JPH0236546A - 半導体メモリの試験方法 - Google Patents
半導体メモリの試験方法Info
- Publication number
- JPH0236546A JPH0236546A JP63185596A JP18559688A JPH0236546A JP H0236546 A JPH0236546 A JP H0236546A JP 63185596 A JP63185596 A JP 63185596A JP 18559688 A JP18559688 A JP 18559688A JP H0236546 A JPH0236546 A JP H0236546A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- semiconductor memory
- charge
- amount
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- Testing Of Individual Semiconductor Devices (AREA)
- Tests Of Electronic Circuits (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、半導体メモリのα線による誤動作（以下ソフ
トエラーと記す）を試験するための方法に関する。
トエラーと記す）を試験するための方法に関する。
半導体メモリの誤動作の１つにソフトエラーと呼ばれる
現象がある。この原因となる放射線はα線で、その発生
源は、半導体メモリを構成しているＭ配線材、 Ｓｉチ
ップ及びこれ等をパッケージするためのプラスチック、
セラミックその他の材料中に微量に含まれているＵ（ウ
ラン）、７’Ａ（トリウム）等の自然放射性物質である
。そして、Ｕ。
現象がある。この原因となる放射線はα線で、その発生
源は、半導体メモリを構成しているＭ配線材、 Ｓｉチ
ップ及びこれ等をパッケージするためのプラスチック、
セラミックその他の材料中に微量に含まれているＵ（ウ
ラン）、７’Ａ（トリウム）等の自然放射性物質である
。そして、Ｕ。
ｒｈ等は自然崩壊によってα粒子（Ｈ−（ヘリウム）の
原子核）を放出し、これ等α粒子が半導体メモリに入射
すると、この飛程に沿って電子−正孔対な生成させ、こ
れが雑音電荷、雑音電流となって半導体メモリのソフト
エラーを発生させる。このようなソフトエラーの問題は
、今後、半導体メモリの高集積化、高速化に伴い増加す
る傾向にある。
原子核）を放出し、これ等α粒子が半導体メモリに入射
すると、この飛程に沿って電子−正孔対な生成させ、こ
れが雑音電荷、雑音電流となって半導体メモリのソフト
エラーを発生させる。このようなソフトエラーの問題は
、今後、半導体メモリの高集積化、高速化に伴い増加す
る傾向にある。
ソフトエラーの評価方法は、従来、例えば、電子通信学
会論文誌Ｖｅｘ、 ／ ６５ ＣＡ ２ ＰＦ、 ６
１〜６６（１９ａｏ）ｒα粒子による高速バイポーラＲ
ＡＭのソフトエラーｊに記載のように、α線を半導体メ
モリに照射してから１ハｔのエラーが発生するまでの平
均時間（平均動作時間）で半導体メモリのα線耐量を評
価している。また、半導体メモリのソフトエラー率を求
めるには、α粒子によりて発生する雑音電荷量分布と半
導体メモリ内のメモリセル間における反転電荷量分布を
ガウス分布と仮定し、両分布形からソフトエラー率を推
定している。
会論文誌Ｖｅｘ、 ／ ６５ ＣＡ ２ ＰＦ、 ６
１〜６６（１９ａｏ）ｒα粒子による高速バイポーラＲ
ＡＭのソフトエラーｊに記載のように、α線を半導体メ
モリに照射してから１ハｔのエラーが発生するまでの平
均時間（平均動作時間）で半導体メモリのα線耐量を評
価している。また、半導体メモリのソフトエラー率を求
めるには、α粒子によりて発生する雑音電荷量分布と半
