて、両者の積分値が等しくなるように、測定データの濃度分布１０を補正して表示する。その結果、図１０（Ｂ）に示したように、測定データ１０は、検出した理論値濃度分布２４に近づくように補正して、補正後の測定データ１０Ｄとして表示される。このように測定データを補正するのは、測定データにはある程度の誤差が含まれていることが理由である。即ち、手順Ｓ１６でのデータ処理により、理論値濃度分布はイオン注入装置で設定した注入量に一致するよう調整済みである。従って、抽出した理論値濃度分布による注入量をイオン注入装置での設定注入量に一致させたことに変更を加えないために、測定データ側を補正して、理論と実験を比較することが望ましいのである。
【００３３】
図３に戻り、測定データと抽出した理論値濃度分布とを重ねて表示して、オペレータから最終確認の入力があると、パラメータ抽出プログラムは、理論値濃度分布に対応するシミュレーション用パラメータをデータベース１４に追加する（Ｓ２０）。以上のパラメータ抽出処理Ｓ１０〜Ｓ２０が、種々の注入条件それぞれに対応する測定データに対して繰り返し行われ、シミュレーション用パラメータのデータベースが生成される。
［第２の実施の形態］
パラメータのデータベースには、種々の注入条件に対応するパラメータが加えられる。注入条件の一つに注入量（注入ドーズ量）がある。つまり、同じ注入条件で注入量のみ異なる測定データに対して、それぞれパラメータを抽出する必要がある。各測定データに対して、理論値濃度分布関数のパラメータは、デュアルピアソン関数の場合では、前述したとおり、２組のパラメータ（Ｒｐ、ΔＲｐ、γ、β）（Rp2、ΔRp2、γ2、β2）と２つの関数の合成比を示すドーズレシオｒの、合計９つになる。従って、例えば３種類の注入量それぞれに対する測定データに対して抽出すべきパラメータは、９×３＝２７個になる。つまり、各注入量の測定データに対して９つずつのパラメータを抽出する必要があり、抽出工程のスループットが悪くなる。
【００３４】
図１１は、第２の実施の形態におけるマッチング処理を説明する図である。図１１（Ａ）は、３種類の注入ドーズ量に対応する３つの測定データ１０（１）、１０（２）、１０（３）を示している。３つの濃度分布は形状がほぼ同じであり、濃度のみが異なることが理解される。図１１（Ｂ）は、３種類の理論値濃度分布２０（１）、２０（２）、２０（３）を示している。図中、２つのパラメータRp、Rp2は、３つの濃度分布で共通であることが示されている。
【００３５】
そこで、本実施の形態では、マッチング処理において、異なる注入量に対応する複数の測定データの濃度分布を、同じ数であってドーズレシオ以外のパラメータを共通にする複数の理論値濃度分布とのマッチングを行う。つまり、３つの測定データと３つの理論値濃度分布とのマッチングを同時に行う。その場合の３つの理論値濃度分布の少なくとも一部のパラメータは共通に設定される。その結果、３種類の測定データの場合は、抽出すべき２７個のパラメータが、８つのパラメータ（Ｒｐ、ΔＲｐ、γ、β）（Rp2、ΔRp2、γ2、β2）と３つのドーズレシオｒの合計１１個に減少し、それに伴って抽出精度が向上する。
【００３６】
図１２は、第２の実施の形態におけるマッチング処理のフローチャート図である。この例では、３種類の注入量に対応する測定データに対して同時にマッチング処理を行って理論値濃度分布を検出する場合について説明する。イオン注入装置により３種類の注入量でそれぞれイオン注入を行い、それぞれ注入されたウエハ基板の不純物能動分布がSIMS装置により測定される。その結果、図１１（Ａ）に示されるとおり３種類の測定データが、パラメータ抽出装置に入力される。そして、マッチング処理工程では、９つのパラメータのうち、ドーズレシオ以外の８個のパラメータを変更、決定し（Ｓ３０）、更に、３種類のドーズレシオを変更、決定する（Ｓ３２）。ドーズレシオ以外の８個のパラメータは共通に使用し、それぞれ異なるドーズレシオを使用して、３種類の理論値濃度分布関数を確定する（Ｓ３４）。
【００３７】
そして、３つの測定データの濃度分布と、３つの理論値濃度分布との相関値を演算する（Ｓ３６）。相関値は、例えば深さｘに対する濃度の差分の二乗の累積値、Σ｛Nm(x)−Ｎt(x)｝2、により求められる。ここで、Nm(x)は測定値（measured）、Nt(x)は理論値（theory）である。この相関値が所定の閾値以下であれば（Ｓ３８のYES）、マッチングが取れていることを意味するので、測定データにマッチングする理論値濃度分布が検出されたことになる。相関値が閾値以下にならなければ、ドーズレシオを変更しながら（Ｓ３２）、同様のマッチング処理が行われる。ドーズレシオを変更してもマッチングが取れない場合は、９つのパラメータを変更して、再度同様のマッチング処理を繰り返す。但し、変更、決定された８つのパラメータは、３つの理論値濃度分布に共通に使用される。
【００３８】
このように、パラメータを変更しながらそのパラメータによる理論値濃度分布とマッチングするか否かのチェックを繰り返しながら、最も測定データにマッチングする理論値濃度分布が検出される。
【００３９】
以上のように、本実施の形態では、注入量が異なる場合は、理論値濃度分布関数を特定する９つのパラメータのうちドーズレシオのみが異なることを利用して、注入量の異なる測定データに対して、ドーズレシオ以外の８つのパラメータを共通に変更させながらマッチング処理を行う。このように、変更すべきパラメータの数を減らすことで、マッチング処理のスループットを上げ、精度を高めることができる。また、注入量のみが異なる測定データに対して共通の８つのパラメータを抽出するので、個別にパラメータを抽出する場合に比較して、抽出パラメータのばらつきを抑えることもできる。
【００４０】
第２の実施の形態においても、前述した第１の実施の形態のように、測定データの濃度分布からばらつきが少ない領域をマッチング対象データとして抽出し、正規化し、理論値濃度分布とマッチングをとることで、抽出パラメータの精度を上げることができる。
【００４１】
上記実施の形態では、イオン注入分布を表現する関数としてデュアルピアソンを用いたが、本発明は他の関数に対しても同様に適用することができる。
【００４２】
以上、実施の形態例をまとめると以下の付記の通りである。
【００４３】
（付記１）イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する方法において、
前記測定データの一部の領域をマッチング対象データとして抽出する工程と、
前記マッチング対象データの深さ方向に対する濃度の積分値を所定の値に正規化する工程と、
