(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータからなるデータ列における微小変化の発生点を判定する微小変化判定方法であって、
前記データ列の一部を構成する複数のデータを一定の抽出数で抽出範囲を変えながら順次抽出してそれぞれの標準偏差を算出し、これら標準偏差を比較することにより、前記微小変化の発生点を判定することを特徴とする微小変化判定方法。
【請求項２】
前記それぞれの標準偏差のうちで、極大となる標準偏差に対応する前記抽出範囲に前記微小変化の発生点が含まれるものと判定することを特徴とする請求項１記載の微小変化判定方法。
【請求項３】
半導体のゲート絶縁膜の絶縁破壊を調べる信頼性評価方法であって、
前記ゲート絶縁膜に電圧を印加しつつ前記ゲート絶縁膜に流れるリーク電流あるいはゲート電圧のデータを順次取得し、これら取得したデータの個数が所定の値に達したらこれら複数のデータを母集団とする標準偏差を算出し、さらに順次取得したデータを新たに含めた異なる母集団についての標準偏差を順次算出し、これら算出された標準偏差を比較することにより、前記ゲート絶縁膜の絶縁破壊の発生点を判定することを特徴とする信頼性評価方法。
【請求項４】
前記算出された標準偏差のうちで、極大となる標準偏差に対応する母集団に前記ゲート絶縁膜の絶縁破壊の発生点が含まれるものと判定することを特徴とする請求項３記載の信頼性評価方法。
【請求項５】
前記母集団に含まれるデータの数は、２０以上であることを特徴とする請求項３または４に記載の信頼性評価方法。
【請求項６】
複数のデータからなるデータ列における微小変化の発生点をコンピュータに判定させるプログラムであって、
前記データ列の一部を構成する複数のデータを一定の抽出数で抽出範囲を変えながらコンピュータに順次抽出させてそれぞれの標準偏差を算出させ、これら標準偏差を比較させることにより、前記微小変化の発生点を判定させることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
半導体のゲート絶縁膜の絶縁破壊をコンピュータに調べさせるプログラムであって、
前記ゲート絶縁膜に電圧を印加しつつ前記ゲート絶縁膜に流れるリーク電流あるいはゲート電圧のデータをコンピュータに順次取得させ、これら取得したデータの個数が所定の値に達したらこれら複数のデータを母集団とする標準偏差を算出させ、さらに順次取得させたデータを新たに含めた異なる母集団についての標準偏差を順次算出させ、これら算出させた標準偏差を比較させることにより、前記ゲート絶縁膜の絶縁破壊の発生点を判定させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、微小変化判定方法、信頼性評価方法及びプログラムに関し、特に、高集積化ＬＳＩなどに用いられるＭＩＳ（Metal-Insulator-Semiconductor）デバイスのゲート絶縁膜の寿命などを評価して好適な微小変化判定方法、信頼性評価方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
物理量や数学的なパラメータに変化が生ずる場合、その変化が微小であると、変化が起こったのか否かの判定が困難な場合がある。以下、その具体例として、半導体デバイスの信頼性評価における電流の微小な変化について説明する。
【０００３】
これまで、ＬＳＩに用いられる半導体素子の微細化は、スケーリング則に沿って進められてきた。これは絶縁膜の膜厚やゲート長のようにＭＯＳ（Metal-Oxide-Semiconductor）デバイスの各部分を高さ方向と横方向の寸法を縮小することにより、微細化後の半導体素子の特性を確保し、さらに性能を上げることを目的としてきた。このようなスケーリング則に従って素子の微細化を進める場合、トランジスタの性能を維持するために、ゲート絶縁膜の膜厚を薄くしていかなければならない。
【０００４】
しかしながら、ゲート絶縁膜を薄くすると、絶縁破壊の判定が難しくなるという大きな問題が生ずる。
【０００５】
