"プラズマ加工装置内に加工対象物と同様に収容されてプラズマ状態をモニタリングするセンサからの実測データに基いて、プラズマ加工装置による加工表面形状を予測するプラズマプロセスによる加工形状の予測システムにおいて、プラズマ加工装置の運転条件毎に、荷電粒子のフラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納した入射イオンデータベースと、プラズマ加工装置の運転条件毎に、ラジカルの入射エネルギー分布及び入射角度分布に関するデータを格納した入射ラジカルデータベースと、ラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算でそれぞれ必要となる反応毎の各種係数と、軌道計算及び反応計算で必要となる材料毎の物性値とを格納した材料物性及び表面反応データベースと、プラズマ加工装置の運転条件毎に、上記センサの実測データから電子温度、電子密度が上記入射イオンデータベース及び上記入射ラジカルデータベースにそれぞれ格納されているデータと関係付けて格納されている実測データベースと、上記センサから入力される実測データのうち電流-電圧特性から求められる電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流-電圧特性から求められるイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を求める軌道計算手段と、上記軌道計算手段で求まる荷電粒子の軌道に基いて加工表面の各点に入射する各種イオンを求め、上記入射イオンデータベースと上記入射ラジカルデータベースと上記材料物性及び表面反応データベースと上記実測データベースに格納されているデータを用いて、加工表面の各点における反応計算を行ってエッチングレート及びデポジションレートを算出しその差分から加工表面の各点での移動速度を算出することで表面形状を算出する表面形状計算手段と、を有することを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測システム。前記センサには紫外線センサを含んでおり、前記実測データベースは、上記紫外線センサから送られる実測データから紫外線吸収量を求めて格納しており、前記表面形状計算手段は、上記紫外線センサから送られる実測データから上記実測データベースに基いて定まる紫外線吸収量と紫外線の照射方向とから紫外線による欠陥発生分布を求め、上記材料物性及び表面反応データベース中に格納されている、ラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算で用いる反応毎の各種係数を、求めた欠陥発生分布に対応して加工表面の各点に応じて選択し、加工表面の各点における反応計算に基いてエッチングレート及びデポジションレートを算出することを特徴とする、請求項1に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測システム。前記軌道計算手段は、前記プラズマ加工装置内のセンサから送られてくる実測データを用いて電子温度及び電子密度を求め、加工表面に流入する荷電粒子による電荷分布から電界分布を求め、その電界分布により次に加工表面に流入する荷電粒子の軌道が収束するまで、軌道計算を繰り返し行うことを特徴とする、請求項1に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測システム。前記軌道計算手段は、前記プラズマ加工装置内のセンサから送られてくる表面電位及び底部電位の実測データを用いて加工溝の側壁抵抗を加味し加工溝表面の電荷分布を求めてから、電界分布を求めることを特徴とする、請求項3に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測システム。さらに、プラズマ加工装置の種類、型番、加工条件を含む装置条件に関する情報を格納する装置条件データベースを備え、前記入射イオンデータベース、前記入射ラジカルデータベース及び前記実測データベースが上記装置条件データベースに格納されている情報毎に格納されていることを特徴とする、請求項1~4の何れかに記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測システム。基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測する、プラズマプロセスによる加工形状の予測方法において、加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流-電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は、該電流-電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に流入する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと、上記軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと、上記表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して上記軌道算出ステップに戻るステップと、を含むことを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測方法。前記表面移動速度算出ステップでは、加工条件下で生成されるプラズマから加工表面の各点に入射する紫外線の量の実測データを用いて、加工表面近傍での紫外線吸収率から、加工表面近傍に生じる欠陥分布を求め、この欠陥分布に基いて、各種ラジカルやイオンの加工表面との吸着率及び離脱率を加工表面の各点毎に再設定して、加工表面での各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出することを特徴とする、請求項6に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測方法。前記軌道算出ステップでは、加工表面の各点に入射する各種のイオン及び電子の量を設定して電荷分布を求め、求めた電荷分布による電界分布により次に加工表面に入射する各種イオン及び電子の軌道が収束するまで、荷電粒子の軌道算出を繰り返し行うことを特徴とする、請求項6に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測方法。前記軌道算出ステップでは、加工面を模したチャージアップセンサにおける表面電位及び底部電位の実測データを用い加工溝の側壁抵抗を加味して加工溝表面の電荷分布を求めてから、電界分布を求めることを特徴とする、請求項8に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測方法。基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測する、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムにおいて、加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流-電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流-電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に流入する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと、上記軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと、上記表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して上記軌道算出ステップに戻るステップと、を含むことを特徴とする、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラム。