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Enregistrement W2091910382 · doi:10.1109/jmems.2012.2194776

A Rapid Hot-Embossing Prototyping Approach Using SU-8 Molds Coated With Metal and Antistick Coatings

2012· article· en· W2091910382 sur OpenAlexaff
Yaxi Fan, Tingjie Li, Woon‐Ming Lau, Jun Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Microelectromechanical Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbossingMaterials scienceLithographyLayer (electronics)MoldElectroplatingWaferRapid prototypingNanoimprint lithographyPhotoresistFabricationNanotechnologyComposite materialOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we have developed a rapid prototyping process using hybrid master molds for hot-embossing lithography. The hybrid master mold developed here typically consists of a structural layer of SU-8, an overlayer of copper, and a top layer of antistick compound. The structure is first formed by the negative photoresist SU-8 layer with conventional photolithography. On the structural SU-8 layer, a nanoscale copper thin film is deposited to enhance the mechanical strength of the mold and improve heat transfer during the hot-embossing process. Finally, an outermost antistick layer is formed by the reaction of trichloro-(1H,1H,2H,2H-perfluoroctyl)-silane with the oxidized copper surface. These three layers cooperatively yield a hybrid mold which can be fabricated on a silicon wafer or any other suitable substrates for subsequent hot-embossing lithography. Our tests have verified that the molds fabricated with this method do not show any degradation of their structural design features and surface smoothness after 30 hot-embossing cycles. In comparison to other methods of making master molds for hot-embossing lithography such as laser machining and electroplating, the present method is simple and fast, with no reliance on any additional replication steps and fabrication procedures. Hence, the present method can remarkably reduce cost and the processing time in hot embossing, which is particularly attractive in prototyping or small volume production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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