図１６は、ＭＯＳデバイスのゲート絶縁膜の破壊を調べたデータを表すグラフ図である。すなわち、同図の横軸は時間（秒）、縦軸はゲート電圧（ボルト）をそれぞれ表す。またここに表されたデータは、ゲート絶縁膜として膜厚が２ナノメータのＳｉＯ２を用い、ゲート面積が約１４５００平方マイクロメータのＭＯＳＦＥＴデバイスのものである。
【０００６】
同図から分かるように、ゲート電圧として−４．０ボルトから−７．０ボルトの範囲でプロットしたグラフ上では、ゲート電圧はほぼ一定に見える。しかし、同図に挿入した拡大図から分かるように、約１４秒が経過した時点でゲート絶縁膜にはソフトブレイクダウン（ＳＢＤ）による絶縁破壊が生じている。この絶縁破壊により、リーク電流が増加してゲート電圧が低下するが、この際のゲート電圧の変動幅はおよそ０．００４ボルト程度と極めて微小であり、ゲート電圧の絶対値（約６．５ボルト）に対して僅か０．０６パーセントに過ぎない。このような微小なゲート電圧の変化は、従来の信頼性評価試験のように、ゲート電圧を時系列にモニタするだけの手法では判定することは困難であった。
【０００７】
また一方、ＭＩＳ構造に電圧を印加してその電流変化をモニタする場合も、ゲート絶縁膜が薄くなって印加される電圧が小さくなると、絶縁破壊が起きた時の電流増加が小さくなるため、絶縁破壊の判定が困難になるという同様の問題がある。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
以上説明したように、物理量あるいは数学的なパラメータなどに微小な変化が生じた場合、その変化を明瞭に判定することが容易でない場合が多かった。
【０００９】
本発明はかかる課題の認識に基づいてなされたものであり、その目的は、微小な変化を確実且つ容易に判定可能な微小変化判定方法及びプログラムを提供することにある。
【００１０】
また、本発明のもうひとつの目的は、特に、半導体装置の信頼性評価方法を提供することであり、特に、半導体基板やＳＯＩ（Silicon-On-Insulator）などに形成したＭＩＳデバイスに用いられるゲート絶縁膜の絶縁破壊寿命試験の判定において、確実に絶縁破壊を判定できる信頼性評価方法及び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】
上記目的を達成するため、本発明の微小変化判定方法は、複数のデータからなるデータ列における微小変化の発生点を判定する微小変化判定方法であって、
前記データ列の一部を構成する複数のデータを一定の抽出数で抽出範囲を変えながら順次抽出してそれぞれの標準偏差を算出し、これら標準偏差を比較することにより、前記微小変化の発生点を判定することを特徴とする。
【００１２】
上記構成によれば、標準偏差を比較することにより、データ列に含まれる微小変化を確実且つ容易に判定することができる。
【００１３】
ここで、前記それぞれの標準偏差のうちで、極大となる標準偏差に対応する前記抽出範囲に前記微小変化の発生点が含まれるものと判定することができる。
【００１４】
一方、本発明の信頼性評価方法は、半導体のゲート絶縁膜の絶縁破壊を調べる信頼性評価方法であって、
前記ゲート絶縁膜に電圧を印加しつつ前記ゲート絶縁膜に流れるリーク電流あるいはゲート電圧のデータを順次取得し、これら取得したデータの個数が所定の値に達したらこれら複数のデータを母集団とする標準偏差を算出し、さらに順次取得したデータを新たに含めた異なる母集団についての標準偏差を順次算出し、これら算出された標準偏差を比較することにより、前記ゲート絶縁膜の絶縁破壊の発生点を判定することを特徴とする。
【００１５】
上記構成によれば、極薄のゲート絶縁膜においてソフトブレイクダウンにより生ずる疑似破壊のようなごく僅かな変化でも、確実且つ容易に検出して絶縁破壊を判定することができる。
【００１６】
ここで、前記算出された標準偏差のうちで、極大となる標準偏差に対応する母集団に前記ゲート絶縁膜の絶縁破壊の発生点が含まれるものと判定することができる。
【００１７】
また、前記母集団に含まれるデータの数を、２０以上とすれば、標準偏差の変化が明瞭に得られる点で有利である。
