专利名称：模型参数提取的方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及提取用于半导体集成电路的工艺，器件及电路模拟的模型参数的方法和装置。
工艺模拟指在半导体器件制造步骤，如离子注入，氧化，扩散，外延生长，刻蚀，淀积及光刻中，在衬底等材料中制作物理或化学变化的模型，并在这些步骤之后，用计算器获得杂质分布及器件形状。器件模拟指根据器件的物理形状及此处的杂质分布从器件中载流子的行为获得器件特性。电路模拟指考虑器件的制造离散性，温度及老化，用电路模拟器研究基本门或功能块的工作特性。比从前更频繁地使用和要求这种模拟的原因之一是随着大规模集成电路制造的增加，从确定指标到设计制造所花的时间越来越多，上述模拟方法符合前述要求，并已开发以获得更精确的分析结果。
在半导体集成电路的制造中，迫切需要简单而又精确地描述器件的性能(特性)。故而，需要根据模拟器设置的物理模型合适地调整，即提取参数(即后文所说的模型参数)。这个调整或提取的工作由模型参数提取装置完成。使用该装置，可以调整模型参数以在要求的制造条件中符合实际器件的特性，并优化制造条件。因此，模型参数提取装置很重要。
同时，上述模拟假定某个物理模型，并根据此模型计算各种特征值。模拟获得的这些特征值(即后文的目标特征值)与某个相关的物理值相联系，且获得一个与它们有关的模型参数。最后，调整模型参数，使目标特征值与实际测量特征值(即后文所说的实际特征值)在某个允许的范围内相符。
为了调整模型参数，首先要获得目标特征值和物理量之间的关系。确定模型参数以满足这种关系。很多时候，相对于物理量来说，目标特征值是离散的，常常不可能获得目标特征值和实际特征值之间的关系。因此，要获得这种关系，通常采用如资料”IEEE TRANSACTIONS ONSEMICONDUCTOR MANUFACTURING，VOL.7，No.1 FEBRUARY1994”所论述的经验设计的RSM(Response Surface Methodology，即响应表面方法)。采用RSM可以得到RSF(Response Surface Function，即响应应表面函数)，并且使用RSF，目标特征值连续对应于物理量的变化。结果，就可能比较目标特征值和实际特征值，从而调整模型参数使目标特征值和实际特征值在某个允许范围内相符。
但是，上述传统的参数调整(提取)方法有以下三个缺点(1)满足目标特征值的最佳参数很少符合第一次设置的模型参数范围。这使得很难设置模型参数的调整范围，需要人工修改参数，即重新调整模型参数的范围。
(2)如果增加模型参数的个数，则产生RSF的模拟数量也增加。从而延长计算时间。
(3)有些情况下，仅仅制作用于工艺，器件或电路模拟的物理模型，得不到一个模型参数使目标特征值和实际特征值在一定范围内相符。
本发明的目的之一就是提供一种模型参数提取方法和装置，通过自动重设模型参数的调整范围来实现装置的全自动化，能够减少模拟工作量，即通过减少参数缩短计算时间，并能够使目标特征值与实际特征值在允许范围内保持相符。
根据本发明的一个方面，提供一种模型参数提取装置，它包括一个范围指定单元，用于指定外部输入的模型参数的调整范围；一个模拟器，用于计算目标特征值；一个校准器，通过在指定的调整范围内调整模型参数，参照计算的目标特征值进行模型参数的校准；一个测定单元，用于测定目标特征值和实际特征值之间的收敛性；及一个范围修正单元，用于根据测定单元的收敛测定结果重设模型参数的调整范围，其中，范围修正单元包括一个探测单元，用于探测一个模型参数，作为准最佳值，使目标特征值和实际特征值的差值最小；及一个新范围指定单元，用于指定一个数值范围，作为新的调整范围，其长度只有原调整范围的一半，且准最佳值设为中心值。
通过校准模型参数，就获得了一个满足上述目标特征值和物理量之间关系的模型参数。通过测定目标特征值和实际特征值之间收敛性，就确定了与目标特征值和实际特征值之间的差值是否落入允许的范围。准最佳值是一个参数值，在某个调整范围内调整模型参数时，它不保证目标特征值和实际特征值的差值落入允许范围内，而是提供调整范围内最好的收敛结果。
因为本发明的模型参数提取装置包括前述的范围修正单元，所以可能自动缩小模型参数调整范围。从而，不必象传统装置那样靠人工重设模型参数。因此，可以实现模型参数提取装置的自动化。
本发明的模型参数提取装置中，范围修正装置最好包括一个范围平移装置，如果准最佳值在调整范围的一端，则平移调整范围使准最佳值位于调整范围的另一端而保持调整范围的长度不变。
由于范围修正单元有这种结构，所以可能正确设置包含最佳模型参数的调整范围，并缩小调整范围。
本发明的模型参数提取装置最好包括一个组合指定单元，如果有多个参数时，用于输出调整范围内参数的组合。
因此，范围指定单元指定的调整范围输入到组合指定单元。组合指定单元在调整范围内调整各个模型参数，然后将模型参数输出到校准器。因而，即使要调整很多模型参数，所有在调整范围内的模型参数都由组合指定单元顺序地输出到校准器。
在本发明的模型参数提取装置中，校准器最好包括一个灵敏度分析单元，用于探测对目标特征值灵敏度低的模型参数。
上述校准器通过使用如RSM，获得模型参数和目标特征值之间的关系。该实施方式中的校准器包含一个灵敏度分析单元，用于探测目标特征值随各个模型参数的变化而变化的程度。灵敏度分析单元有确定一个探测到的变化程度小于预设值的模型参数为低灵敏度模型参数的功能。这样探测到的低灵敏度参数对目标特征值的改变相对较小。换言之，目标特征值不大依赖于这样一个低灵敏度模型参数。因此，只调整低灵敏度模型参数之外的模型参数，可以缩短计算时间。
