Scattering loss measurement of SOI waveguides using 5X17 integrated optical star coupler
Notice bibliographique
Résumé
We describe a novel non-destructive technique to measure the sidewall roughness induced scattering loss of SOI ridge waveguides using an integrated 5x17 star coupler. The accuracy of our technique is independent of the coupling efficiency. In our technique, we capture the near field images of the full output waveguides array with varying width ranging from 0.2 to 2.0 micron and use the intensity maps of these images to produce normalized intensity profiles, from which the relative scattering losses of output waveguides are extracted. Using our technique, we have studied and compared the scattering and polarization dependent losses of three different sets of SOI waveguide samples fabricated by different processes. We have determined the root-mean-square roughness and autocorrelation length of these samples using scanning electron microscopy (SEM). Relating the loss and roughness analysis, we have showed that the process utilizing negative e-beam photoresist and Cr-hardmask with inductively coupled plasma (ICP) etching produced the smoothest waveguide sidewalls and lowest scattering losses. We have also successfully modeled the measured ridge waveguide losses as a function of waveguide width and demonstrated that the theoretical sidewall roughness is in reasonable agreement with the measured roughness from SEM. Our technique is capable of studying roughness induced scattering loss and thus provides an efficient way of optimizing and monitoring process parameters that affect sidewall roughness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».