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Enregistrement W2083784945 · doi:10.1117/12.648618

Laser-induced oxidation of Zn and Zn alloy films for direct-write grayscale photomasks

2006· article· en· W2083784945 sur OpenAlexaff
Jun Wang, Marian Chang, Yuqiang Tu, David K. Poon, Glenn H. Chapman, Chinheng Choo, Jun Peng

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGrayscaleLaserAlloyLaser power scalingPhotomaskAnalytical Chemistry (journal)OpticsOptoelectronicsMetallurgyNanotechnologyChemistryResistPixel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research showed that bimetallic Bi/In and Sn/In films exhibit good grayscale levels after laser exposure due to controlled film oxidation. While giving a large alteration in optical density (OD) from 3.0OD to 0.22OD at 365 nm, Bi/In and Sn/In films show a very nonlinear OD change with laser power, making fine control of grayscale writing difficult at some gray levels. This paper studies Zn and Zn alloy films as possible candidates for improved direct-write grayscale photomask applications. Zn and Zn alloys laser oxidation have been reported previously, but without grayscale optical measurements and applications. In this paper Zn films (50 nm ~ 240 nm), Sn/Zn (100 nm), Al/Zn (100 nm), Bi/Zn (100 nm) and In/Zn (100 nm) were DC- and RF-sputtered onto glass slides and then were scanned by argon ion CW laser (488 nm). Among these films, the highest OD change, 3OD (from 3.2OD before exposure to 0.2OD after laser exposure) at 365 nm, was found in the In/Zn (25/75 nm or 84at% Zn) film. The characterization of grayscale level to laser power modulation in Zn and Zn alloy films with various thickness or composition ratios were investigated. The Zn OD change versus laser power curve is more linear than those of Sn/In and Bi/In films. In/Zn films have better characterization of grayscale level versus laser writing power than pure Zn film. Among these four Zn alloy films, Zn/Al shows most linear relation of OD at 365 nm to laser power modulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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