本发明的模型参数提取装置最好包括一个参数设置单元，用以设置用户参数。
用户参数是用户可以任意设置的参数。因为要广泛而精确地预测在想要的制造条件下实验制造的器件特性，用户参数用于向在现有工艺模型，器件模型和电路模型中仅设为常数的参数中加入制连条件水平的影响。因此，即使仅仅使用现有的物理模型，目标特征值和实际特征值不能收敛到允许的范围中时，通过在参数设置单元中设置用户参数及用用户参数进行调整，这些值也可以收敛到允许的范围内。
本发明的模型参数提取装置最好包括一个存储单元，用于存储模型参数的调整过程，范围指定单元参照存储单元指定调整范围，而组合指定单元参照存储单元调整模型参数。
因而，通过在存储单元中将模型参数提取过程(或调整过程)存为数据库且在以后使用该数据库，可以利用以前相同或相似的制造过程所用的模型参数提取过程。
根据本发明的第二个方面，提供了一种模型参数提取方法，该方法包括以下步骤指定外部输入参数的调整范围；计算目标特征值；通过在指定的调整范围内调整模型参数，参考所计算的目标特征值进行模型参数的校准；在目标特征值和实际特征值之间测定收敛性；根据测定单元的收敛性测定结果重设模型参数的调整范围；探测一个能够使目标特征值和实际特征值差值最小的模型参数作为准最佳值；以准最佳值为中心指定一个长度减半的数值范围作为新的调整范围。
因而，本发明的模型参数提取方法包括上述范围修正步骤。因此，可以自动缩小模型参数调整范围。从而不必象传统方法中那样人工重设模型参数。因此就可以实现模型参数提取过程的自动化。
本发明的模型参数提取方法中，范围修正步骤最好包含一个范围平移步骤，如果准最佳值在调整范围的一端，则平移调整范围以使准最佳值位于调整范围的另一端而保持调整范围的长度不变。
通过进行范围修正步骤，有可能正确设置包含最佳模型参数的调整范围，并缩小调整范围。
本发明的模型参数提取方法最好包括组合指定步骤，如果有多个模型参数，则在调整范围内组合这些模型参数并输出组合的模型参数。
因此，在组合指定步骤中，参照范围指定步骤中指定的调整范围，在调整范围内正确调整各个模型参数。因此，如果要调整很多模型参数，调整范围内各个模型参数的所有组合可以通过组合指定步骤顺序输出。
本发明的模型参数提取方法最好包括一个灵敏度分析步骤，探测对目标特征值灵敏度低的模型参数。
在上述校准步骤，模型参数和目标特征值之间的关系是通过使用，例如RSM而得到的。校准步骤也包括探测目标特征值随各个模型参数变化而变化的程度的灵敏度分析步骤。
在灵敏度分析步骤中，模型参数和目标特征值之间的关系是通过使用，例如RSM而得到的。另外，目标特征值随各个模型参数变化而变化的程度也可探测到。灵敏度分析步骤中，确定了探测到的变化程度小于某个预设值的模型参数为低灵敏度模型参数。只调整非低灵敏度模型参数，从而缩短了计算时间。
本发明的模型参数提取方法还使用用户参数。
因而，只使用现有物理模型，即使在目标特征值和实际特征值不能收敛于允许范围内的情况下，通过使用用户参数，这些值也可以收敛于允许范围内。
本发明的模型参数提取方法还包括以下步骤在存储单元中存储模型参数的调整过程；通过参考存储单元来指定调整范围并调整模型参数。
因此，模型参数提取过程作为数据库存于存储单元中。因而可能通过使用数据库利用那些以前的模型参数提取中或相似的制造工艺所使用的过程。从而可以省去许多模拟操作和计算时间。
参看附图，从下列描述可以较好地理解本发明前述的及其它的目标，特点及优点，其中图1所示为本发明的第一实施方式中的模型参数提取装置的结构；图2所示为设计表之一例；图3所示为RSF之一例；图4描述了范围修正操作；
图5所示为第一实施方式中模型参数提取流程；图6所示为本发明的第二实施方式中的模型参数提取装置的结构；图7所示为第二实施方式中模型参数提取流程；图8所示为本发明的第三实施方式中的模型参数提取装置的结构；图9所示为第三实施方式中模型参数提取流程；图10所示为本发明的第四实施方式中的模型参数提取装置的结构；图11所示为第四实施方式中的模型参数提取流程；图12所示为本发明的第五实施方式中的模型参数提取装置的结构；图13所示为第五实施方式中使用模型参数提取装置时的校准结果；以及图14所示为无校准时获得的阈值电压与衬底偏置的依赖关系。
下面将参照
本发明的实施方式。注意附图只是图示了元件，结构和过程的示意图，以便可以理解本发明。后文描述的数值等条件仅仅是例子。因此，本发明不可仅仅局限于本发明的实施方式。图1所示为本发明的第一实施方式中模型参数提取装置的结构方框图。此处所示模型参数提取装置100主要包括范围指定单元16，模拟器18，校准器20，测定单元22及范围修正单元24等元件。这些元件将首先依次说明。要注意本装置有一种结构，其中，所需的元件产生的各种信息(数据〕存储在合适的存储器区域，此处如果需要，则所需的元件可以存取和读取所存的信息(数据〕。
范围指定单元16为指定模型参数的调整范围的设备。模型参数通过输入单元12，如键盘和鼠标器从装置的外部输入到范围指定单元16。在范围指定单元16中，输入的模型参数的初始调整范围通过将该范围与对应参数关联而指定。初始调整范围的关联和指定由，例如输入单元12进行。范围指定单元16由，例如正常的存储器单元组成。