前記表面移動速度算出ステップでは、加工条件下で生成されるプラズマから加工表面の各点に入射する紫外線の量の実測データを用いて、加工表面近傍での紫外線吸収率から、加工表面近傍に生じる欠陥分布を求め、この欠陥分布に基いて、各種ラジカルやイオンの加工表面との吸着率及び離脱率を加工表面の各点毎に再設定して、加工表面での各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出することを特徴とする、請求項10に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測プログラム。前記軌道算出ステップでは、加工表面の各点に入射する各種のイオン及び電子の量を設定して電荷分布を求め、求めた電荷分布による電界分布により次に加工表面に入射する各種イオン及び電子の軌道が収束するまで、荷電粒子の軌道算出を繰り返し行うことを特徴とする、請求項10に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測プログラム。前記軌道算出ステップでは、加工面を模したチャージアップセンサにおける表面電位及び底部電位の実測データを用い加工溝の側壁抵抗を加味して加工溝表面の電荷分布を求めてから、電界分布を求めることを特徴とする、請求項12に記載のプラズマプロセスによる加工形状の予測プログラム。前述したように、プラズマシミュレーションによってエッチングされる形状を計算しても、計算されたイオン軌道及びエッチング形状と、実際のイオン軌道及びエッチング形状とは、限られた条件でしか対応していないのが現状であり、特許文献1に開示されているように、ずれを補償するための処理条件を求めるまでに至っていない。また、外部的プラズマパラメータが同じであっても、装置構成により、プラズマの状態は大きく異なっているのが現状である。そこで、本発明においては、各種センサを用いてプロセス状態をリアルタイムに計測してそのプラズマ計測データに基いて形状を予測することができる、プラズマプロセス加工形状予測システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明におけるプラズマプロセスによる加工形状の予測システムは、プラズマ加工装置内に加工対象物と同様に収容されてプラズマ状態をモニタリングするセンサからの実測データに基いて、プラズマ加工装置による加工表面形状を予測するもので;プラズマ加工装置の運転条件毎に、荷電粒子のフラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納した入射イオンデータベースと;プラズマ加工装置の運転条件毎に、ラジカルの入射エネルギー分布及び入射角度分布に関するデータを格納した入射ラジカルデータベースと;、ラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算でそれぞれ必要となる反応毎の各種係数と、軌道計算及び反応計算で必要となる材料毎の物性値とを格納した材料物性及び表面反応データベースと、プラズマ加工装置の運転条件毎に、センサの実測データから電子温度、電子密度が上記入射イオンデータベース及び上記入射ラジカルデータベースにそれぞれ格納されているデータと関係付けて格納されている実測データベースと、センサから入力される実測データのうち電流-電圧特性から求められる電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流-電圧特性から求められるイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を求める軌道計算手段と;、軌道計算手段で求まる荷電粒子の軌道に基いて加工表面の各点に入射する各種イオンを求め、入射イオンデータベースと入射ラジカルデータベースと材料物性及び表面反応データベースと実測データベースに格納されているデータを用いて、加工表面の各点における反応計算を行ってエッチングレート及びデポジションレートを算出しその差分から加工表面の各点での移動速度を算出することで表面形状を算出する表面形状計算手段と;を有する。本発明におけるプラズマプロセスによる加工形状の予測方法は、基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測するものであって;加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流-電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と加工表面における電荷分布とに基いて、又は、該電流-電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に流入する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと;軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと;表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して上記軌道算出ステップに戻るステップと;を含む。本発明におけるプラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムは、基板表面近傍を複数の要素に分割し、初期状態及びプラズマ加工条件を設定し、プラズマプロセスにより生じる加工表面形状を予測するものであって;加工条件下で生成されるプラズマの実測データのうち電流-電圧特性から求めた電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は該電流-電圧特性から求めたイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に流入する荷電粒子の軌道を算出する軌道算出ステップと;軌道算出ステップにおいて算出した荷電粒子の軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオン種を求め、そのイオン種とラジカルの入射フラックス分布を用いて、加工表面の各点でのエッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動速度を求める表面移動速度算出ステップと;表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量を満たすか否かを判定し、満たさない場合には新たに加工表面各点を設定し直して上記軌道算出ステップに戻るステップと;を含む。本発明によれば、センサを用いてプラズマ状態をリアルタイムに計測してその計測データに基いて加工形状を予測することができる。よって、加工形状が所定の形状にならないと予測される場合には、プラズマ加工装置の条件を変更して、所定の加工形状を得ることができる。以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。プラズマプロセスによる加工形状の予測システム図1は、本発明の実施形態に係るプラズマプロセスによる加工形状の予測システムの構成図である。本発明の実施形態に係る予測システム1は、プラズマ加工装置10とシミュレーション装置20とが、ネットワーク2などにより接続されて構築されている。ここで、ネットワーク2は図1に示すように有線により構成される場合のみならず、プラズマ加工装置10中のオンウエハセンサ11に搭載されている無線通信部との無線、或いはチャンバー15のポートなどを介在した有線により構成されてもよいし、又はそれらの組み合わせから構成されてもよい。プラズマ加工装置10は、例えばチャンバー15内にガスを導入してそのガスを高周波やマイクロ波の電力により放電し、チャンバー15内に収容した基板図示せずを加工処理するものである。加工処理にはエッチング処理のほか膜形成処理が含まれる。チャンバー15内には、プラズマ状態及び基板状態をモニタリングするためのセンサとしてオンウエハセンサ11が基板と同様に収容されている。オンウエハセンサ11には例えば測定器12が接続されている。これにより、オンウエハセンサ11内の所定の電極に電圧を印加して流れる電流を測定し、或いはフォトンにより生じる電流を測定することができる。