【００１８】
一方、本発明のプログラムは、複数のデータからなるデータ列における微小変化の発生点をコンピュータに判定させるプログラムであって、
前記データ列の一部を構成する複数のデータを一定の抽出数で抽出範囲を変えながらコンピュータに順次抽出させてそれぞれの標準偏差を算出させ、これら標準偏差を比較させることにより、前記微小変化の発生点を判定させることを特徴とする。
【００１９】
上記構成によれば、データ列にふくれる微小変化の発生点を確実且つ容易に判定できる。
【００２０】
また、本発明の第２のプログラムは、半導体のゲート絶縁膜の絶縁破壊をコンピュータに調べさせるプログラムであって、
前記ゲート絶縁膜に電圧を印加しつつ前記ゲート絶縁膜に流れるリーク電流あるいはゲート電圧のデータをコンピュータに順次取得させ、これら取得したデータの個数が所定の値に達したらこれら複数のデータを母集団とする標準偏差を算出させ、さらに順次取得させたデータを新たに含めた異なる母集団についての標準偏差を順次算出させ、これら算出させた標準偏差を比較させることにより、前記ゲート絶縁膜の絶縁破壊の発生点を判定させることを特徴とする。
【００２１】
上記構成によれば、極薄のゲート絶縁膜においてソフトブレイクダウンにより生ずる疑似破壊のようなごく僅かな変化でも、確実且つ容易に検出して絶縁破壊を判定することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２３】
図１は、本発明の実施の形態にかかる微小変化判定方法及びプログラムの要部を表すフローチャートである。
【００２４】
すなわち、本発明の判定方法及びプログラムは、まず、ステップＳ１において、判定の対象とすべきデータ列ｄ（ｔ）を蓄積するところから開始する。このデータ列ｄ（ｔ）は、微小変化する物理量あるいはこれに関連したパラメータなどの数列であり、微小変化の前後のデータが順次配列されたものである。より具体的には、例えば、半導体デバイスのゲート絶縁特性の経時変化を表すデータ列であったり、薄膜の層厚の空間的な分布を表すデータ列などである。
【００２５】
図２は、微小変化を有するデータ列の一例を表すグラフ図である。すなわち、同図の横軸は、データ列を構成する個々のデータの番号、縦軸はそれぞれのデータ値を表す。データ列ｄ（ｔ）が時系列に取得されたデータである場合は、図２の横軸は時間に対応する。
【００２６】
図２のグラフ図に表した具体例の場合、データ値ｄ（ｔ）は、一番目のデータｄ（１）からほぼ一定の割合で漸増し、ｃ番目のデータｄ（ｃ）の付近において微小変化によりステップ的な微増を示し、その後再び安定した漸増傾向を有する。つまり、このデータ列は、全体的に漸増しているが、ｃ番目のデータｄ（ｃ）の付近において、ステップ的な微少変化を有する。
【００２７】
本発明のステップ１においては、図２に表したような微少変化を有するデータに対応して、データ列ｄ（１）、ｄ（２）、・・・ｄ（ｃ）・・・ｄ（ｔ）を蓄積する。但し、ステップＳ１においては、データ列ｄ（ｔ）の必ずしも全てを予め蓄積する必要はなく、データ列ｄ（ｔ）を順次蓄積しつつ、ステップＳ２以降のステップを並列に実行してもよい。
【００２８】
なお、図２においては便宜上、変化点Ｃにおいてデータが明瞭に増加するが如く表したが、本発明が実際に適用される多くの事例においては、このようなグラフにおいて、データｄ（ｔ）の微小変化は、必ずしも明瞭でない場合が多い。
【００２９】
さて、再び図１に戻って説明すると、ステップ１においてデータ列を蓄積した後は、ステップＳ２においてデータ列ｄ（ｔ）から複数の母集団を形成する。
【００３０】
図３は、データ列から母集団を形成するプロセスを例示する概念図である。すなわち、このステップにおいては、まずデータ数ｎを決定し、データ列ｄ（１）から順番に、それぞれｎ個のデータを順次抽出して母集団１、２、・・・をそれぞれ形成する。つまり、ここで形成される母集団は、データ列ｄ（ｔ）から抽出範囲を順次ずらして抽出したｎ個のデータからなるデータ集団である。
【００３１】