初始调整范围可由用户或读入模型参数提取装置100提供的合适的存储区预先所存的调整范围作为缺省值而任意设置。或者，可能读入预先存储的缺省值后，由用户适当修改缺省值而设置一个调整范围。
在范围指定单元16中，有时不仅在指定初始调整范围时而且在此后的过程中也改变参数调整范围。
目标电学特征值和一个模型参数的幂相关的情况下，调整范围以10的x次幂(其中x为任意常数)变化。例如，阈值电压作为目标特征值时与扩散常数模型参数的关系。在目标电学特征值与模型参数线性相关的情况下，调整范围线性变化。例如，阈值电压作为电学特征值与工作函数(workfunction)作模型参数的关系。
范围指定单元16将所指定的调整范围内的模型参数输出到校准器20。如果有很多模型参数输入到范围指定单元16，则在范围指定单元16的输出端提供一个组合指定单元32。如果有很多模型参数，组合指定单元32组合调整范围内的模型参数并输出这些参数的组合。在组合指定单元32中，对应调整范围内的模型参数任意组合，且参数组合顺序输出到校准器20。参数组合的组合方法和输出次序通过正常的经验设计方法获得。
模型参数的组合也决定于制连条件。显示根据制造条件安排的模型参数组合的表格称之为设计表。图2为设计表之一例。图2中列出了条件1-4下的模型参数A，B，C。图2中，参数以二进制显示，即逻辑电平“低和高”。参数根据各自的条件变为“低”电平或“高”电平。例如，在条件1时，参数A为“低”电平，参数B为“低”电平，且参数C为“低”电平。而在条件2时，参数A为“高”电平，参数B为“低”电平，参数C为“低”电平。由此可见，组合根据条件而变化。
模拟器18，即模拟系统，用于计算目标特征值。模拟器18有一个所需的物理方程及方程所需的预先存储于那里的存储区中的参数。例如，工艺模拟存储扩散方程及其扩散常数。器件模拟存储一个连续系统，系统中的迁移率等等。
模拟器18用一种众所周知的方法，根据，例如给定的物理模型计算目标特征值。假定有一个工艺流程作为物理模型。这种情况下工艺模拟针对该工艺流程进行，而且首先得到，例如杂质分布和图形。然后所得到的杂质分布和图形提供给器件模拟，从而得到一个目标特征值，如电学特征值。
另外，校准器20在范围指定单元16指定的调整范围内调整模型参数，并参照模拟器18得到的目标特征值校准模型参数。该实施方式中的校准器20首先根据RSM进行分析并创建一种RSF，以关联模型参数与目标特征值。使用RSF校正对模型参数离散的目标特征值，从而得到连续的目标特征值。
图3所示为RSF之一例。图3示出了参照与参数A和B相联系的目标特征值而得到的RSF。横轴代表参数B，纵轴代表参数A。每个轴标为“低”，“中”(中间电平)和“高”。图中一条曲线对应于一个目标特征值。换句话说，一条曲线在数值上相等，而该曲线为等特征值曲线。曲线是根据目标特征值的程度安排的，因此，如果使用该图，就可能由调整范围内的任意一个模型参数获得目标特征值。这意味着可以参照该图校正目标特征值。
图3中，模拟器18获得的目标特征值表示为黑点。图中共有五个目标特征值。如图3曲线所示，模拟器18所获得的目标特征值对模型参数是离散的。因此要用RSF进行校正。结果就得到对模型参数连续的目标特征值。
现在，测定单元22确定目标特征值和实际特征值的收敛性。实际特征值由装置外部提供的测量设备14输入到测定单元22。校准器20获得的目标特征值输入到测定单元22。在作为这些值的参数的物理量分别相等时，测定单元22探测目标特征值与实际特征值的差值。测定单元22确定所探测的差值是否落入根据制造条件设置的允许范围之内。收敛性的确定根据下面的公式(1)进行|目标特征值-实际特征值|＜允许范围…………(1)如果满足公式(1)，则完成了模型参数提取操作。结果，就提取了模型参数。如果不满足公式(1)，则范围修正单元24改变模型参数的调整范围，并重新校正。
范围修正单元24根据测定单元22的收敛性测定结果重新指定模型参数的调整范围。如上所述，如果不满足公式(1)，则从测定单元22发送一个信号给范围修正单元24，而范围修正单元24则重新指定一个调整范围。范围修正单元24指定的调整范围由原先设置的调整范围替换，并由范围指定单元24设为一个调整范围。如果在范围修正单元24重新指定的调整范围内调整模型参数，上述元件工作，而公式(1)仍然不满足，则范围修正单元24进一步重新设置调整范围，这样，由范围修正单元24继续重新指定调整范围，直到满足公式(1)。
模型参数提取装置100的组成部分，即上述的范围指定单元16，组合指定单元32，模拟器18，校准器20，测定单元22及范围修正单元24的操作时序，和传统的装置中一样，由控制单元50控制。这样一个模型参数提取装置可以由一个包括，例如，一个中央处理单元(CPU)，一个存储单元和一个输入/输出单元的计算机装置组成。模型参数从这样一个模型参数提取装置100的输出端34输出，即，从测定单元22的输出端输出，并被外部计算机设备等用作有用的设计信息。
下面将详细说明范围修正单元24。该实施方式中，范围修正单元24有独特的结构。即该实施方式的范围修正单元24包括一个探测单元26，一个新范围指定单元28及一个范围平移单元30(参看图1)。现在参看图4说明这些元件。图4典型地示出了在窗口a，b，c和d中某个范围修正过程设置的调整范围。数字线两端所示的数字指示调整范围。黑点分别标出准最佳值。