測定器12は、図1に示すようにチャンバー15の外側に設けられてもよいし、オンウエハセンサ11それ自体に搭載されていてもよい。オンウエハセンサ11についての詳細は後述する。シミュレーション装置20は、装置条件データベースDateBase、DBと略す。21と、入射イオンDB22と、入射ラジカルDB23と、実測DB24と、材料物性及び表面反応DB25と、軌道計算手段26と、表面形状計算手段27と、操作の利便性を図るGUIGraphicalUserInterface28と、を備えている。このシミュレーション装置20は、コンピュータに本発明の実施形態に係るプラズマプロセス加工形状予測プログラムが格納されており、コンピュータによりそのプログラムが実行されることで構築してもよい。このため、プラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納されていてもよい。ここで、プログラムとは、コンピュータに対する指令であって一の結果を得ることができるように組み合わされたものである。装置条件DB21は、プラズマ加工装置の種類、型番、加工条件等を含む装置条件に関する情報を格納するデータベースである。装置条件DB21には、ガス種、ガス流量、ガス圧、投入電力その他の装置運転条件のほか、基板の種類、材質等のデータが、プラズマ加工装置毎に格納されている。入射イオンDB22は、プラズマ加工装置の運転条件毎に、荷電粒子のフラックスに関するデータを格納するデータベースである。この入射イオンDB22に格納されるデータ項目としては、イオン種、入射エネルギー分布及び入射角度分布がある。入射イオンDB22は、プラズマ加工装置10の種類及び運転条件毎に、例えば、Cl2、SF5などの各種イオンや電子の荷電粒子フラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納している。これらの値は、オンウエハセンサ11のうちシース形状センサやチャージアップセンサなどの測定データを用いて軌道計算手段26により求められる。入射ラジカルDB23は、プラズマ加工装置の運転条件毎にラジカルフラックスに関するデータを格納するデータベースである。入射ラジカルDB23に格納されるデータ項目としては、ラジカル種、入射エネルギー分布及び入射角分布がある。入射ラジカルDB23は、プラズマ加工装置10の種類や型番及び運転条件毎に、例えば、CF3、F、Oなどの各種ラジカルフラックスの入射エネルギー分布及び角度分布に関するデータを格納している。これらの値は、オンウエハセンサ11を用いないで別の方法で測定した結果に基いている。実測DB24は、プラズマ加工装置10の運転条件毎に、オンウエハセンサ11から出力された実測データを基にして求めた電子温度と電子密度を格納するか及び/又はイオン電流とシース電圧を格納するデータベースであって、シース形状に関するデータを入射イオンDB22及び入射ラジカルDB23にそれぞれ格納されているデータと関連付けて格納するものである。すなわち、実測DB24は、プラズマ加工装置10により処理される対象物に対して入射するイオン、フォトンにより生じるプロセス特性データ、例えば欠陥発生率、電荷蓄積率、加工形状に関して、オンウエハセンサ11による実測データに基いて算出したデータを格納するものである。格納されるデータ項目としては、紫外線スペクトル、基板電位、孔底電位のほか、電子温度、電子密度、イオン電流、シース電圧などがある。実測DB24に格納されるデータは、入射イオンDB22及び入射ラジカルDB23に格納されるデータと、ニューラルネットワークなどの多変量解析手法を用いて相関が関係付けられている。これにより、実測DB24にオンウエハセンサ11からの実測データが入力されると、軌道計算手段26及び表面形状計算手段27により、欠陥分布や加工形状などを予測することができる。材料物性及び表面反応DB25は、軌道計算手段26による軌道計算において必要となるデータと、表面形状計算手段27による反応計算において必要となるデータとを格納するものである。材料物性及び表面反応DB25に格納されるデータは、材料物性のデータと表面反応に関するデータとが含まれている。例えば、軌道計算手段26ではポアソンの方程式やニュートンの運動方程式を用いて解析がなされるため、各材料の誘電率や導電率、イオン種や電子の質量などデータが格納されている。表面形状計算手段27ではラジカル吸着反応計算、イオン反応計算及び熱励起型化学反応計算がなされるため、各計算において必要となる反応毎の各種係数が格納される。表面形状計算手段27において必要となるために格納されるデータ項目としては、紫外線による欠陥発生率、入射ラジカル及びイオンの吸着率、反応確率、反応生成物の種類、反応生成物が表面から再放出される際の角度分布やエネルギー分布などがある。材料物性及び表面反応DB25に格納されるデータのうち、実験的に取得困難なデータについては、別途、第一原理計算や分子動学計算等の量子力学的計算手法を用いて計算した結果が格納されてもよい。ここで、材料物性のデータには、基板表面での反応生成物名とエッチング、デポジションの何れかとの組み合わせ以外に、原子数密度や分子数密度などの粒子数密度、吸着サイトの面密度、比誘電率、消滅因子、導電性材料の導電率、電気的性質例えば、導電体か絶縁体かの区別、波長毎の光吸収係数、波長毎の欠陥発生係数などが材料毎に格納される。ここで、材料とは、反応生成物、基板材料を形成するものを意味する。一方、表面反応のデータには、中性粒子吸着モデル、イオン反応モデル、熱励起型化学反応モデルにおける各データが含まれる。中性粒子吸着反応モデルに関するデータ項目として、吸着反応による反応性生物名、入射ラジカル及び反応生成物毎の吸着率、ラジカル吸着の角度依存性、ラジカルの反射率などがある。イオン反応モデルに関するデータ項目として、イオンアシスト反応が生じる基板材料又は反応生成物名とイオン名との組み合わせ、離脱率、イオンアシスト反応の反応率などがある。熱励起型化学反応モデルに関するデータ項目として、熱励起型化学反応の反応係数、活性化エネルギー等などがある。軌道計算手段26は、表面形状計算手段27において必要となる荷電粒子の軌跡を算出するものである。軌道計算手段26は、装置条件DB21、入射イオンDB22からプラズマ加工装置10の加工条件に応じて取得したデータと、実測DB24からのプラズマ加工装置10の加工条件に応じたデータと、オンウエハセンサ11からの実測データと、に基いて、基板表面に入射する各種イオンや電子の軌跡を算出するものである。軌道計算手段26は、一般には、オンウエハセンサ11その他のセンサから入力される実測データのうち、電流-電圧特性から求められる電子温度、電子密度及び電子のエネルギー分布と、加工表面における電荷分布とに基いて、又は上記電流-電圧特性から求められるイオン電流及びシース電圧と、加工表面における電荷分布とに基いて、プラズマから加工表面に入射する荷電粒子の軌道を求める。例えば、軌跡計算手段26は、装置条件DB21、入射イオンDB22及び実測DB24に格納されているデータを用いないで、オンウエハセンサ11におけるシース形状センサ、必要に応じてチャージアップセンサが測定して求めた、加工表面における電位、電子温度及び電子密度から、シース電圧を計算し、基板に流入する荷電粒子即ち、電子及びイオンの各軌跡を計算してもよい。具体的には、加工表面における電荷の蓄積分布から、ポアソンの方程式を解くことにより、電荷蓄積分布により生じる電界を計算する。その後、その電界分布から、基板表面に流入する荷電粒子の軌跡を計算する。詳細については後述する。イオン軌道が計算されることで、エネルギー及び角度の関数として、イオンフラックス分布が求められる。これらの値は、入射イオンDB22に格納されて、表面形状計算手段27による計算において用いられてもよい。表面形状計算手段27は、プラズマプロセスによる形状の変化を計算するものである。表面形状計算手段27は、軌道計算手段26による算出結果に基いて材料物性及び表面反応DB25に格納されているデータを参照しながら、ラジカル吸着反応、イオンアシスト反応、熱励起型化学反応による表面の形状変化を求める。