導体メモリ内のメモリセル間における反転電荷量分布を
ガウス分布と仮定し、両分布形からソフトエラー率を推
定している。
上記従来技術には以下のような問題点がある。
半導体メモリのα線耐量を評価する場合、通常、−ｍ類
のα線照射条件（α粒子エネルギー、入射角度）で平均
動作時間を測定するが、１チツプ内におけるメモリセル
間のα線耐量のバラツキ分布が、第２図１．２の様な２
ケの半導体メモリに対し一照射条件だけで評価すると、
誤った評価をする可能性がある。即ち、第２図において
Ｑｏ 、Ｑｔの反転電荷量が得られるような２種類のα
線照射条件な考えるとｓＱｏの照射条件ではサンプル２
より１Ｑ１の照射条件ではサンプル１より２の方がα線
耐量が大きく見え、評価結果が照射条件で異なる。
のα線照射条件（α粒子エネルギー、入射角度）で平均
動作時間を測定するが、１チツプ内におけるメモリセル
間のα線耐量のバラツキ分布が、第２図１．２の様な２
ケの半導体メモリに対し一照射条件だけで評価すると、
誤った評価をする可能性がある。即ち、第２図において
Ｑｏ 、Ｑｔの反転電荷量が得られるような２種類のα
線照射条件な考えるとｓＱｏの照射条件ではサンプル２
より１Ｑ１の照射条件ではサンプル１より２の方がα線
耐量が大きく見え、評価結果が照射条件で異なる。
また、半導体メモリのソフトエラー率を求める際に、雑
音電荷量分布と反転電荷量分布を、近似モデルとしてガ
ウス分布をしていると仮定しているが、実デバイスを対
象とした場合の、両分布形の具体的な求め方については
述べられておらず、エラー率を求めることはできなかっ
た。
音電荷量分布と反転電荷量分布を、近似モデルとしてガ
ウス分布をしていると仮定しているが、実デバイスを対
象とした場合の、両分布形の具体的な求め方については
述べられておらず、エラー率を求めることはできなかっ
た。
本発明の目的は、上記した従来技術の問題点をなくし、
半導体メモリのα線によるソフトエラーの評価を、精度
よく正確に行える手法を提供することにある。
半導体メモリのα線によるソフトエラーの評価を、精度
よく正確に行える手法を提供することにある。
上記目的は、α線照射条件、メモリセルサイズ。
プロセス条件、バイアス条件からメモリセル部への収集
電荷量を計算し、複数種の照射条件ごとにメモリセルの
反転割合を求めることによって、メモリセル間のα線耐
量のバラツキ分布（ストレングス分布）が求まり、また
、配線材から放出されたα粒子のメモリセル内への入射
条件をシミニレ−シランし、且つ、各入射条件における
収集電荷量を求めることによって雑音電荷量分布（スト
レス分布）を求め、ストレングス分布とストレス分布の
関係からエラー率を求めることにより、達成される。
電荷量を計算し、複数種の照射条件ごとにメモリセルの
反転割合を求めることによって、メモリセル間のα線耐
量のバラツキ分布（ストレングス分布）が求まり、また
、配線材から放出されたα粒子のメモリセル内への入射
条件をシミニレ−シランし、且つ、各入射条件における
収集電荷量を求めることによって雑音電荷量分布（スト
レス分布）を求め、ストレングス分布とストレス分布の
関係からエラー率を求めることにより、達成される。
半導体メモリのα線によるソフトエラーの発生の有無は
、メモリセル内に入射したα粒子によって生成される電
荷の収集量で決まる。この収集電荷量は、メモリセル部
へのα粒子入射条件（入射エネルギー、入射角度、入射
位置）、メモリセルサイズ、プロセス条件、バイアス条
件に依存する。
、メモリセル内に入射したα粒子によって生成される電
荷の収集量で決まる。この収集電荷量は、メモリセル部
へのα粒子入射条件（入射エネルギー、入射角度、入射
位置）、メモリセルサイズ、プロセス条件、バイアス条
件に依存する。
第５図は、バイポーラＲＡＭのメモリセル部に、α粒子
が入射エネルギーＥ、入射角度θの条件で入射し、その
飛程に沿って電子−正孔対を生成している状態を表わし
