Nanometer resolution optical coherence tomography using broad bandwidth XUV and soft x-ray radiation
Notice bibliographique
Résumé
Optical coherence tomography (OCT) is a non-invasive technique for cross-sectional imaging. It is particularly advantageous for applications where conventional microscopy is not able to image deeper layers of samples in a reasonable time, e.g. in fast moving, deeper lying structures. However, at infrared and optical wavelengths, which are commonly used, the axial resolution of OCT is limited to about 1 μm, even if the bandwidth of the light covers a wide spectral range. Here, we present extreme ultraviolet coherence tomography (XCT) and thus introduce a new technique for non-invasive cross-sectional imaging of nanometer structures. XCT exploits the nanometerscale coherence lengths corresponding to the spectral transmission windows of, e.g., silicon samples. The axial resolution of coherence tomography is thus improved from micrometers to a few nanometers. Tomographic imaging with an axial resolution better than 18 nm is demonstrated for layer-type nanostructures buried in a silicon substrate. Using wavelengths in the water transmission window, nanometer-scale layers of platinum are retrieved with a resolution better than 8 nm. XCT as a nondestructive method for sub-surface tomographic imaging holds promise for several applications in semiconductor metrology and imaging in the water window.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».