表面形状計算手段27は、プラズマから流入するラジカル、イオンの各フラックス密度、ウエハ表面への吸着確率、化学反応率、反射率などから、加工表面における各点において、材料毎にエッチングレート及びデポジションレートを求め、エッチングレートとデポジションレートとの差分から表面の移動の推移を計算し、例えばウエハの断面形状の経時変化を計算する。計算の詳細については後述する。表面形状計算手段27では、紫外線照射により生じる欠陥の発生を考慮して、欠陥発生によるエッチング速度の変化を加味して表面形状を求めることができる。紫外線による欠陥発生の計算は、オンウエハセンサ11におけるUVセンサから測定した紫外線スペクトルに基いて、加工表面に進入する紫外線の強度を角度積分により計算し、加工表面近傍の各点に照射される紫外線の強度値から単位時間当たりの平均欠陥発生数を求める。これを時間積分することで、欠陥密度分布を計算することができる。欠陥の表し方としては各種考えられる。連続体モデルとして表現する場合と粒子モデルとして表現する場合とがある。両者を使い分けるメルクマールは欠陥密度の大きさである。連続体モデルとして表現する場合には、欠陥分布を連続体として扱う。図2Aに示すように、材料内部を格子状に分割し、格子点又はセル毎に欠陥密度を実数として与える。粒子モデルとして表現する場合には、一つの欠陥は一つの粒子として扱われ、図2Bに示すように、各欠陥の座標値がデータとして保持される。欠陥の発生する位置は、紫外線強度に基いて確率分布を考慮した上で乱数を用いて決定される。数nmの線幅においては、原子数が数十~数百程度しか存在しないため、欠陥を連続体として扱うことに限界があるからである。プラズマプロセスによる加工形状の予測方法以下、本発明の実施形態に係るプラズマプロセスによる加工形状の予測システム1を用いて加工形状を予測する方法について、具体的に説明する。前提先ず、プラズマプロセスによる加工形状をどのようにして予測するかを説明する前提として、加工表面の状態をどのように記述し、その表面状態の変化をどのように記述するかについて、概念的に説明する。図3は、プラズマエッチングによる基板表面の加工の様子を模式的に示す図である。基板表面が高速イオンでエッチングされている場合、加工表面では、化学反応及びスパッタリングが生じている。そこで、先ず、基板表面の輪郭を離散的な黒点●で示し、その間を直線で結ぶ。この直線をストリングと呼ぶことにする。ラジカルや高速イオンが表面に入射すると、表面では化学反応やスパッタリングが生じ、基板表面上にはラジカルが吸着したり、離脱したりする。それらをデポジションレート、エッチングレートとして表し、これらの差分によりエッチング速度又は成膜速度を求め、ストリングを移動させていく。以下の説明においては二次元の場合について説明するが、三次元の場合でも同様に適用可能である。図4は加工表面形状の一般的な計算のフローの概略を示す図である。図5に示すように、実線で示すレジスト表面をストリングポイント、一般には加工表面での各点で区切り、隣接するストリングポイント同士を点線で示すようにストリング、一般には要素により近似する。このストリング上で表面反応を記述することを考える。基板材料の表面占有率をθ0とし、材料mの表面占有率をθm、吸着サイトの面密度をσsとすると、束縛条件として、次式が成り立つ。また、一般的に、材料mの単位時間当たりの生成数をGm、材料mの単位時間当たりの消滅数をHmとすると、次の基本方程式が成り立つ。よって、束縛条件により基本方程式を解くことで、各吸着ラジカルの表面被覆率を算出するSTEP1-1。なお、材料mはラジカルと呼ぶ場合もある。次に、エッチングレート及びデポジションレートを算出するSTEP1-2。ここで、エッチングレートは、熱励起型化学反応によるエッチングレートと物理的スパッタリングによるエッチングレートとイオンアシスト反応によるエッチングレートとの和として算出される。デポジションレートは、堆積物が降り注ぐ効果によるデポジションレートと堆積物の生成によるデポジションレートとイオンアシスト反応によるデポジションレートとの和として算出される。プラズマによるエッチングとデポジションレートはそれぞれ次式のように求められる非特許文献1。すなわち、エッチングレートERを式5のように分解する。ERtotalは、吸着ラジカルに被覆されている表面における熱励起型化学反応エッチングレートであり、ERphysicalは、高エネルギーイオンによる清浄な被エッチング材料表面に対する物理的スパッタリングによるエッチングレートであり、ERionassistedは、高エネルギーイオンによる吸着ラジカルに被覆されている表面に対する物理的及び化学的スパッタリングイオンアシスト反応とも呼ぶ。によるエッチングレートである。各エッチングレートERthermal、ERphysical及びERionassistedは、次のように決めることができる。点Pにおける熱励起型化学反応エッチングレートERthermalは、式6で表現される。点Pにおける物理的スパッタリングによるエッチングレートERphyicalは、式7で表現される。式7から分かるように、ERphyicalは反応性イオンと非反応性イオンの両方のイオンiについての和である。点Pにおけるイオンアシスト反応によるエッチングレートERionassistedは、式8で表現される。デポジションレートDRは式9のように分解することができる。式9の右辺の第1項は、堆積物が降り注ぐ効果によるデポジションレートである。式9の第2項は入射ラジカルと表面反応層のラジカルとが反応して堆積物が生成される効果によるデポジションレートである。式9の第3項はイオンアシスト反応によって表面反応層から堆積物が離脱する効果によるデポジションレートである。点Pにおいて堆積物が降り注ぐ効果によるデポジションレートは、式10で示される。ここで、ρdはデポジション層の密度であり、σm0εはラジカルmと清浄な被エッチング材料膜との間の吸着率であり、σmkεはラジカルmと被エッチング材料膜上に形成されたラジカルkの吸着層膜との間の吸着率である。εとはラジカルmのエネルギーである。式10から分かるように、被エッチング材料膜上に形成されたラジカルkがラジカルmに置き換わる全てのkにわたって加算され、さらに全ての堆積物にわたってmが加算される。点Pにおいてエネルギーεを持った入射ラジカルと表面反応層のラジカルとが反応して堆積物が生成される効果によるデポジションレートは、式11で示される。点Pにおいてエネルギーεを持ったイオンが入射し表面反応層から堆積物が離脱する反応は、一般にイオンアシスト反応と呼ばれ、このイオンアシスト反応の効果に基づくデポジションレートは、式12で示される。次に、各ストリングPの移動速度を求めるSTEP1-3。即ち、エッチングレートとデポジションレートの差から、エッチングレートがデポジションレートより大であればエッチングが進み、逆にデポジションレートがエッチングレートより大であればデポジションが進むことになる。そして、任意時間における表面を記述するストリングポイントをつなぎ合わせることにより、表面移動速度が求まり、その任意時間における基板表面の形状を求めることが可能となり、形状についての結果を出力表示できる状態となるSTEP1-4。図6は、このようにして求まる形状変化について示している。荷電粒子の軌道計算、紫外線に起因する欠陥を考慮した加工表面形状の計算表面形状計算手段27が、軌道計算手段26及び表面形状計算手段27で求まった計算結果に基いて表面加工形状をどのように予測するかについて説明する。図7Aは、本発明の実施形態に係るプラズマプロセスによる加工形状の予測プログラムにより実現される予測方法を示すフローの一部を示す図であり、図7Bは図7Aに示すフローの残りを示す図である。STEP2-1として、GUI28からの入力操作により、シミュレーション開始ステップを開始すると、初期値、境界条件、物性値などの入力データを、前述した装置条件DB21と入射イオンDB22と入射ラジカルDB23と実測DB24と材料物性及び表面反応DB25を必要に応じて参照する。その際、ラジカルフラックス分布についても予め設定を行う。具体的には、加工対象物となる例えば基板の領域を複数の要素メッシュに分割し、基板の領域に相当する要素に材料の種類を設定する。マスクとなる部分の領域を設定することで加工表面の領域を定める。その際、材料物性及び表面反応DB25に格納されているデータから必要なものを入手する。