但し、データ列ｄ（ｔ）において、必ずしも１番目のデータから一つずつ抽出範囲をずらす必要はなく、例えば、図４に表したように、データ列ｄ（ｔ）において抽出範囲の開始点を１番目、３番目、５番目・・・というように、１つおきに指定してもよい。また、これ以外にも、抽出範囲の開始点を２つおきあるいはそれ以上としてもよい。但し、微小変化点の検出分解能を高くするためには、母集団の抽出範囲は、僅かずつずらすようにすることが望ましい。
【００３２】
またここで、母集団のデータ数ｎは、データ列の性質や微小変化が生ずるデータ範囲などを考慮して適宜決定することができる。
【００３３】
再び図１に戻って説明を続けると、ステップＳ２において母集団を形成したら、次に、ステップＳ３において、それぞれの母集団の標準偏差σを計算する。
【００３４】
図５は、それぞれの母集団から標準偏差σを計算するステップを表す概念図である。このように標準偏差σを計算することにより、それぞれの母集団に含まれるデータの「ばらつき」が分かる。
【００３５】
例えば、図６に表したように、データ列ｄ（１）〜ｄ（ｎ）の範囲のデータの「ばらつき」を標準偏差σ（１）として定量化し、データ列ｄ（２）〜ｄ（ｎ＋１）の範囲のデータの「ばらつき」を標準偏差σ（２）として定量化することができる。このようにして、母集団１〜母集団ｉのそれぞれに対応する標準偏差σ（１）〜σ（ｉ）が得られる。
【００３６】
次に、図１に表したように、ステップＳ４においてそれぞれの母集団の標準偏差σを順次比較する。標準偏差σの比較に際しては、まずその分布を調べると便利である。
【００３７】
図７は、図２に例示したデータ列を表すグラフ図と、それに対応する標準偏差σの分布を例示するグラフ図である。すなわち、同図（ａ）に例示したように変化点ｃにおいてデータ列に微小変化が生じた場合、これに対応して標準偏差σに極大が生ずる。これは、微小変化を含んだ母集団は、含有するデータの「ばらつき」が大きいために標準偏差σが大きくなるからである。
【００３８】
このようにそれぞれの標準偏差σを比較することにより、ステップＳ５において、データ列の微小変化点を検出することができる。
【００３９】
ここで、図７（ｂ）に例示したような標準偏差σの分布曲線の形状は、データ列の微小変化点の付近におけるデータの「ばらつき」と、母集団として抽出するデータ数ｎとに応じて決定される。従って、微小変化点を決定するに際しては、データ列の性質に応じて、適宜、その分布のどの部分を微小変化点とするかを決定することができる。
【００４０】
但し、最も簡略な方法は、図７（ｂ）に表した分布において、その極大点を微小変化点であるとするものである。すなわち、データ列における微小変化が略ステップ的に生じた場合、そのステップの前後におけるデータの変動も含んだ範囲での「ばらつき」が最も大きくなる場合が多いからである。
【００４１】
但し、本発明において、標準偏差σの分布のどこを微小変化点とするかに関しては、データ列やそこで生ずる微小変化の性質あるいはデータ数ｎなどを考慮して適宜決定することができる。
【００４２】
以上説明したように、本発明によれば、データ列から母集団を順次抽出し、それぞれの標準偏差σを算出し比較することにより、微小変化点を確実且つ容易に検出することができる。
【００４３】
【実施例】
以下、実施例を参照しつつ、本発明の実施の形態についてさらに詳細に説明する。
【００４４】
図８は、本実施例における半導体デバイスの絶縁破壊寿命試験装置を表す模式図である。すなわち、本実施例においては、半導体デバイス１０の絶縁破壊試験を行った。ここで、半導体デバイス１０は、シリコン基板１４の上に形成されたゲート絶縁膜１６と、さらにゲート絶縁膜１６上に形成されたゲート電極１８とを有するＭＩＳ構造を有する。またシリコン基板１４の裏面側には、基板電極１２が設けられている。
【００４５】
半導体デバイス１０のゲート電極１８には、電圧可変型の電源２２が接続されている。この可変電源２２とゲート電極１８との間には電流計２０が設置されている。この電流計２０の測定値Ｉleak（ｔ）は、所定の時間毎に、測定制御コントローラ２４に送信される。コントローラ２４は、本発明のプログラムを有しており、これに基づいて、送信された測定値Ｉleak（ｔ）を用いてゲート絶縁膜１６の絶縁破壊寿命ｔbdを決定する。
