Optimization and calibration of atomic force microscopy sensitivity in terms of tip-sample interactions in high-order dynamic atomic force microscopy
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism of dynamic force modes has been successfully applied to many atomic force microscopy (AFM) applications, such as tapping mode and phase imaging. The high-order flexural vibration modes are recent advancement of AFM dynamic force modes. AFM optical lever detection sensitivity plays a major role in dynamic force modes because it determines the accuracy in mapping surface morphology, distinguishing various tip-surface interactions, and measuring the strength of the tip-surface interactions. In this work, we have analyzed optimization and calibration of the optical lever detection sensitivity for an AFM cantilever-tip ensemble vibrating in high-order flexural modes and simultaneously experiencing a wide range and variety of tip-sample interactions. It is found that the optimal detection sensitivity depends on the vibration mode, the ratio of the force constant of tip-sample interactions to the cantilever stiffness, as well as the incident laser spot size and its location on the cantilever. It is also found that the optimal detection sensitivity is less dependent on the strength of tip-sample interactions for high-order flexural modes relative to the fundamental mode, i.e., tapping mode. When the force constant of tip-sample interactions significantly exceeds the cantilever stiffness, the optimal detection sensitivity occurs only when the laser spot locates at a certain distance from the cantilever-tip end. Thus, in addition to the “globally optimized detection sensitivity,” the “tip optimized detection sensitivity” is also determined. Finally, we have proposed a calibration method to determine the actual AFM detection sensitivity in high-order flexural vibration modes against the static end-load sensitivity that is obtained traditionally by measuring a force-distance curve on a hard substrate in the contact mode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».