STEP2-2として、エッチングのトータル時間と計算の刻み幅とを設定する。エッチングのトータル時間の代わりに見積もられるエッチング量を設定してもよい。その後、STEP2-3からSTEP2-9のループをSTEP2-9がYesとなるまで繰り返す。シミュレートする表面の要素二次元の場合にはストリングの設定を行いSTEP2-3、軌道計算ステップSTEP2-4に移行する。軌道計算ステップにおいては、軌道計算とイオンフラックス分布の設定を行う。詳細は次の通りである。オンウエハセンサ11により入力される電流-電圧特性などの実測データから電子温度及び電子密度を求めるか又はイオン電流及びシース電圧を求め、その他基板表面電位、孔底電位又は側壁抵抗を測定する。これにより、電子温度及び電子密度を求めた場合にはシース長、シース電圧が求められ、イオン電流及びシース電圧を求めた場合にはシース長が求められる。この実測データは測定器12から実測DB24に格納されているので、実測DB24から入手し、或いはオンウエハセンサ11から直接求めてもよい。なお、オンウエハセンサ11から実測データを求める点についての詳細は後述する。軌道計算手段26は、実測DB24から電子温度及び電子密度などのデータ、並びにイオン電流及びシース電圧などのデータの何れか又は双方を取得する一方、加工表面における電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式を解くことにより、電界分布を求め、イオン及び電子の各軌道をニュートンの運動方程式により計算する。ここで、本実施形態においては、電界分布が求められているためこの電位差による荷電粒子の加速度を考慮して、イオン及び電子の各速度及び進行方向を正確に求めることができる。具体的には、STEP2-4Aとして、入射するイオン及び電子が加工表面に到達したとして加工表面の電荷分布を求め、加工表面における各点での電荷蓄積量を境界条件としてポアソンの方程式を解いて電界分布を算出する。さらに、電界分布によりイオン及び電子を含む各荷電粒子の軌道をニュートンの運動方程式により求める。STEP2-4Bとして、この度求めた電界分布が前回求めた電界分布とほぼ同じであるか否かを判断し、同じ範囲であると判断できなければ、各イオンの軌道、電子の軌道に従って各イオン、電子が流入すると扱って、新たに電荷分布を算出しSTEP2-4C、STEP2-4Aに戻る。STEP2-4Bにより求めた電界分布が前回求めた電界分布とほぼ同じであり、即ち電界分布が収束していると判断した場合には、加工表面における電界分布が定常となるので、各イオンの軌道及び速度に基いて、加工表面の各点に入射するイオンに対して角度及びエネルギーの関数として設定することができる。この設定した関数は、入射イオンDB22として格納される。なお、統計量としてばらつきが小さくなるだけの十分な量の軌道計算を行うことが好ましい。また、既に、入射イオンDB22に格納されている関数を利用することができる場合には、軌道計算手段26は、その関数を利用してもよい。STEP2-4の軌道算出ステップにおいては、電界分布を求める場合、加工面を模したチャージアップセンサにおける表面電位及び底部電位底部電位を孔底電位とも言う。の実測データを用いて加工溝の側壁抵抗を加味して加工溝表面の電荷分布を求め、その電荷分布から電界分布を求めるとよい。これにより、加工面がチャージアップセンサのトレンチ構造と同様である場合、チャージアップセンサにおける溝内での電子やイオンの挙動を把握することもできる。詳細については後述する。このSTEP2-4の処理は軌道計算手段26が主として行う。これにより、加工表面が平らな状態であれば、加工表面に入射する各イオン及び電子のデータとしてオンウエハセンサ11の実測データに基いて設定することができる。一方、加工処理がある程度進んで窪みが形成されている状態であれば、その窪みに入射するイオン及び電子が窪み内の電界分布に応じてどのように軌道が曲げられるかを考慮して表面加工がなされるかをシミュレートすることができる。本発明の実施形態では、加工が進んでいないで加工表面が平らな状態であれば、オンウエハセンサ11の上方から流入する荷電粒子を、加工表面に流入する荷電粒子と同一視することができる。加工が進んで凹凸が生じている加工表面における電荷については、初期状態である平らな表面から逐次的に計算して荷電粒子の分布を求めているため、現実に近く精度のよいシミュレートを行なえる。このSTEP2-4の軌道計算ステップを行うことで、加工表面に流入する荷電粒子を考慮することができ、ラジカル等の中性粒子及びフォトンについては別途センサで求め、入力設定する。ラジカル等の中性粒子については、入射ラジカルDB23を参照するなどして、ラジカル種毎にエネルギーと角度をパラメータとして入射分布を入力するSTEP2-5。以上により、加工表面に外から入射する荷電粒子、ラジカルなどが加工表面に吸着したり、吸着した荷電粒子やラジカルが加工表面から離脱したりする。粒子などの表面反応にかかわる全種類の粒子について、入射エネルギーや入射角などを設定することができる。次に、このように設定したイオン種及びラジカル種による表面反応の計算を行う。以下では、紫外線により欠陥が生じる影響を考慮する場合を前提として説明する。STEP2-6として、オンウエハセンサ11におけるUVセンサから励起電流が入力され、励起電流からUVスペクトルを予測し、そのUVスペクトルから加工表面近傍の欠陥密度を算出する。具体的に説明する。先ず、STEP2-6Aとして、オンウエハセンサ11におけるUVセンサから励起電流が入力され、その励起電流からUVスペクトルを求める。本発明の実施形態では、励起電流とUVスペクトルとがニューラルネットワークを用いて関係付けされているので、オンウエハセンサ11から励起電流の入力があるとUVスペクトルが短時間で精度よく求められる。STEP2-6Bとして、UVスペクトルの入力を受けると、物性材料及び表面反応DB25に格納されているデータを用いて、デバイス構造と材料のUV吸収率との関係に基いて、基板内部で吸収されるUV吸収量の分布を算出する。STEP2-6Cとして、STEP2-6Bで求めたUV吸収分布から基板内部におけるUV照射による欠陥密度分布を算出する。STEP2-7として、STEP2-6で求めた欠陥密度分布に基いて、ラジカル種、イオン種の加工表面への吸着率及び離脱率、活性化エネルギーなどを、加工表面の各点に応じて、再設定する。この再設定は、材料物性及び表面反応DB25に格納されている反応毎の各係数を選択することで行われる。例えば、材料物性及び表面反応DB25には、離脱率、吸着率、熱励起型活性化エネルギーが欠陥密度の関数として定義されていてもよいし、欠陥がない場合の値に対して掛算される係数が定義されていてもよい。STEP2-8として、加工表面の各点での各反応係数に基いて、軌道算出ステップで求めた軌道に沿って加工表面の各点に入射するイオンと、別の手法で測定に基づくラジカルの入射フラックス分布とから、各エッチングレート及びデポジションレートを算出し、その差分から表面各点での移動推移を算出する。STEP2-8の表面移動速度算出ステップの詳細について説明する。STEP2-8Aとして、STEP2-7で求めた加工表面の各点での各反応係数に基いて、各加工表面における表面材料とラジカルとの反応及びその表面材料とイオンとの反応を計算し、各材料の被覆率が定常状態となるまで繰り返す。これにより、エッチングレート及びデポジションレートがそれぞれ求まる。エッチングレートは、前述の式5のように、熱励起型化学反応、物理的スパッタリング、イオンアシスト反応のそれぞれによるエッチングレートの和として求める。デポジションレートは、前述の式9のように、堆積物が降り注ぐ効果、堆積物の生成、イオンアシスト反応のそれぞれによるデポジションレートの和として求める。これらの反応毎の各係数を加味して各レートを求めることで、紫外線による欠陥を考慮して、加工表面の移動推移を算出する。そして、STEP2-8Bとして、エッチングレートとデポジションレートの差分から加工表面の移動推移を算出する。次に、STEP2-9として、STEP2-8の表面移動速度算出ステップで求まった加工表面の各点での移動速度から加工条件で設定されている加工量又は加工時間を満たすか否かを判定し、満たさない場合には、STEP2-3に戻って新たに加工表面各点を設定し直してSTEP2-4の軌道算出ステップに戻る。