【００４６】
図９は、コントローラ２４にインストールされたプログラムにより実行される処理を表すフローチャートである。
【００４７】
すなわち、ゲート絶縁膜１６を有する半導体デバイス１０に一定電圧を印加した後、まず、電流計２０において測定されるリーク電流Ｉleak（ｔ）値を所定の時間毎に蓄積する。この際にとりあえず蓄積するリーク電流値のデータ数は、母集団を構成するデータ数Ｎでよい。蓄積したリーク電流値のデータ数がＮ個に到達したら、このデータ群を用いて、リーク電流値の第１番目の母集団の標準偏差σ（１）を算出する。また、これと平行して（Ｎ＋１）番目以降のリーク電流値も順次蓄積する。
【００４８】
次いで、例えば２番目〜（Ｎ＋１）番目のＮ個のデータ群を用いて、リーク電流値の第２番目の母集団の標準偏差σ（２）を算出する。同様の操作を繰り返して、第ｉ番目のリーク電流の標準偏差σ（ｉ）までを算出する。
【００４９】
次に、これらの操作で求めたσ（１）〜σ（ｉ）を比較する。この際に、例えば、σ（１）〜σ（ｉ）に基づいて、絶縁破壊判定の論理式を作成し、これを満たす標準偏差σが検出された段階で、絶縁膜が破壊したと判定することができる。
【００５０】
このようにして、半導体デバイスの絶縁破壊寿命ｔbdを決定することができる。
【００５１】
図１０は、このようにして得られたリーク電流値の標準偏差σの変化を表すグラフ図である。すなわち、同図の横軸は、母集団の番号であり、縦軸はそれぞれの母集団の標準偏差σを表す。なおここで、母集団のデータ数Ｎは、５０とした。
【００５２】
図１０から分かるように、標準偏差σは、時間の経過とともに順次増加し減少する変化を示し、極大値σmaxを有する。また、このような標準偏差の変化曲線においては、σの関連因子として、初期値σ0、中央値σmean、絶縁破壊が起きた後のσ値σABなど、各種のσに関連する指標を用いて、半導体デバイスの寿命評価を行うことも可能である。
【００５３】
またここで、母集団のデータ数Ｎの値は、算出される標準偏差σの挙動に応じて適宜決定することが望ましい。
【００５４】
図１１は、本実施例における、データ数Ｎと、標準偏差の極大値σmaxとの関係を表すグラフ図である。データ数Ｎに対して、標準偏差の極大値σmaxは増大飽和の傾向を示すことが分かる。微小変化の検出感度を高くするためには、極大値σmaxが大きいことが望ましい。従って、本実施例の場合、極大値σmaxをある程度大きく得るためには、データ数Ｎを２０以上とすることが望ましく、５０以上とすることがさらに望ましいことが分かる。
【００５５】
図１０に関して前述したように、標準偏差σを順次プロットした場合、上に凸の曲線を形成し、極大値σmaxを有するという特徴的な変化を示す。以下では一例として、σmaxを指標として選択し、半導体デバイス１０の絶縁破壊寿命評価を実施した結果を説明する。
【００５６】
図１２は、図９に表したフローチャートをさらに詳細なステップに分割して表したフローチャートである。
【００５７】
すなわち、まずステップＳ１１において、引数ｉ、ｊをそれぞれ１に設定する。次に、ステップＳ１２において、リーク電流値Ｉleak（ｔ）に対応するデータＩｇ（ｉ）を電流計２０から取り込む。このデータの取り込みは、所定の時間間隔により実行される。
【００５８】
しかる後に、ステップＳ１３において、引数ｉがデータ数Ｎよりも大きいから否かを判定する。大きくない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）は、引数ｉを１だけ増加してステップＳ１２に戻る。
【００５９】
一方、引数ｉがデータ数Ｎよりも大きい場合は、ステップＳ３０において、データ数ＮからなるデータＩｇの標準偏差σを算出する。
【００６０】