た模式図である。同図から電荷収集モデルを考えると、
第４図に示すように、電荷収集領域は、チップの深さ方
向ではｂ（（トランジスタの活性領域）＋（空乏層（埋
込層一基板間））＋（ファネリング長））、チップ平面
方向では！（空乏層を発生させている埋込層幅）で表わ
せ、収集電荷量Ｑは、Ｑ＝ｙ（ｘｔ）−ｙ（ｘｔ）で表
わせるとした。ここで、ｙ（ｘ）はα粒子の終点を基準
にした場合の累積電荷量、ｘ、はα粒子が電荷収集領域
に侵入してから終点までの距離、ｘｔは電荷収集領域を
脱してから終点までの距離である。
が入射エネルギーＥ、入射角度θの条件で入射し、その
飛程に沿って電子−正孔対を生成している状態を表わし
た模式図である。同図から電荷収集モデルを考えると、
第４図に示すように、電荷収集領域は、チップの深さ方
向ではｂ（（トランジスタの活性領域）＋（空乏層（埋
込層一基板間））＋（ファネリング長））、チップ平面
方向では！（空乏層を発生させている埋込層幅）で表わ
せ、収集電荷量Ｑは、Ｑ＝ｙ（ｘｔ）−ｙ（ｘｔ）で表
わせるとした。ここで、ｙ（ｘ）はα粒子の終点を基準
にした場合の累積電荷量、ｘ、はα粒子が電荷収集領域
に侵入してから終点までの距離、ｘｔは電荷収集領域を
脱してから終点までの距離である。
また、第４図におけるｘｏは入射エネルギーＥにおける
Ｓｉ中でのα粒子の侵入距離（飛程）を示している。
Ｓｉ中でのα粒子の侵入距離（飛程）を示している。
上記モデルの妥当性を調べるために、ソフトエラーのエ
ネルギー依存特性と比較を行った。エネルギー依存特性
の実験結果を第５図に示す。同図は４個のサンプル４，
５，６．７について、入射角度を一定にし、半導体メモ
リの平均動作時間を各照射エネルギーごとに測定したも
ので、各サンプルとも凹形状の特性を示し、エネルギー
が約！、、９ＭａＶ付近に極小値が存在していることが
分かる。次に、電荷収集モデルより求めたα粒子エネル
ギーと収集電荷量の関係を第６図に示す。同図より、収
集電荷量が最大値を示すエネルギー値は、５．８ＭｇＶ
付近であることが分かる。上記実験結果と比較すると、
平均動作時間の極小値と、収集電荷量の最大値を示すエ
ネルギー値が等しいことから、上記電荷収集モデルが妥
当であると言える。
ネルギー依存特性と比較を行った。エネルギー依存特性
の実験結果を第５図に示す。同図は４個のサンプル４，
５，６．７について、入射角度を一定にし、半導体メモ
リの平均動作時間を各照射エネルギーごとに測定したも
ので、各サンプルとも凹形状の特性を示し、エネルギー
が約！、、９ＭａＶ付近に極小値が存在していることが
分かる。次に、電荷収集モデルより求めたα粒子エネル
ギーと収集電荷量の関係を第６図に示す。同図より、収
集電荷量が最大値を示すエネルギー値は、５．８ＭｇＶ
付近であることが分かる。上記実験結果と比較すると、
平均動作時間の極小値と、収集電荷量の最大値を示すエ
ネルギー値が等しいことから、上記電荷収集モデルが妥
当であると言える。
以上のことから、α線照射条件、メモリセルサイズ、プ
ロセス条件、バイアス条件を決定すれば収集電荷量が計
算でき、例えば第７図に示すように、Ｑｏ＝ Ｑｔ 、
Ｑｔ−Ｑｓの収集電荷量が得られるような４種類のα線
照射条件で照射し、各収集電荷量におけるメモリセルの
反転割合を測定すれば、半導体メモリのストレングス分
布を求めることが出来る。
ロセス条件、バイアス条件を決定すれば収集電荷量が計
算でき、例えば第７図に示すように、Ｑｏ＝ Ｑｔ 、
Ｑｔ−Ｑｓの収集電荷量が得られるような４種類のα線
照射条件で照射し、各収集電荷量におけるメモリセルの
反転割合を測定すれば、半導体メモリのストレングス分
布を求めることが出来る。
一方、半導体メモリの配線材から放出されたα粒子のメ
モリセル内への入射条件は、第８図に示すように、α粒
子のエネルギー分布Ｘ（Ｚ）、入射角度θ、ψ、入射位
置Ｘ、Ｙ、Ｚで決まる。ここで、Ｎ（Ｅ）は、配線材か