図7Bに示すように、STEP2-8で求めた表面の移動量が、所定のエッチング量よりも大きい場合、すなわち、STEP2-8で求めたエッチング量がSTEP2-2で設定されているエッチング量に達していない場合には、新たに、表面各点を設定し直しSTEP2-3、STEP2-4に戻るという処理を繰り返す。一方、STEP2-8で求めたエッチング量がSTEP2-2で設定されているエッチング量に達している場合には、ループから抜けて、求めた表面形状のデータを出力する。なお、エッチング量ではなく、エッチング時間によって、ループの処理の繰り返しを判断してもよい。ここで、STEP2-6を経由せずSTEP2-7での再設定をしなければ、紫外線による欠陥の影響を考慮しないで、表面形状をシミュレートすることができる。以上に説明した各事項について、次に詳細に説明する。紫外線センサ最初に、オンウエハセンサ11のうち紫外線センサについて説明する。図8は紫外線センサ11Cの一例を模式的に示す断面図である。紫外線センサ11Cの構成は、図示するように、シリコン基板41上に絶縁膜としてシリコン酸化膜42が設けられ、シリコン酸化膜42上に電極となるよう所定のパターンを有する多結晶シリコン膜43a、43bが設けられ、さらに多結晶シリコン膜43a,43b上に絶縁膜44が積層されている。絶縁膜44は所定の開口を有しており、多結晶シリコン膜43a,43bと導通している。紫外線センサ11Cは図8に示すユニットが複数並んで構成され、各絶縁膜44は異なるバンドギャップを有する。絶縁膜44としてシリコン酸化膜を用いると、シリコン酸化膜のバンドギャップエネルギーは8.8eVであるので、このバンドギャップに対応する紫外線波長140nm以下の光が紫外線センサに照射されると電極としての多結晶シリコン43a43b間に電流が流れる。絶縁膜44としてシリコン酸化膜を用いると、140nm以上の波長を有する光が照射されても電流は流れない。絶縁膜44としてシリコン窒化膜を用いた場合、250nm以下の波長を有する光が照射されると電流が流れ、絶縁膜44がシリコン窒化膜とシリコン酸化膜との積層構造を有する場合には波長250nm以上の光が照射されたときに電流が流れる。このように、2つ以上の紫外線センサ11Cを用いて、同じプラズマを照射した場合、そのプラズマの発する紫外線のスペクトルによってそれぞれのセンサに流れる電流は異なる。本発明の実施形態においては、このような性質を利用して、絶縁膜44の種類が異なる複数の紫外線センサの電流値から紫外線スペクトルを計算する。紫外線スペクトルの計算手法紫外線スペクトルの計算手法について説明する。絶縁膜44としてシリコン酸化膜一層で構成した紫外線センサ11Cと、絶縁膜44としてシリコン窒化膜一層で構成した紫外線センサ11Cと、絶縁膜44としてシリコン窒化膜とシリコン酸化膜との積層構造で構成した紫外線センサ11Cと、からなる紫外線センサユニットに、プラズマを照射させ、各紫外線センサ11Cに流れる電流値を元にして紫外線スペクトルを計算する。この計算においては事前に学習を行う。先ず、例えば絶縁膜44の異なる3種類の紫外線センサユニットにプラズマを照射した場合、各紫外線センサ11Cに流れる電流を計測する。同じプラズマを紫外線分光器で測定し、紫外線強度が分かっている紫外線ランプの光を紫外線分光器で測定する。これらの結果から、紫外線分光器で測定した紫外線スペクトルは絶対光量例えば光子/cm2秒に変換することができる。この方法により、各種のプラズマについて各紫外線センサ11Cで検出した電流値と絶対光量紫外線スペクトルのデータセットを用意する。このデータセットを用意した後、フィードフォワードニューラルネットワークでシステムを構成する。図9はニューラルネットワークの概要を示す図である。図9に示すように、入力をセンサの電流、出力を絶対光量紫外線スペクトルとし、データセットに基いてニューラルネットの重み付けを決定する。その際、出力は規格化した値若しくは正規化した値でもよいし、又はある関数で計算処理した値であってもよい。また、プラズマの発光輝線が分かっている場合には、発光輝線の波長をニューラルネットの出力として使用してもよい。次に、図9に示すようなニューラルネットワークシステムを使用して、紫外線スペクトルの計算を行う。システムの学習が済んでしまえば、あらゆるプラズマ加工装置10で使用することができる。一例を挙げると、紫外線スペクトルを測定したいチャンバー15に3種類の紫外線センサ11Cを入れて放電によりプラズマを発生させる。紫外線センサ11Cから出力される電流を測定しニューラルネットワークシステムに入力されると、ニューラルネットワークから紫外線スペクトルの絶対強度が出力される。紫外線センサによる測定の正確性を確かめるために、チャンバー内に3種類の紫外線センサ11Cを収容しておき、圧力0.7Paとなるようアルゴン、ヨウ化3フッ化メタン、8フッ化シクロブタンをチャンバーに導入し、誘導結合型プラズマ源によりプラズマを生成した。3種類の紫外線センサ1Cによる測定データに基いて上記手法から発光スペクトルを求めた。一方、チャンバー中のプラズマを別途紫外線分光器で計測した。何れの測定で求めた発光スペクトルは相互にほぼ一致していた。よって、この手法の正しさを証明している。ここで、前述の説明では、紫外線センサ11Cを3種類用いたが、2種類でも4種類以上でもよい。また、ガス種はアルゴンやフルオロカーボンガス以外に、塩素や臭素などのほかのハロゲン、水素、窒素など各種のガスであってもよい。紫外線照射損傷の計算前述の紫外線強度スペクトルに基いて半導体デバイスに生じる紫外線照射損傷の計算手法について説明する。この計算手法は、紫外線の吸収量の計算過程と損傷量の計算過程とに分けることができる。紫外線の吸収量の計算過程について説明する。例えば図10に示すように、モデルとなるデバイス構造を先ず設定する。ここでは、シリコン酸化膜からなる単層膜での損傷の計算を例にとって説明する。デバイスから十分離れた場所図の点線Lからデバイスに降り注ぐ光を計算する。具体的には、場所L上の点Aで光る紫外線量をΓとすれば、立体角φに進む光は、Γ/2π×φ、となる。この光の強度をΓ1とし、デバイス中の材料の吸収効率をAλとすると、この光は式13に従ってデバイス中に吸収される。ここで、λは紫外線の波長である。この方法を点Aのあらゆる方向、場所Lのあらゆる点からの紫外線の軌道を計算するのに使用すれば、デバイス中に吸収される紫外光量を計算することができる。ここで、本発明者らは、吸収される紫外光スペクトルと絶縁膜中に発生する欠陥ECenterの間には次のような関係があることを見出している。ただし、nは欠陥密度、tは時間、φは紫外線の吸収量、λは紫外線の波長、τは時定数、fは欠陥生成係数であり、f=3.21λ-105.025.0なる関係がある。式14を用いることにより、デバイス中に吸収された紫外光量からデバイス材料中に発生する欠陥密度を計算することが可能となる。こうして計算した欠陥密度の深さ方向分布は、電子スピン共鳴法で測定した欠陥密度の深さ方向分布と良く一致していることを確認している。この手法は、例えばエッチングのような形状が変化していく場合にも適用することができ、形状の変化に伴い照射する光の吸収が生じる場所を変えていくことにより、エッチングが進行していく間に形成される欠陥密度を時間進展で計算することができる。よって、紫外線センサ11Cにより紫外線スペクトルを求め、この紫外線スペクトルから欠陥分布を求めることができる。すなわち、複数の紫外線センサ11Cから出力された電流値の情報と、デバイスの構造やプロセス時間などから、デバイスに起こる欠陥密度を定量的に計算することができる。紫外線スペクトルの応用ちなみに、紫外線センサ11Cにより紫外線スペクトルを求めて、半導体デバイスの電気特性劣化を計算することもできる。事前に紫外線スペクトルとトランジスタ劣化の関係を関係付けておく。例えばニューラルネットワークなどを用いて、紫外線スペクトルとトランジスタのチャージポンピング電流を関係付けておく。チャージポンピング電流は、シリコン酸化膜とシリコン基板の界面の欠陥及び界面準位に対応した値となるため、界面準位の測定でたびたび用いられるものである。