しかる後に、ステップＳ４１において、引数ｉおよびｊをそれぞれ１だけ増加する。そして、ステップＳ４２において、再び電流計２０からｉ番目のデータＩｇ（ｉ）を取り込む。さらに、ステップＳ４３において、引数ｊまでのＮ個のデータＩｇの標準偏差σを算出する。そして、ステップＳ４４において、標準偏差σが極大を経過したか否かを判定する。具体的には、ｊ番目と（ｊ−１）番目の標準偏差σの差と、（ｊ−１）番目と（ｊ−２）番目の標準偏差σの差と、を乗じて、負数が得られるか否かを判定する。
【００６１】
負数が得られない場合（ステップＳ４４：Ｎｏ）は、ステップＳ４１に戻り、再びデータの取り込みを繰り返す。
【００６２】
一方、負数が得られた場合（ステップＳ４４：Ｙｅｓ）は、標準偏差σが極大を経過しているので、ステップＳ５０に進み、リーク電流のデータ取得間隔ｔstepを用いて、絶縁破壊時間ｔbdを  ｔstep（ｊ−Ｎ＋１）として決定することができる。
【００６３】
図１３は、以上説明した絶縁破壊寿命算出プログラムにより寿命評価を実施して得られた絶縁破壊寿命のワイブルプロットの一例を表すグラフ図である。
【００６４】
ここで、半導体デバイスのゲート絶縁膜１６の層厚は、２ｎｍとした。また、同図には、比較例として、従来の寿命判定法による結果も併せてプロットした。ここで、従来の寿命判定法では、電流計２０において測定される電流値が１％増加した時点を絶縁破壊時間と判定している。
【００６５】
図１３から分かるように、従来の判定法においては、実際に絶縁破壊が起きていないにも拘わらず、絶縁破壊と誤判定してしまう傾向が大きい。これに対して、本発明により正確に測定を行った実際のデバイス寿命は、より長寿命側に分布していることが判明した。
【００６６】
図１４は、本実施例において得られたσmaxの印加電圧に対する依存性を表すグラフ図である。すなわち、同図の横軸はゲート電圧、縦軸はゲートを流れるリーク電流値の母集団の標準偏差の極大値σmaxをそれぞれ表す。なお、ここでゲート絶縁膜１６の層厚は、２．５ｎｍとした。
【００６７】
標準偏差の極大値σmaxとゲート電圧との間には、正の相関が見られ、ゲート電圧が大きくなるとσmaxも大きくなる傾向が見られる。
【００６８】
図１５は、本実施例において得られたσmaxのチャネル面積に対する依存性を表すグラフ図である。すなわち、同図の横軸はゲート絶縁膜１６の下に形成されるチャネル領域の面積、縦軸はゲートを流れるリーク電流値の母集団の標準偏差の極大値σmaxをそれぞれ表す。またここで、ゲート絶縁膜１６の層厚は、２．５ｎｍとした。
【００６９】
標準偏差の極大値σmaxとチャネル面積との間には、負の相関が見られ、チャネル面積が小さくなるとσmaxが大きくなる傾向が見られる。
つまり、本発明の手法によれば、半導体集積回路の集積度を上げるためにデバイスを微細化しゲート絶縁膜も薄膜化した場合に、ゲート絶縁破壊を確実且つ容易に検出することができる。
【００７０】
またさらに、図１４および図１５の実験結果を用いれば、ゲート絶縁破壊に対する電圧加速及び面積加速の効果を導出することができ、実際の微細素子におけるゲート絶縁膜の寿命予測が可能となる。
【００７１】
以上、具体例を例示しつつ本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、上述した各具体例に限定されるものではない。
【００７２】
例えば、前述した実施例においては、標準偏差の極大値σmaxを指標として微小変化の発生点を判断したが、これ以外にも、図１０に関して前述したように、σの関連因子、すなわち、初期値σ0、中央値σmean、絶縁破壊が起きた後のσ値σABなど、各種のσに関連する指標を用いて、同様の寿命評価を行うことが可能である。
【００７３】
また一方、本発明の微小変化判定方法及びプログラムは、半導体デバイスのゲート絶縁破壊だけでなく、その他各種の微小変化を判定する目的に用いて同様の効果を得ることができる。例えば、電流、電圧、容量、インダクタンス、温度、長さ、重量をはじめとする各種の物量あるいはこれに関連したパラメータの時間的あるいは空間的な微小変化を確実且つ容易に検出できる。
【００７４】
その他、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することができ、これらの実施例も本発明の範囲に包含される。