ら放出されるα線エネルギー分布、Ｚは電荷収集領域５
上端から配線材までの距離を表わす。ここで、配線材か
らのα粒子の放出条件（θ、ψ、Ｘ、Ｙ）は、α粒子の
性質からランダムに発生すると考えられるので、モンテ
カルロシミニレ−ジョンを行い各θ、ψ、ｘ、ｙを求め
ることが出来る。そして、各入射条件（ψ、ｘ、ｙ）か
ら第８図に示すように、α粒子の電荷収集領域の侵入位
置（Ｘ、Ｙ）から、電荷収集領域端までの距離ｊを算出
でき、前記電荷収集モデル式にｊを代入することによっ
て配線材から発生したα粒子による収集電荷量を計算す
ることが出来る。上記、手法によって求めた収集電荷量
の発生率分布（雑音電荷量分布又はストレス分布）を第
９図に示す。
モリセル内への入射条件は、第８図に示すように、α粒
子のエネルギー分布Ｘ（Ｚ）、入射角度θ、ψ、入射位
置Ｘ、Ｙ、Ｚで決まる。ここで、Ｎ（Ｅ）は、配線材か
ら放出されるα線エネルギー分布、Ｚは電荷収集領域５
上端から配線材までの距離を表わす。ここで、配線材か
らのα粒子の放出条件（θ、ψ、Ｘ、Ｙ）は、α粒子の
性質からランダムに発生すると考えられるので、モンテ
カルロシミニレ−ジョンを行い各θ、ψ、ｘ、ｙを求め
ることが出来る。そして、各入射条件（ψ、ｘ、ｙ）か
ら第８図に示すように、α粒子の電荷収集領域の侵入位
置（Ｘ、Ｙ）から、電荷収集領域端までの距離ｊを算出
でき、前記電荷収集モデル式にｊを代入することによっ
て配線材から発生したα粒子による収集電荷量を計算す
ることが出来る。上記、手法によって求めた収集電荷量
の発生率分布（雑音電荷量分布又はストレス分布）を第
９図に示す。
以上のことから、ソフトエラーの市場故障率λは、第１
０図に示すようＫ、ストレス分布ｎ（Ｑ＞とストレング
ス分布Ｆ（Ｑ）の重合部Ｑ。−Ｑｍａｚから求まり、こ
こで、Ｋは配線材からのα粒子放出量。
０図に示すようＫ、ストレス分布ｎ（Ｑ＞とストレング
ス分布Ｆ（Ｑ）の重合部Ｑ。−Ｑｍａｚから求まり、こ
こで、Ｋは配線材からのα粒子放出量。
以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。
半導体メモリのα線耐量の試験方法は、ステップ１で、
α線の照射条件（照射エネルギー、照射角度、照射時間
等）を設定する。ステップ２で。
α線の照射条件（照射エネルギー、照射角度、照射時間
等）を設定する。ステップ２で。
α線照射条件、メモリセルサイズ、プロセス条件。
バイアス条件から電荷収集モデル式を用いメモリセルの
電荷収集領域内での収集電荷量を計算する。
電荷収集領域内での収集電荷量を計算する。
ステップ３で、半導体メモリにα線を照射開始し、ステ
ップ４で、エラーを発生させたアドレスを検出し、計数
する。ステップ５で、α線の照射時間（全メモリセルに
対し、最低１回以上α粒子が当るまでの時間）を比較し
、 ＮＯの場合はステップ４に戻る。ステップ６で、α
線照射条件を変更するか判断し、Ｙｅｔの場合はステッ
プ１へ戻る。ステップ７で、第７図に示すような収集電
荷量とメモリセル反転率の関係を表わしたストレングス
分布を求める。ステップ８で、ストレングス分布の傾き
、切片から半導体メモリのα線耐量を求める。
ップ４で、エラーを発生させたアドレスを検出し、計数
する。ステップ５で、α線の照射時間（全メモリセルに
対し、最低１回以上α粒子が当るまでの時間）を比較し
、 ＮＯの場合はステップ４に戻る。ステップ６で、α
線照射条件を変更するか判断し、Ｙｅｔの場合はステッ
プ１へ戻る。ステップ７で、第７図に示すような収集電
荷量とメモリセル反転率の関係を表わしたストレングス
分布を求める。ステップ８で、ストレングス分布の傾き
、切片から半導体メモリのα線耐量を求める。
次に、ソフトエラーの市場故障率算出方法は、ステップ
９で、配線材から放出する、α粒子のメモリセル電荷収
集領域内への入射条件をモンテカルロシミュレーション
により求める。ステップ１０で、ステップ９より得られ
