Inline coherent imaging of laser micromachining
Notice bibliographique
Résumé
In applications ranging from noncontact microsurgery to semiconductor blind hole drilling, precise depth control of laser processing is a major challenge. Even expensive a priori characterization cannot compensate for material heterogeneity and stochasticity inherent to the ablation process. Here we use in situ depth imaging to guide the machining process in real time. W e image along the machining beam axis at high speeds (up to 300 kHz) to provide real-time feedback, even in high aspect ratio holes. The in situ metrology is based on coherent imaging (similar to optical coherence tomography) and is practical for a wide-range of light sources and machining processes (e.g., thermal cutting or ultrafast nonlinear ablation). Coherent imaging has a high dynamic range (>; 60 dB) and strongly rejects incoherent signals allowing weak features to be observed in the presence of intense machining light and plasmas. High axial resolution (~10 μm) requires broadband imaging light but the center wavelength can be chosen appropriate to the application. Infrared light (wavelength: 1320 ± 35 nm) allows simultaneous monitoring of both surface and subsurface interfaces in non-absorbing materials like tissue and semiconductors. By contrast, silicon based detector technology can be used with near infrared imaging light (805 ± 25 nm) enabling high speed acquisition and low cost implementation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».