【００７５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、微小変化を確実且つ容易に判定することが可能となる。その結果として、例えば、極薄のゲート絶縁膜が絶縁破壊を起こす前後のリーク電流値の標準偏差σに注目し、σの大小を用いて絶縁破壊寿命を見積もることにより、従来の評価手法では非常に困難であった小さなゲート電圧印加でのゲート絶縁膜の絶縁破壊も確実に検出することができるようになった。この手法をＬＳＩの絶縁破壊寿命評価に利用することによって、確実かつ簡便にゲート絶縁膜の絶縁破壊寿命を評価することが可能になる。
【００７６】
本発明によれば、その他各種の物理量あるいはこれに関連したパラメータの微小変化を確実且つ容易に検出することが可能となり、産業上のメリットは多大である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかる微小変化判定方法及びプログラムの要部を表すフローチャートである。
【図２】微小変化を有するデータ列の一例を表すグラフ図である。
【図３】データ列から母集団を形成するプロセスを例示する概念図である。
【図４】データ列ｄ（ｔ）において抽出範囲の開始点を１番目、３番目、５番目・・・というように、１つおきに指定するプロセスを例示する概念図である。
【図５】それぞれの母集団から標準偏差σを計算するステップを表す概念図である。
【図６】データ列から標準偏差を得るプロセスを表す概念図である。
【図７】図２に例示したデータ列を表すグラフ図と、それに対応する標準偏差σの分布を例示するグラフ図である。
【図８】本発明の実施例における半導体デバイスの絶縁破壊寿命試験装置を表す模式図である。
【図９】コントローラ２４にインストールされたプログラムにより実行される処理を表すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例において得られたリーク電流値の標準偏差σの変化を表すグラフ図である。
【図１１】本発明の実施例における、データ数Ｎと、標準偏差の極大値σmaxとの関係を表すグラフ図である。
【図１２】図９に表したフローチャートをさらに詳細なステップに分割して表したフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例の絶縁破壊寿命算出プログラムにより寿命評価を実施して得られた絶縁破壊寿命のワイブルプロットの一例を表すグラフ図である。
【図１４】本発明の実施例において得られたσmaxの印加電圧に対する依存性を表すグラフ図である。
【図１５】本発明の実施例において得られたσmaxのチャネル面積に対する依存性を表すグラフ図である。
【図１６】ＭＯＳデバイスのゲート絶縁膜の破壊を調べたデータを表すグラフ図である。
【符号の説明】
１０ 半導体デバイス
１２ 基板電極
１４ シリコン基板
１６ ゲート絶縁膜
１８ ゲート電極
２０ 電流計
２２ 可変電源
２２ 電源
２４ 測定制御コントローラ
【図１】
0003751560.tif 000002
【図２】
0003751560.tif 000003
【図３】
0003751560.tif 000004
【図４】
0003751560.tif 000005
【図５】
0003751560.tif 000006
【図６】
0003751560.tif 000007
【図７】
0003751560.tif 000008
【図８】
0003751560.tif 000009
【図９】
0003751560.tif 000010
【図１０】
0003751560.tif 000011
【図１１】
0003751560.tif 000012
【図１２】
0003751560.tif 000013
【図１３】
0003751560.tif 000014
【図１４】
0003751560.tif 000015
【図１５】
0003751560.tif 000016
【図１６】
0003751560.tif 000017