探测单元26探测一个模型参数，能够使目标特征值和实际特征值差值最小，作为准最佳值。探测单元26探测一个模型参数作为准最佳值，它不保证目标特征值和实际特征值之差落入允许范围，但保证在那时所设的调整范围内提供最好的收敛结果。
图4的窗口a所示情况下，调整范围设为0至20时，值2被探测为准最佳值。即图4的的窗口a所示情况表明，参数提取装置100的第一个循环操作之后，目标特征值和实际特征值之差不收敛。
探测单元26含有确定准最佳值是否在调整范围一端的电路。如果该电路确定所探测的准最佳值不在调整范围的一端，探测单元26传送准最佳值及调整范围的两个端点到新范围指定单元28。
新范围指定单元28指定一个长度减半的数值范围作为新的调整范围，准最佳值设在新范围的中心点上。即，如图4窗口b所示，当准最佳值2为中心值时，调整范围-3到7的长度为10，是原调整范围0到20的长度20的一半，由新范围指定单元28设为新的调整范围。新调整范围由范围指定单元16重新指定为调整范围。模型参数提取装置100开始第二个循环操作，在新调整范围内调节模型参数。
下一步将说明的情形是作为第二个循环操作的结果，目标特征值和实际特征值之差不收敛，而探测单元26探测的准最佳值落到调整范围的一端。这种情况下，探测单元26向范围平移单元30传送准最佳值及调整范围的两个端点值。
如果准最佳值为调整范围的一个端点，则范围平移单元30平移调整范围，使准最佳值变为调整范围的另一个端点，并保持调整范围的长度不变。图4窗口C所示情形中，准最佳值为7，它位于调整范围-3-7的大数端。这种情况下，范围平移单元30设置7-17为新的调整范围，其中，准最佳值7位于小数端(参看图4窗口d)。新调整范围由范围指定单元16重新指定为调整范围。模型参数提取装置100开始下一个循环的操作，在新的调整范围内调整模型参数。
上述的模型参数提取装置100使得提取一个参数的最佳值成为可能。例如，特征值，如阈值电压Vth及其衬底偏置部分/ΔVth，可以从实际的MOSFET(MOS型场效应晶体管)测得，经计算作为目标特征值。目标特征值与实际特征值比较，可以优化沟道杂质的隔离系数及扩散系数等模型参数。
下面参照图5中的流程图说明模型参数提取装置100的完整工作流程。图5示出了第一实施方案中的模型参数提取流程。
实际特征值从测量单元14输入到测定单元22(图5的步骤S1)。初始调整范围从输入单元12输入到范围指定单元16，这就指定了模型参数的调整范围(图5的步骤S2)。组合指定单元32向校准器20输出范围指定单元16设置的调整范围之内的模型参数的组合(图5的步骤S3)。模拟器18计算目标特征值，并向校准器20输出该值(图5步骤S4)。校准器20根据输入的模型参数和目标特征值开始模型参数的校准(图5的步骤S5)。校准结果输出到测定单元22，测定单元22确定收敛性(图5步骤S6)。如果测定单元22的收敛性测定结果满足公式(1)(图5步骤S6中的Y)，则模型参数提取操作完成，即从输出端34提取了所调整的模型参数。如果测定单元22的收敛性测定结果不满足公式(1)(图5步骤S6中的N)，则测定单元22发出一个命令使范围修正单元24开始工作。
现在说明范围修正单元24的操作(图5的步骤S7)。探测单元26从收敛性测定单元22接收命令，并探测一个准最佳值(图5的步骤S8)。探测单元26检查所探测的准最佳值是否在调整范围的一端(图5步骤S9)。如果所探测的准最佳值是在调整范围的一端，则探测单元26向新范围指定单元28输出此时由范围指定单元16设置的调整范围的两个端点及准最佳值(图5步骤S9中的N)。新范围指定单元28指定一个长度是原调整范围一半而以准最佳值为中心值的调整范围为新调整范围(图5的步骤S10)。新调整范围由范围指定单元16设置。然后，上述的组合指定(图5的步骤S3)，目标特征值的计算(图5的步骤S4)，校准(图5的步骤S5)及收敛性测定(图5的步骤S6)对新调整范围进行。注意，如果在校准器20或模拟器18中提供存储原来计算的目标特征值的存储手段，则目标特征值可以不计算。
如果探测的准最佳值不在调整范围的一端，则探测单元26向范围平移单元30输出准最佳值及范围指定单元16那时设置的调整范围的两个端点值(图5步骤S9中的Y)。即，这种情况下，“调整范围一个端点值”等于调整范围两个端点之一的值。范围平移单元30指定一个数值范围为新调整范围，它的“一个端点值”即为原调整范围另一个端点的值(图5的步骤Sll)。即，如果“调整范围一个端点的值”位于调整范围的小值一端，则范围指定单元16设置该数值范围为新调整范围，使得如果“调整范围一个端点的值”位于原调整范围的小数一端，则它变为调整范围大数的一端，而如果“调整范围一个端点的值”位于原调整范围大数的一端，则它变为新调整范围小数的一端。然后，上述的组合指定(图5的步骤S3)，目标特征值的计算(图5的步骤S4)，校准(图5的步骤S5)及收敛性测定(图5的步骤S6)对新调整范围进行。
综上所述，因为该实施方式中模型参数提取装置100包括范围修正单元24，所以模型参数范围可以自动重设。这可以简化原来由人工进行的模型参数调整操作，因此使得整个装置的自动化成为可能，因此大大提高了工作效率。
〔二实施方式〕图6所示方框图为本发明第二实施方式中模型参数提取装置的结构。和第一实施方式中一样，该实施方式中模型参数提取装置100主要包括一个范围指定单元16，一个模拟器18，一个校准器20a，一个测定单元22及一个范围修正单元24。装置100的结构有一个特点，即校准器20a有一个灵敏度分析单元36。现在将主要说明灵敏度分析单元36，而对和第一实施方式中结构相同的单元将不再赘述。