た入射条件から電荷収集モデル式を用い電荷収集領域内
での収集電荷量を計算する。ステップ１１で、第９図に
示すような収集電荷量の発生率分布（ストレス分布）を
求める。
９で、配線材から放出する、α粒子のメモリセル電荷収
集領域内への入射条件をモンテカルロシミュレーション
により求める。ステップ１０で、ステップ９より得られ
た入射条件から電荷収集モデル式を用い電荷収集領域内
での収集電荷量を計算する。ステップ１１で、第９図に
示すような収集電荷量の発生率分布（ストレス分布）を
求める。
ステップ１２で、ステップ７のストレングス分布とステ
ップ１１のストレス分布の両分布の重合部から故障率を
計算する。
ップ１１のストレス分布の両分布の重合部から故障率を
計算する。
以上述べたように、本実施例によれば、半導体メモリの
メモリセル間におけるα線耐量のバラツキ分布と配線材
から放出されたα粒子による雑音電荷量分布を収集電荷
量で表わすことが出来、両分有形からソフトエラー率を
推定することによって、半導体メモリのソフトエラー評
価を精度よく正確に評価することが出来る。
メモリセル間におけるα線耐量のバラツキ分布と配線材
から放出されたα粒子による雑音電荷量分布を収集電荷
量で表わすことが出来、両分有形からソフトエラー率を
推定することによって、半導体メモリのソフトエラー評
価を精度よく正確に評価することが出来る。
本発明によれば、半導体メモリのソフトエラー評価を従
来に比べ精度よく正確に評価することが出来、また、製
品の改良、開発時においても、その、メモリセルサイズ
、プロセス条件、バイアス条件からストレス分布、スト
レングス分布を推定することによって、ソフトエラーに
対する性能評価を精度よく行うことが出来る。
来に比べ精度よく正確に評価することが出来、また、製
品の改良、開発時においても、その、メモリセルサイズ
、プロセス条件、バイアス条件からストレス分布、スト
レングス分布を推定することによって、ソフトエラーに
対する性能評価を精度よく行うことが出来る。
第１図は本発明の一実施例の半導体メモリのソフトエラ
ー評価に関する試験手順を示す図、第２図は半導体メモ
リの反転電荷量分布の一例を示す図、第３図はメモリセ
ル内におけるα粒子の飛程とメモリセルの縦構造図、第
４図は収集電荷量を求めるための簡略モデル図、第５図
は半導体メモリにおけるソフトエラーのα粒子エネルギ
ー依存特性図、第６図は簡略モデル式によるα粒子エネ
ルギーと収集電荷量の関係図、第７図はストレングス分
布の一例を表わした収集電荷量とメモリセル反転率の関
係図、第８図はストレス分布を得るための配線材からの
α粒子入射条件を表わした図、第９図は配線材からの収
集電荷量と発生率の関係を表わしたストレス分布図、第
１０図は市場故障率の求め方をストレングス分布とスト
レス分布で表わした図である。
ー評価に関する試験手順を示す図、第２図は半導体メモ
リの反転電荷量分布の一例を示す図、第３図はメモリセ
ル内におけるα粒子の飛程とメモリセルの縦構造図、第
４図は収集電荷量を求めるための簡略モデル図、第５図
は半導体メモリにおけるソフトエラーのα粒子エネルギ
ー依存特性図、第６図は簡略モデル式によるα粒子エネ
ルギーと収集電荷量の関係図、第７図はストレングス分
布の一例を表わした収集電荷量とメモリセル反転率の関
係図、第８図はストレス分布を得るための配線材からの
α粒子入射条件を表わした図、第９図は配線材からの収
集電荷量と発生率の関係を表わしたストレス分布図、第
１０図は市場故障率の求め方をストレングス分布とスト
レス分布で表わした図である。
Claims (1)
- １、被試験半導体メモリに対して、α線を照射し該半導
体メモリにおけるα線による誤動作を試験する方法にお
いて、α線照射条件、メモリセルサイズ、プロセス条件
、バイアス条件から該半導体メモリの電荷収集領域内に
収集される電荷量を計算する手段と、α線照射条件を可
