Fabrication of out-of-plane micromirrors in silicon-on-insulator planar waveguides
Notice bibliographique
Résumé
Emerging optical waveguide spectrometers, sensors, and biochips require the simultaneous acquisition of numerous optical signals. Aligning many tens or hundreds of optical fibers to waveguides is a formidable and costly exercise in packaging. We propose a data acquisition scheme using arrays of micromirrors to redirect light propagating in each waveguide out of the device surface, where all the beams can be collected by a single imaging array. Micromirrors, which are the key elements in this data acquisition scheme, were fabricated in 2μm thick silicon-on-insulator waveguides. Chemically assisted ion beam etching (CAIBE) was used to obtain inclined mirror facets, benefiting from the unique capability of CAIBE to tilt the sample relative to the ion beam. Finite difference time domain (FDTD) simulations of an ideal micromirror oriented at 45° to the propagation direction predict a >96% out-coupling efficiency (loss of 0.14dB) and a negligible polarization dependent loss (PDL). The measured total insertion loss for the fabricated waveguide and mirror was −5dB, including fiber-to-waveguide coupling loss, waveguide propagation loss, and mirror loss due to fabrication errors and diffraction, with a PDL of 0.7dB. The dependence of micromirror performance on facet angle and etch depth was studied by FDTD simulations. The influence of CAIBE etching chemistry and selectivity in obtaining optimum mirror parameters is discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».