前記パラメータにより特定される理論値不純物濃度分布のうち、前記正規化されたマッチング対象データとパターンマッチングした理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを抽出する工程とを有することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【００４４】
（付記２）付記１において、
更に、前記検出した理論値不純物濃度分布の深さ方向に対する濃度の積分値を、前記測定データの注入量に整合するよう修正する工程を有し、
前記パラメータ抽出工程では、前記修正された理論値不純物濃度分布を特定するパラメータを抽出することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【００４５】
（付記３）付記１において、
前記一部の領域は、基板表面領域と基板の深い領域とを除いた領域であることを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【００４６】
（付記４）付記２において、
更に、前記測定データの不純物濃度分布を、前記修正された理論値不純物濃度分布の積分値に近づくように補正する工程を有することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【００４７】
（付記５）付記１において、
前記マッチング対象データとして抽出する工程において、前記測定データのばらつきを抑えるデータ処理が行われることを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【００４８】
（付記６）イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する方法において、
注入量が異なる複数の不純物濃度分布の測定データを入力する工程と、
少なくとも一部が共通のパラメータにより特定される複数の理論値不純物濃度分布のうち、前記測定データの複数の不純物濃度分布とパターンマッチングした理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを、前記複数の不純物濃度分布それぞれに対するパラメータとして抽出する工程とを有することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【００４９】
（付記７）付記６において、
前記パラメータは、第１の関数を特定する第１のパラメータ群と、第２の関数を特定する第２のパラメータ群と、前記第１及び第２の関数を合成する合成比のパラメータとを有し、前記複数の理論値不純物濃度分布を特定する共通のパラメータは、前記第１及び第２のパラメータ群であり、前記注入量に対応して前記合成比のパラメータが異なることを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出方法。
【００５０】
（付記８）イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する手順をコンピュータに実行させるパラメータ抽出プログラムにおいて、
前記抽出手順は、
前記測定データの一部の領域をマッチング対象データとして抽出する工程と、
前記マッチング対象データの深さ方向に対する濃度の積分値を所定の値に正規化する工程と、
前記パラメータにより特定される理論値不純物濃度分布のうち、前記正規化されたマッチング対象データとパターンマッチングした理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを抽出する工程とを有することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出プログラム。
【００５１】
（付記９）付記８において、
前記抽出手順は、更に、前記検出した理論値不純物濃度分布の深さ方向に対する濃度の積分値を、前記測定データの注入量に整合するよう修正する工程を有し、
前記パラメータ抽出工程では、前記修正された理論値不純物濃度分布を特定するパラメータを抽出することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出プログラム。
【００５２】
（付記１０）イオン注入による不純物濃度分布の測定データに基づいて、当該不純物濃度分布を特定するシミュレーション用パラメータを抽出する手順をコンピュータに実行させるパラメータ抽出プログラムにおいて、
前記抽出手順は、
注入量が異なる複数の不純物濃度分布の測定データを入力する工程と、
少なくとも一部が共通のパラメータにより特定される複数の理論値不純物濃度分布のうち、前記測定データの複数の不純物濃度分布とパターンマッチングした理論値不純物濃度分布を検出する工程と、
前記検出された理論値不純物濃度分布に対応するパラメータを、前記複数の不純物濃度分布それぞれに対するパラメータとして抽出する工程とを有することを特徴とする不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータ抽出プログラム。
【００５３】
【発明の効果】
以上、本発明によれば、ウエハ面に対し斜めから注入することを含んで、イオン注入による不純物濃度分布のシミュレーション用パラメータを高精度に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】イオン注入を説明する図である。
【図２】本実施の形態における不純物濃度分布のパラメータの抽出工程の概略を説明する図である。
【図３】本実施の形態におけるパラメータ抽出処理のフローチャート図である。
【図４】測定データの一例を示す図である。
【図５】本実施の形態におけるマッチング対象データの抽出を示す図である。
【図６】本実施の形態における正規化処理を説明するための図である。
【図７】本実施の形態におけるマッチング処理を示す図である。
【図８】本実施の形態におけるマッチング処理を示す図である。
【図９】検出した理論値濃度分布の積分値を注入ドーズ量に整合する工程を説明する図である。
【図１０】測定データの補正方法を説明するための図である。
【図１１】第２の実施の形態におけるマッチング処理を説明する図である。
【図１２】第２の実施の形態におけるマッチング処理のフローチャート図である。
【符号の説明】
１：イオン注入装置、１０：不純物濃度分布の測定データ
１２：パラメータ抽出装置、１４：パラメータデータベース
２０：理論値不純物濃度分布
【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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