Charge Contrast Imaging of Gibbsite Using the Variable Pressure SEM
Notice bibliographique
Résumé
The variable pressure scanning electron microscope (VP-SEM) allows imaging of insulators without the need for a conductive coating, due to charge neutralization at the surface from recombination of positive ions and surface electrons. Varying certain parameters such as pressure, bias, and working distance creates incomplete neutralization, and localized charging develops called charge contrast. Although the exact mechanism creating charge contrast imaging (CCI) is unknown, it is agreed that it is related to an optimum charge compensation. The behavior of the CCI is still vague, which presents a problem for determining the mechanisms. This article provides user-friendly methods of finding the optimum levels of charge contrast in the VP-SEM. We show that the CCI is obtained at optimum operating conditions where the specimen current is between 2.5 nA and 3.5 nA. The specimen current is a function of secondary electrons (SE) emission and ionization potential, producing an ion flux. Therefore an optimum specimen current represents the balanced conditions of SE emission and ion flux. Controlling the pressure, working distance, bias, scan rate, and beam current allows the microscopist to set the specimen current at this optimum level for charge contrast imaging. All the work was performed on gibbsite using the S3000N VP-SEM from Hitachi.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».