灵敏度分析单元36探测对目标特征值灵敏度低的模型参数。校准器20a用灵敏度分析单元36完成模型参数的校准。如上所述，校准器20a在范围指定单元16指定的调整范围内调整模型参数，因而参照模拟器18计算的目标特征值校准模型参数。校准器20a首先根据RSM进行分析，并联系模型参数与目标特征值创建一个RSF。使用RSF校正对模型参数离散的目标特征值，从而提供一个连续的目标特征值。灵敏度分析单元利用RSF探测对目标特征值灵敏度低的参数。
现在将参照，例如图3进行说明。如前所述，图3示出了根据两个模型参数A和B相联系的目标特征值而获得的RSF。根据图中RSF曲线，每条曲线在图3的Y方向都扩展。特别是，参数A的变化引起的目标特征值的变化相对较小。图3中各条曲线X方向的变化比Y方向的变化都相对较小。换言之，参数B的变化引起的目标特征值的变化相对较大。于是，对照RSF，就探测到了对目标特征值变化贡献较大的参数。另外，对目标特征值变化贡献较小的参数就是探测的低灵敏度参数。低灵敏度参数的探测可以通过，比如，比较上述两个参数A和B进行。如果这样，则图3中参数A被探测为低灵敏度参数。或者，探测目标特征值随各个参数的变化而变化的程度，探测到的变化程度与一个预设的阈值比较，因而探测到变化的程度不大于阈值的参数为低灵敏度参数。
因此，灵敏度分析单元36探测到一个低灵敏度参数。如上所述，低灵敏度参数的变化引起的目标特征值的变化相对较小。因此，在校准时不考虑低灵敏度参数，可以缩短校准的计算时间而不显著影响校准结果。在该实施方式中，灵敏度分析单元36从RSF的结果探测低灵敏度参数，并发一个命令使范围指定单元16不考虑低灵敏度参数。范围指定单元16向组合指定单元32输出除不考虑的参数之外的参数的调整范围。组合指定单元32向校准器20a输出由范围指定单元16指定的调整范围内参数的组合。
下面将参照图7说明模型参数提取装置102的整个工作流程。图7示出了第二实施方式中模型参数提取流程。
首先，实际特征值从测量单元14输入到测定单元22(图7的步骤S1)。初始调整范围从输入单元12输入到范围指定单元16，从而指定了一个模型参数范围(图7的步骤S2)。组合指定单元32向校准器20a输出由范围指定单元16设置的调整范围内的模型参数的组合(图7的步骤S3)。模拟器18计算目标特征值，并向校准器20a输出计算的值(图7的步骤S4)。
校准器20a根据输入的模型参数和目标特征值(的组合)，开始目标特征值对应的模型参数的校准。那时，首先创建一个RSF，而灵敏度分析单元36分析参数灵敏度(图7的步骤S12)。灵敏度分析单元36获得的低灵敏度参数输出到范围指定单元16，范围指定单元16删除已为低灵敏度参数设置的调整范围。组合指定单元32指定参数的组合，且参数的组合送到校准器20a。因此，校准器20a对低灵敏度参数外的参数进行校准(图7的步骤S5)。
校准的结果输出到测定单元22，测定单元22确定收敛性(图7的步骤S6)。如果测定单元22的收敛性测定结果满足公式(1)(图7步骤S6中的“Y”)，则模型参数提取操作完毕，即，此时调整的模型参数从输出端34提取出来。如果测定单元22的收敛性测定结果不满足公式(1)(图7步骤S6中的“N”)，则测定单元22发出一个命令，使范围修正单元24开始工作。范围修正单元24的模型参数范围修正操作(图7中的步骤S7)和上述第一实施方式相同。因而在此不再赘述。
如上所述，由于本实施方式中的模型参数提取装置102包括范围修正单元24，故模型参数范围可以自动重设。这可以简化传统的人工的模型参数调整操作，因而使得实现整个装置的自动化成为可能，并大大提高了工作效率。
并且，由于本实施方式的模型参数提取装置102包括灵敏度分析单元36，在校准时就不考虑低灵敏度参数。因而，可以只选择对目标特征值灵敏的模型参数。这可以减少模拟操作数量，缩短计算时间即TAT，节省开发费用。
〔第三实施方式〕图8所示为本发明的第三实施方式中的模型参数提取装置结构方框图。和第一实施方式中一样，该实施方式的模型参数提取装置104主要包括范围指定单元16，模拟器18，校准器20，测定单元22及范围修正单元24。本结构的特点是包括一个参数设置单元38。下面将主要说明参数设置单元38，而不再说明和第一实施方式相同的元件。
参数设置单元38设置用户参数。所以它可以构造成一个通常的存储器单元。用户参数指由本装置的用户任意设置的参数。当只用模拟器18中设置的参数，校准不能正确收敛时，就要用这样的用户参数。换言之，模拟器18中设置的参数是基于已有的物理模型。如果只用物理模型不能进行校准，用户就设置一个合适的参数，使校准结果收敛。假定阈值电压Vth及其衬底偏置分量ΔVth为目标特征值，则门工作函数的杂质剂量等设为用户参数。
在参数设置单元38中，用户参数从输入单元12输入。当范围指定单元16指定一个调整范围时，它参考参数设置单元38。如果已设置了用户参数，范围指定单元16指定用户参数的调整范围。模拟器38参考参数设置单元38，进行包括用户参数在内的模拟。用这样的结构，引入用户参数时，模型参数提取装置104可以进行校准。
现在将参照图9说明模型参数提取装置104的整个工作流程。图9所示为第三实施方式中模型参数提取流程。
