Distribution of inkjet ink components via ToF‐SIMS imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To optimize the performance of the inkjet printing process it is of significant importance to have greater understanding of the spatial arrangement of not only ink colourant, but also other ink components such as surfactant, solvent and/or cosolvent. In this work, the capabilities of Time‐of‐Flight (ToF) SIMS are applied to study the spreading (xy distribution) of a custom inkjet ink formulation, containing cationic crystal violet dye, ethoxylated surfactant and ink vehicle/solvent marked by lithium salt on uncoated and coated papers. High spatially resolved images obtained by ToF‐SIMS clearly illustrate differentiation of individual ink components, with irregular spreading on uncoated paper leading to poor edge definition, and as a result, poor print quality. ToF‐SIMS images and distribution profiles of ink components on ‘best’ and ‘worst’ commercial paper samples show that the cationic dye is preferentially adsorbed by both substrates, colocalizing with the surfactant. However, the solvent, marked by lithium salt, spreads 20% more than cationic dye on coated paper, and 25% more than the dye on uncoated paper. The variability in preferential absorption of ink components due to morphology, chemistry and topography of paper, may be taken as an indication of print quality. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».