先ず、透過光量の計算を行う。図10と同様にモデルとなるデバイス構造を設定し、光の軌道を計算すると、デバイスの核心部であるトランジスタにどのような波長の光が照射されるかが分かる。例えばモデルとしてシリコン酸化膜からなる単層膜を想定する。前記のニューラルネットを用いて、トランジスタ部に照射される光の情報から、トランジスタの劣化量を計算することが可能である。ここで、ヨウ化3フッ化メタンプラズマをMOSデバイスに照射した場合のチャージポンピング電流の計算結果と、チャージポンピング法で測定した実測の電流値とを比較した結果、良い一致が見られた。以上のことから、複数の紫外線センサ11Cから出力された電流値の情報と、デバイスの構造やプロセス時間などから、トランジスタに起こる欠陥密度を定量的に計算することができる。本発明の実施形態においては、前述したように、例えばシリコン酸化膜の単層、シリコン窒化膜の単層、シリコン窒化膜とシリコン酸化膜との積層をそれぞれ有する三種類の紫外線センサ11Cを用い、これらの紫外線センサ11Cが紫外線に暴露する際に流れる電流を計測する。そして、予め電流値と紫外線スペクトルとの関係を蓄積したデータベースからニューラルネットワークを事前に構築しておき、測定時にはセンサの電流信号のみから紫外線スペクトルを導出するようにする。この紫外線照射損傷の計算について説明する。紫外線センサ11Cにおいて絶縁膜44に紫外線が照射された場合、絶縁膜44に生じる欠陥の生成速度が、紫外線光量及び紫外線波長の関数となる。この欠陥の密度は数十秒程度のある時定数で飽和することが分かっている。このことから、紫外線照射が生じた場合の欠陥密度が計算される。オンウエハセンサのシース形状センサオンウエハセンサ11中のシース形状センサにより、電子温度及び電子密度の測定を行い、その結果からシース長及びシース電圧を計算により求めることができる。又は、シース形状センサにより、イオン電流及びシース電圧の測定を行い、その結果からシース長を計算により求めることができる。図1に示すように、プラズマ加工装置10のチャンバー15内にオンウエハセンサ11を設置し、サンプルをエッチングする場合と同じ条件下で測定を行う。図1に示すように、プラズマ加工装置10のチャンバー15内にオンウエハセンサ11を設置し、サンプルをエッチングする場合と同じ条件下で測定を行う。図11は、オンウエハセンサ11のうちシース形状センサ11Aの一例を模式的に示す断面図である。図11に示すように、シリコン基板31の上にシリコン酸化膜32が設けられ、シリコン酸化膜32の上に所定のパターンを有するAl電極33が設けられ、Al電極33の上に例えば0.3ミクロンの孔が多数開いたAl2O3膜34が設けられている。このシース形状センサ11Aは、プラズマプロセス処理される基板が配置されている状況とほぼ同一の状況となるよう配置される。シース形状センサ11Aの測定器12図1参照について説明すると、プラズマ処理される基板がフローティング状態である場合には、図11に示すように、Al電極33には、フィルタ30aを必要に応じて介在させ、測定用の電源として直流電圧源30bが接続されている。直流電圧源30bからの出力電圧を可変して印加し、Al電極33に流れる電流を計測器30cで計測する。プラズマ処理される基板にdcバイアスやRFバイアスが印加される場合には、シース形状センサ11Aの測定器12としては、測定用の電源が直流電源、高周波電源の何れか又はその組み合わせで構成され、測定用の電源とAl電極33とが配線により接続され、その配線に流れる電流のうち直流成分をフィルタを介在させて計測する。先ず、プラズマ処理される基板がフローティング状態で配置される場合において、基板表面の荷電粒子による電流計測とシースに関する情報がどのようにして求められるかについて説明する。この場合、基板上のシースはChildsLawに従うと仮定することができる。基板に印加する電圧に応じて流れる電流が変化する。基板の電圧がフローティングポテンシャル浮遊電位よりも低いと、電子が電界に反発され、イオンのみが基板に流れる。基板の電圧がフローティングポテンシャルよりも高くプラズマポテンシャル、即ちプラズマ空間電位よりも低いと、イオンも電子も基板に流れる。基板の電位がプラズマポテンシャルよりも高いと基板にはイオンが流入せず電子電流のみが流れる。よって、シース形状センサ11Aの下部電極であるAl電極の電圧を変化させて電流-電圧特性を測定することにより、プラズマ中の電子密度、電子温度、シース長が求められる。図12は、シース形状センサ11Aから求められる電流-電圧特性を模式的に示す図である。図12において、横軸はリニアスケールで示した電極の電位Vであり、縦軸はログスケールで示した電流mAである。図12に示すように、電流-電圧特性の傾きから電子温度が求まり、飽和電子電流から電子密度が求まる。こうして求めた電子密度、電子温度は基板近傍の重要な情報が含まれている。具体的には、電流が0Aになるとき、すなわち電子電流とイオン電流が等しくなるときの電圧がフローティングポテンシャルVfであり、図12で示すグラフにおいて、低電圧側を近似した直線と高電圧側を近似した直線との交点の横軸の座標からプラズマ電位Vpが求められ、その交点の縦軸の座標から電子電流Ie0が求められ、式15、式16により、電子温度ne、電子密度Teが求まる。ここで、eは電気素量、kはボルツマン定数、Sは電極面積である。式15及び式16で求めた電子温度及び電子密度から、式17~式19を用いてシース長s、シース電圧V0が求まる。なお、λDeはデバイ長である。ここで、式19については、実際にはバイアス電圧Vbiasを加算するなどして、基板つまりオンウエハセンサ11にバイアス電圧が印加されていることを次の要領で考慮する。プラズマ処理される基板にバイアスが印加される場合としてRFバイアスの印加を例にとって、基板表面の荷電粒子による電流計測とシースに関する情報がどのようにして求められるかについて説明する。図13は、図11に示すようなシース形状センサ11Aを用いて、下部電極であるAl電極33にRFバイアスを印加したときの電流電圧特性を示す図である。図の横軸は印加される電圧の直流成分、縦軸は電流の直流成分である。何れの軸もリニアスケールで表示している。図中、■、●、▲、▼の各プロットの種類は高周波電力の大きさの違いであり、順に、高周波を印加していないとき、20W,40W,60Wでそれぞれ高周波電力を印加したときである。図13から、高周波電力が増加するに従い、電流電圧の波形が負の電圧方向にシフトしていることが分かる。これは、下部電極、つまりAl電極33にRFバイアスが印加されると、基板には直流の自己バイアスが生じるためである。この場合、基板上のシースはChildsLawに従わず、直流高電圧シースとして考える必要がある。従って、シース長を計算する際には、式17を用いることができない。基板に自己バイアスが生じると、電子はシース端で反射されてしまい、シース内には電子が存在しないで電子電流がゼロと近似することができる。一方、イオンはシース電圧により加速されながらシースを通り抜け、基板に到達する。イオン電流密度J0の連続の式と、エネルギー保存則を用いてポアソンの方程式を解くことにより、イオン電流密度J0として式20が得られる。式20はChildLangmuirの式と本質的に同じであり、電子の代わりにイオンの空間電荷効果を扱ったことになる。式20より式21が求められる。式20、式21において、sはシース長mであり、J0はイオン電流密度A/m2であり、miはイオン質量kgであり、Voはシース電圧Vである。RFバイアスを印加していないときは、シース電圧は、プラズマポテンシャルとフローティングポテンシャルとの差で求められる。これに対して、RFバイアスが印加されているときは、シース電圧にはフローティング状態のシース電圧に加えてさらに自己バイアス電圧が加わる。よって、シース電圧は式22から求めることができる。ここで、シフト量Vshiftは、RFバイアスを印加した状態での電流電圧波形が、RFバイアスを印加していない状態での電流電圧波形に対して負の電圧方向へどれだけの大きさシフトしたかで求めることができる。なお、電子温度に比べて負の自己バイアス電圧が非常に大きい場合には、測定電圧をシース電圧V0とみなして利用することもある。