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Enregistrement W2124646061 · doi:10.1117/12.529492

Creating 3D structures with a direct-write grayscale photomask made from Sn/In bimetallic films

2004· article· en· W2124646061 sur OpenAlexaff
Glenn H. Chapman, Yuqiang Tu, Jun Peng

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotomaskMaterials scienceResistPhotoresistLaserGrayscaleOpticsOptoelectronicsLithographyNanotechnologyLayer (electronics)Pixel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bilayer thermal resist Sn/In films have been found to be promising analogue direct-write photomask materials. The bimetallic films turn to be more transparent after a laser exposure which raises the films above the eutectic temperature. Laser converted layers are oxidized to a controlled extent, depending on the laser exposure energy. The exposure causes a change of absorption at 365nm from 3OD to 0.22OD. The thermal resist shows near wavelength invariance from IR to UV. The Sn/In films, each layer ~40 nm thick, were DC-sputtered onto glass slides or quartz substrates. To make grayscale photomasks the samples are placed on a computer-controlled high accuracy X-Y table. The computer takes a bitmap gray-scale pattern as the input and modulates an optical shutter, which in turn, controls the actual power of a CW Argon laser (514 nm) beam applied to the thermal resist according to the gray-scale value. Sn/In photomasks have been used together with a standard mask aligner to successfully make 3D patterns on Shipley SPR2FX-1.3 photoresist. CF4/O2 plasma etching has been used to transfer the 3D patterns to SiO<sub>2</sub> substrates. XRD analysis shows that laser power determines the extent of oxidation of the metal films.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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