实际特征值由测量单元14输入到测定单元22(图9的步骤S1)。用户参数从输入单元12输入到参数设置单元38，从而设置了用户参数(图9的步骤S13)。初始调整范围从输入单元12输入到范围指定单元16，指定了模型参数及用户参数的范围(图9步骤S2)。组合指定单元32向校准器20输出范围指定单元16设置的调整范围内的模型参数和用户参数(图9的步骤S3)。模拟器18考虑用户参数计算目标特征值，并向校准器20输出计算结果(图9步骤S4)。
校准器20根据输入值在模型参数的组合，用户参数和目标特征值之间的组合开始校准(图9步骤S5)。校准的结果输出到测定单元22，测定单元22测定收敛性(图9步骤S6)。如果测定单元22的收敛性测定结果满足公式(1)(图9步骤S6中的“Y”)，则模型参数提取操作完成，即彼时调整的模型参数从输出端34提取出来。如果测定单元22的收敛性测定结果不满足公式(1)。(图9步骤S6中的“N”)，则测定单元22发出一个命令使范围修正单元24开始工作。范围修正单元24的模型参数修正操作(图9步骤S7)和第一实施方式中所述相同，因而在此不再赘述。
综上所述，由于该实施方式中的模型参数提取装置104包括范围修正单元24，所以可以自动重设模型参数范围。这就大大简化了传统的人工的模型参数调整操作，因此使得实现整个装置的自动化，从而大大提高工作效率成为可能。
另外，由于该实施方式的模型参数提取装置104包括参数设置单元38，所以可能在引入用户参数时进行校准。因此，即使现有参数不向预置的允许范围收敛，也可以设置一个对目标特征值敏感的新参数，因此可以改进收敛特性。换言之，向现有的工艺，器件或电路模型增加用户参数改进了收敛特性。结果，如果一个器件在预置的允许范围内不收敛，则可以使用引入用户参数的模拟器，直到一个新的工艺，器件或电路模型引入模拟器。因此该实施方式的装置由于仅仅设置这么一个简单的用户参数而改善了收敛性，可以有利地节约开发费用。
〔第四实施方式〕图10所示为第四实施方式的模型参数提取装置的结构方框图。和第一实施方式一样，该实施方式中的模型参数提取装置106主要包括范围指定单元16，模拟器18，校准器20，测定单元22及范围修正单元24。本结构的特点是包括一个存储单元40。此处将主要说明存储单元40，和第一实施方式中一样的元件将不再说明。
存储单元40存储模型参数调整过程。范围指定单元16指定调整范围时参考存储单元40。组合指定单元32调整模型参数也参考存储单元40。而且在该实施方式中，校准器20工作时也参考存储单元40。
用这种结构，先前进行的模型参数提取过程可以存储在存储单元40中。这些过程可以存为(合适的)数据库。使用该数据库，和以前同样工艺制造的器件的校准可以相对容易地进行。
模型参数提取装置106整个的工作流程将参照图11的流程图进行说明。图11示出了第四实施方式中的模型参数提取流程。
首先，实际特征值从测量单元14输入到测定单元22(图11步骤S1)。范围指定单元16参考存储于存储单元40中的合适的数据库，设置和前面一样的调整范围(图11的步骤S14和步骤S2)。如果下一步要进行的模型参数提取过程和前面的不一样，则和第一实施方式中一样，从输入单元12输入一个初始调整范围到范围指定单元16。
组合指定单元32参考存储单元40，向校准器20输出范围指定单元16设置的调整范围内的用户参数和模型参数的组合信号(图11步骤S3)。模拟器18计算目标特征值，并向校准器20输出计算结果(图11步骤S4)。
下一步，校准器20根据输入值在目标特征值和模型参数(的组合)之间开始校准(图11的步骤S5)。那时，如果原先已进行相同的校准，存储单元40中存储的校准过程输入到校准器20，然后开始校准。校准的结果输出到测定单元22，测定单元22确定收敛性(图11步骤S6)。如果测定单元22的收敛测定结果满足公式(1)(图11步骤S6中的“Y”)，模型参数提取操作完毕，即那时调整的模型参数从输出端34提取出来。在此，如果这种校准结果收敛，测定单元22存储直至模型参数提取的过程作为合适的数据库(图11步骤S15)。
如果测定单元22的收敛性测定结果不满足公式(1)(图11步骤S6中的“N”)，则测定单元22发出一个命令使范围修正单元24开始工作。模型参数范围修正操作(图11步骤S7)和第一实施方式中情况相同，因而此处不再赘述。
综上所述，因为该实施方式中模型参数提取装置106包括范围指定单元24，可以自动重设模型参数范围。这可以简化传统的人工的模型参数提取操作，因此使得实现整个装置的自动化及因此而大大提高工作效率成为可能。
另外，因为该实施方式中模型参数提取装置106包括存储单元40，使得可以利用以前的模型参数提取过程，模型参数调整范围等。存储单元40不仅可以存储以前的过程，而且可以存储实际测量获得的半导体器件的特征值。因此，可以减少和参数修正相关的循环数，即可以减少模拟操作数量和计算时间。特别是，如果半导体制造工艺和以前校准的器件相似时，该特点很有效。
〔第五实施方式〕图15所示为本发明的第五实施方式中的模型参数提取装置的结构方框图。本实施方式的模型参数提取装置108是上述第一至第四实施方式的组合。即本实施方式的模型参数提取装置108主要包括范围指定单元16，模拟器18，校准器20a，测定装置22及范围修正单元24，这和第一实施方式中所述一样。范围修正单元24的详细结构已在第一实施方式中说明了。本实施方式的装置108还包括第二实施方式中说明的灵敏度分析单元36，第三实施方式中的参数设置单元38及第四实施方式中的存储单元40。各个元件的结构已在前面的实施方式中说明了，故这里不再赘述。因此，本实施方式的模型参数提取装置108具有前面实施方式所述的优点。