イオン飽和電流密度J0については、電流-電圧波形のうち、負の電圧を印加した場合の領域、つまり、イオン飽和電流における電流値を電極面積で割ることにより求めることができる。よって、シース電圧V0とイオン飽和電流密度J0とが求められるので、式21よりシース長sを求めることができる。式21は上述したモデルから求めたものであって、必ずしもこの式に限定されるものではなく、シースモデルが別であってもよい。なお、RFバイアスを印加している場合には、図13に示す電流電圧特性から電子密度、電子温度については求めることができず、シース長が求められるに過ぎない。よって、プラズマの電子密度、電子温度に関する情報が必要な場合には、下部電極であるAl電極33をフローティング状態にして電流電圧波形を計測し、前述した基板がフローティングの状態で行った場合と同様に、電子密度、電子温度を計測することができる。オンウエハセンサのチャージアップセンサ図14は、オンウエハセンサ11のうちチャージアップセンサ11Bを模式的に示す断面図である。チャージアップセンサ11Bは全体として積層構造を有する。図14に示すように、このチャージアップセンサ11Bは、シリコン基板35の上にシリコン酸化膜36が設けられ、シリコン酸化膜36の上に所定のパターンを有する第1の多結晶シリコン膜37が設けられ、第1の多結晶シリコン膜37の上に所定の溝を有するシリコン酸化膜38が設けられ、シリコン酸化膜38上に第2の多結晶シリコン膜39が設けられた積層構造である。チャージアップセンサ11Bには、多結晶膜37、シリコン酸化膜38を貫く多数の孔が例えば0.1ミクロン径で開けられている。チャージアップセンサ11Bをプラズマプロセス中に設置すると、等方性の速度分布を持つ電子は孔底までたどり着くことができないが、基板に加速されるイオンは孔底まで達することができる。よって、基板表面と孔底では異なる電位となる。第1の多結晶シリコン膜37の電位を測定することで孔底の電位を、また、第2の多結晶シリコン膜39の電位を測定することで表面の電位を求めることが可能である。図15は、チャージアップセンサ11Bにより求めた表面電位、即ち第2の多結晶シリコン膜39の電位と、孔底電位、即ち、第1の多結晶シリコン膜37の電位の高周波電力依存性を示す実測例である。チャージアップセンサ11Bを用いることにより、微細な構造における電位の偏りを定量的に測定することができる。シース電位分布の計算前述したように、式17から算出したシース長から、電位計算の解析領域を決定し、シース電圧を境界条件として与えてシース電位を算出する。具体的には、解析領域として、基板表面からシース長だけの上部の領域と、微細パターンが形成される下部の領域を設定する。軌道計算次に、モンテカルロシミュレーション法により粒子軌道計算を行う。前述のようにして求めたシース電位分布から、イオン粒子軌道の計算を行う。粒子は、シース上端から基板に向かって垂直に入射し、与えられている電位分布に従って加速し、軌道が曲げられ、解析領域の下側の基板に衝突する。粒子の初期の速度uionは、実測で得られた電子温度から式23により求まるBohm速度に基いて定める。求められた粒子軌道から、基板にぶつかる場所毎の入射角度を求める。イオンの基板入射角度分布及びエネルギー分布に基いて、プラズマエッチングシミュレーションを行う。その際、シース電位分布により曲げられたイオン軌道の影響は、イオン入射フラックスの角度分布に反映させて計算を行う。その後、プラズマエッチングシミュレーションを前述した手順により求める。以下、実施例により本発明をさらに詳細に説明する。シース形状センサ11A及びチャージアップセンサ11Bを用いて、これらの電気的な測定から得られた基板近傍の情報からイオン軌道を計算した。図16は実施例での手順を示すフロー図である。STEP3-1、STEP3-2として、シース形状センサ11Aを用いて基板近傍の電子温度及び電子密度を求める。また、チャージアップセンサ11Bを用いて基板表面電位及び孔底の電位を求める。ここで、イオン軌道を計算するモデルを図17に示すように設定した。図17Aはイオン軌道を計算するために設置したモデルを示す図であり、BはAの溝の側壁の拡大を示す図である。シリコン酸化膜の孔加工を仮定し、孔の寸法は100nm、孔の深さは1500nmとし、孔は軸対象として、図17Aの右半分だけを計算する。電子温度から電子の速度及びイオンの初速を求める。STEP3-3として、先ず、第一の電子の発射位置を図17のy=0、x=ランダムとして決める。次に電子の発射方向をランダムに決める。電子は発射位置から電界に沿って運動し、電子がパターンに衝突するまで運動の計算を行う。パターンに衝突した電子はその位置に蓄積する。次に第一のイオンの発射位置を図のy=0、x=ランダムとして決める。イオンは初速をもって基板に垂直に運動する。イオンは発射位置から電界に沿って運動し、イオンがパターンに衝突するまで運動の計算を行う。パターンに衝突したイオンはその位置に蓄積する。STEP3-4として、蓄積した電子やイオンによる電界を計算し、電界を変化させる。その際、後から来る電子、イオンは電界により加減速されるSTEP3-5。さらに第二の電子及び第二のイオンの運動計算、電界計算、第三の電子及び第三のイオンの運動計算、そして電界計算というように運動の計算と電界の計算を交互に行う。電界計算をしても電界が変わらなくなるまで荷電粒子の運動の計算と電界の計算を行うSTEP3-6。こうして得られた電界を元に、再度、イオンの軌道を求めることで微細構造中のイオン軌道を求めることができる。その際、パターン側壁はある程度の導電性を持つことが予想されるため、側壁抵抗を仮定して、孔底の電位を実測値に合わせることにより、イオン軌道の信頼性を向上させることができる。具体的には、図17Bに示すように、シリコン酸化膜における孔の側壁部が複数の要素に分けられ、表面要素の点毎に電位を仮定する。図14に示すチャージアップセンサ11Bを用いることで、第2の多結晶シリコン膜39の電位この電位を一般には加工表面の電位と呼ぶ。と、第1の多結晶シリコン膜37の電位この電位を一般に底部の電位と呼ぶ。とを、図15のように計測できる。よって、図17Bに示すように、側壁部における側壁部表面抵抗Rとし、例えば、ある点第1の点での電荷密度をρ、電位をV1とし、その上下の点この点の一方を第0の点、他方を第2の点での電位をそれぞれV0、V2とする。また、第1の点に入射する電子、イオンの量を、それぞれフラックス密度で表し、電子フラックスΓe,イオンフラックスΓpとする。すると、第1の点における電荷密度ρは、式21で求められる。なお、V1、V2、V0は加工表面の電位と底部の電位とから、各点の配列、各点での材料の導電率等から、算出することができる。このように、加工面を模したチャージアップセンサ11Bにおける表面電位及び底部電位の実測データを用いて、加工溝の側壁抵抗を加味して加工溝表面の電荷分布を求めることで、溝内での荷電粒子の挙動を把握することができる。図18は、実施例で求めたイオン軌道を示す図である。プラズマ発生などの条件は、Arを5mT、誘導結合型プラズマのパワーを1kW、基板バイアスを100Wとした。図18から、イオンの軌道は深くなるほど中央に集中し、エッチングが先細りになることが予想できる。エッチング対象はシリコン酸化膜の孔であるが、溝パターンや電極パターンでもよく、材料もシリコン窒化膜やシリコン炭窒化膜、炭素ドープシリコン酸化膜であってもよい。このようにしてイオンの軌道のみならず、イオンのフラックス及びエネルギーも同時に求め、エッチング形状を求めた。図19は求めたエッチング形状を示した図である。図19から、孔が深くなるほどイオンの軌道が孔中央に集まるので、エッチング形状も先細りとなることが分かる。本発明の実施形態では、オンウエハセンサによる電気的な測定のみならず、基板近傍の情報を発光分光や質量分析によりラジカルやイオンの種類、密度を求め、この求めた情報からエッチング形状を計算することができる。例えば、オンウエハセンサの測定時にチャンバーのビューポートからプラズマの発光を測定する。そして、発光データから基板に流入するラジカルの種類およびフラックスを計算することができる。これらラジカルやイオンのデータ及びイオンフラックスエネルギーと被エッチング材料の加工量の関係を別途求めておけば、エッチング量を計算することができる。"