変して、各収集電荷量における誤動作率を検出し、該半
導体メモリ内のメモリセル間のα線耐量のバラツキを検
出する手段と、該半導体メモリから放出されるα線によ
って、電荷収集領域内で発生する収集電荷量分布を求め
るシミュレーション手段と、前記メモリセル間のα線耐
量のバラツキ分布と収集電荷量分布から、該半導体メモ
リのα線による誤動作の市場故障率が計算できることを
特徴とする半導体メモリの試験方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63185596A JPH0236546A (ja) | 1988-07-27 | 1988-07-27 | 半導体メモリの試験方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63185596A JPH0236546A (ja) | 1988-07-27 | 1988-07-27 | 半導体メモリの試験方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0236546A true JPH0236546A (ja) | 1990-02-06 |
Family
ID=16173568
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63185596A Pending JPH0236546A (ja) | 1988-07-27 | 1988-07-27 | 半導体メモリの試験方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0236546A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0269350A (ja) * | 1988-08-31 | 1990-03-08 | Nippon Ferrite Ltd | マイクロ波用誘電体磁器組成物 |
| CN111258298A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-09 | 北京市劳动保护科学研究所 | 一种燃气管网plc误动率测试装置及方法 |
| KR102418634B1 (ko) * | 2021-12-22 | 2022-07-07 | 큐알티 주식회사 | 기준 반도체 소자를 이용한, 반도체 소자의 방사선 평가 방법, 반도체 소자의 방사선 평가 시스템, 빔의 특성 평가 방법, 및 빔의 특성 평가 시스템 |
-
1988
- 1988-07-27 JP JP63185596A patent/JPH0236546A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0269350A (ja) * | 1988-08-31 | 1990-03-08 | Nippon Ferrite Ltd | マイクロ波用誘電体磁器組成物 |
| CN111258298A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-09 | 北京市劳动保护科学研究所 | 一种燃气管网plc误动率测试装置及方法 |
| CN111258298B (zh) * | 2020-01-21 | 2021-12-24 | 北京市劳动保护科学研究所 | 一种燃气管网plc误动率测试装置及方法 |
| KR102418634B1 (ko) * | 2021-12-22 | 2022-07-07 | 큐알티 주식회사 | 기준 반도체 소자를 이용한, 반도체 소자의 방사선 평가 방법, 반도체 소자의 방사선 평가 시스템, 빔의 특성 평가 방법, 및 빔의 특성 평가 시스템 |
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