在本实施方式中，将说明模型参数提取装置108的校准结果。图13(A)所示曲线为NMOSFET的阈值电压Vth与衬底偏置的关系。横轴表示偏置电压Vb，刻度为2伏特(V)，范围为0至14V。纵轴表示阈值电压Vth，刻度为0.5V，范围为0至3V。
图13(B)所示为目标特征值和实际特征值的差值。和图13(A)一样，横轴表示偏置电压Vb，刻度为2V，范围为0至14V。纵轴表示Vth的计算值(或目标特征值)与Vth的实际值(或实际特征值)之差(或差值)，刻度为0.05V，范围为-0.2V至0.2V。
参考符号#表示制造条件，参考符号EXP表示实际值，参考符号Sim表示计算值。在该实施方式中，使用了六种制造条件，即条件2，4，7，10，12及14。在各种制造条件下，获得计算值(或目标特征值)和实际值(或实际特征值)，然后可得到它们的差。这种情况下，用六种不同的沟道杂质剂量作为制造条件，则得到校准结果。图13(A)所示实际值是通过从0V至8V每次改变偏置电压Vb 1V而得到的。在已测实际值的偏置电压处的计算值和实际值的比较结果示于图13(B)。在图13(B)的纵轴上-0.05V至0.05V的范围设为允许范围。在图13(B)所示情况下，获得的所有差值(|计算值-实际值|)都在允许范围之内。
图14(A)和(B)的目的是为了比较图13与图14的结果。图14(A)所示曲线为没有进行校准的NMOSFET的阈值电压Vth与衬底偏置的关系。图14(B)所示为目标特征值与实际特征值的差值。图14(A)和14(B)所示的各轴的刻度及单位和图13(A)及13(B)所示相对应。图14(A)和14(B)与图13(A)和13(B)用相同的实际值。图14(B)纵轴上-0.05V至0.05V的范围设为允许范围。图14(B)中，获得的多数差值(|计算值-实际值|)在允许范围之外。
比较图13(B)和图14(B)，明显可知本实施方式的模型参数提取装置108的收敛性较好。即图13(B)中所有差值都在允许范围之内，而图14(B)中大多数差值都在允许范围之外。因此，本实施方式中模型参数提取装置108的使用对模型参数的提取肯定是有效的。
在上述实施方式中，已说明了有许多模型参数的情况。本发明也可能用于单个模型参数。如果只有一个模型参数，上述模型参数提取装置的组成部分组合指定单元32和灵敏度分析单元36可以不要。在单个模型参数的情况下，可以用和通常一样的最小二乘法创建RSF，在曲线图上，X轴代表模型参数，Y轴代表电学特征值。在这种情况中，可以获得如图13(A)和(B)一样的校准结果。
根据本发明，模型参数提取装置包括一个范围修正单元，它有探测使目标特征值和实际特征值差值最小的模型参数作为准最佳值的探测单元，及一个新范围指定单元，用于指定一个范围作为新调整范围，其长度为原调整范围的一半，准最佳值设在它的中点。这使得可能自动缩小模型参数的调整范围。结果，就没有必要象传统装置中那样手动重设模型参数，从而使得可能实现模型参数提取装置的自动化。
而且，根据本发明，模型参数提取装置包括含有范围平移单元的范围修正单元。如果准最佳值在调整范围的一端，则范围平移单元平移调整范围，使准最佳值在调整范围的另一端，而保持调整范围的长度不变。用范围修正单元的这种结构，可能合适地设置包含最佳模型参数的调整范围并压缩调整范围。
根据本发明，如果有许多模型参数，模型参数提取装置包括组合指定单元，用于输出调整范围内的模型参数的组合。由于有组合指定单元，如果需要调整许多模型参数，调整范围内模型参数的所有组合可以顺序地输出到校准器。
根据本发明，模型参数提取装置包括灵敏度分析单元，用于探测对目标特征值灵敏度低的模型参数。目标特征值不大依赖于低灵敏度模型参数。因此，只调整除低灵敏度模型参数外的模型参数，可能缩短计算时间。
根据本发明，模型参数提取装置包括参数设置单元，用于设置用户参数。从而，只用现有的物理模型，即使目标特征值和实际特征值不能收敛于允许范围，也可通过在参数设置单元设置用户参数并用用户参数进行调整而使这些值收敛于允许范围。
根据本发明，通过在存储单元中将模型参数提取过程存为数据库并在此后使用该数据库，模型参数提取装置可以使用那些以前相同或相似制造工艺下提取模型参数所用的过程。结果可以减少许多的模拟操作和计算时间。
其次，根据本发明，模型参数提取方法包括范围修正步骤。因此，可能自动缩小模型参数调整范围。结果，没有必要象传统装置中那样手动重设模型参数，从而可以实现模型参数提取过程的自动化。
而且，根据本发明，模型参数提取方法的范围修正步骤包含范围平移步骤。如果准最佳值在原调整范围的一端，则范围平移步骤平移调整范围使准最佳值位于调整范围的另一端，而保持调整范围的长度不变。通过进行范围修正步骤，就可能正确设置包含最佳模型参数的调整范围，并缩小调整范围。
根据本发明，模型参数提取方法包括组合指定步骤，如果有许多模型参数，则输出调整范围内模型参数的组合。因此，通过进行组合指定步骤，如果必需调整许多模型参数，则可能顺序输出调整范围内模型参数的所有组合。
根据本发明，模型参数提取方法包括一个灵敏度分析步骤，用于探测对目标特征值灵敏度低的模型参数。只调整低灵敏度模型参数之外的模型参数，可以缩短计算时间。
根据本发明，模型参数提取方法使用用户参数。因此，只用现有的物理模型，即使目标特征值和实际特征值不能收敛于允许范围内，通过使用用户参数，这些值也可以收敛于允许范围内。
根据本发明，通过在存储单元中将模型参数提取过程存为数据库，并在此后使用该数据库，模型参数提取方法可以利用那些以前相同或相似制造工艺下提取模型参数所用的过程。结果，可以省去许多模拟操作和计算时间。
权利要求
1.模型参数提取装置包括一个范围指定单元，用于指定外部输入的模型参数的调整范围；一个模拟器，用于计算目标特征值；一个校准器，通过在所述指定的调整范围内调整模型参数，参考所述计算的目标特征值，对模型参数进行校准；一个测定单元，用于在目标特征值和实际特征值之间确定收敛性；以及一个范围修正单元，用于根据所述测定单元的收敛性测定结果重设所述模型参数的调整范围，其中所述范围修正单元包括一个探测单元，用于探测一个能够使所述目标特征值和所述实际特征值差别最小的模型参数作为准最佳值；以及一个新范围指定单元，用于指定一个数值范围作为新调整范围，其长度为所述调整范围的一半，而所述准最佳值设为中点。
2.根据权利要求1的模型参数提取装置，其中所述范围修正单元包括一个范围平移单元，如果所述准最佳值在所述调整范围的一端，则平移调整范围，使所述准最佳值位于所述调整范围的另一端，而保持调整范围的长度不变。
3.根据权利要求1的模型参数提取装置，还包括所述范围指定单元和所述校准器之间的组合指定单元，如果有许多参数，则用于输出所述调整范围内参数的组合。
4.根据权利要求1的模型参数提取装置，其中所述校准器包括一个灵敏度分析单元，用于探测对所述目标特征值灵敏度低的模型参数。
5.根据权利要求1的模型参数提取装置，还包括一个参数设置单元，用于由用户设置用户参数，并由所述模拟器参考使用。
6.根据权利要求3的模型参数提取装置，还包括一个存储单元，用于存储所述模型参数的调整过程，其中所述范围指定单元参考所述存储单元指定所述调整范围，并且所述组合指定单元参考所述存储单元调整所述模型参数。
7.根据权利要求1的模型参数提取装置，其中所述测定单元含有差值探测模块，用于探测所述目标特征值与实际特征值之间的差值。
8.根据权利要求7模型参数提取装置，其中所述测定单元含有收敛性测定模块，用于确定所述差值探测单元探测的差值是否落入允许范围之内。
9.根据权利要求1模型参数提取装置，其中所述探测单元含有测定模块，用于确定所述准最佳值是否在所述调整范围的一端。
10.模型参数提取方法包括一个指定外部输入参数的调整范围的范围指定步骤；一个计算目标特征值的模拟步骤；一个通过在所述指定的调整范围内调整模型参数，参考所述计算的目标特征值，对模型参数进行校准的校准步骤；一个测定所述目标特征值和实际特征值之间的收敛性的测定步骤；一个根据所述测定单元的收敛性测定结果重设所述模型参数的调整范围的范围修正步骤；一个探测步骤，探测一个能够使所述目标特征值和所述实际特征值之差值最小的模型参数作为准最佳值；以及一个新范围指定步骤，指定一个长度为所述调整范围一半，所述准最佳值设为中点的数值范围作为新调整范围。
11.根据权利要求10的模型参数提取方法，其中所述范围修正步骤包含一个范围平移步骤，如果所述准最佳值位于所述调整范围的一端，则平移调整范围使所述准最佳值位于所述调整范围的另一端，而保持调整范围的长度不变。
12.根据权利要求10的模型参数提取方法，还包括所述范围指定步骤和所述校准步骤之间的组合指定步骤，如果有许多所述的模型参数，则在所述调整范围内组合模型参数，并输出组合的模型参数。
13.根据权利要求10的模型参数提取方法，其中所述校准步骤包含一个探测对所述目标特征值灵敏度低的模型参数的灵敏度分析步骤。
14.根据权利要求10的模型参数提取方法，其中所述方法使用一个用户参数。
15.根据权利要求12的模型参数提取方法还包括以下步骤在存储单元中存储所述模型参数的调整过程，以及参考存储单元指定所述调整范围及调整所述模型参数。
16.根据权利要求13的模型参数提取方法中，所述校准步骤包括以下步骤根据RSM进行分析，并联系所述模型参数和所述目标特征值产生一个RSF；以及通过使用RSF，校正所述目标特征值，它对所述模型参数是离散的，并获得一个连续的目标特征值，以及其中在所述灵敏度分析步骤中，在所述模型参数中，探测对所述获得的连续目标特征值贡献较小的模型参数作为低灵敏度模型参数。
17.根据权利要求13的模型参数提取方法，其中所述的校准步骤包括以下步骤根据RSM进行分析，并联系所述模型参数和所述目标特征值产生一个RSF；以及通过使用RSF，校正对所述模型参数是离散的所述目标特征值，并获得一个连续的目标特征值，以及在所述灵敏度分析步骤中，预先为每个模型参数设置一个所述获得的连续目标特征值的变化程度，而且所述模型参数中，一个在所述获得的连续目标特征值中变化不大于所述阈值的模型参数被探测作为所述的低灵敏度模型参数。
全文摘要
模型参数提取装置包括一个范围指定单元,一个组合指定单元,一个模拟器,一个校准器,一个测定单元及一个包括一个探测单元,一个新范围指定单元28及一个范围平移单元的范围修正单元。探测单元探测一个模型参数的准最佳值。新范围指定单元指定一个新调整范围。如果准最佳值位于调整范围的一端,则范围平移单元平移调整范围使准最佳值位于调整范围的另一端,而保持调整范围的长度不变。该装置实现了模型参数重设的自动化。
文档编号G06F17/50GK1197965SQ97120460
公开日1998年11月4日 申请日期1997年10月15日 优先权日1997年4月30日
发明者三浦规之 申请人:冲电气工业株式会社