Mixture of ZEP and PMMA with varying ratios for tunable sensitivity as a lift-off resist with controllable undercut
Notice bibliographique
Résumé
A lift-off process is a popular method to pattern metals, especially for the noble metals that are hard to dry-etch. For a “clean” lift-off process, an undercut profile is critical and is commonly achieved by using a bilayer resist stack. A resist with tunable sensitivity is apparently the most desirable, since it offers a controlled amount of undercut when used as the bottom layer, with the top layer being a less sensitive resist. In this study, the authors show that a simple mixture of poly (methyl methacrylate) (PMMA) and ZEP can offer tunable sensitivity by adjusting the ratio of the two resists dissolved in anisole. Higher sensitivity was attained by increasing the ZEP content in the mixture since ZEP is about 3× more sensitive than PMMA. However, the relationship is not a linear one, and the contrast curve for a mixture containing more PMMA (e.g., PMMA:ZEP ratio of 2:1) is closer to that of pure ZEP than to PMMA. For dense line array patterns with a periodicity of 200 and 500 nm, a moderate undercut obtained by using a low ZEP concentration (PMMA:ZEP = 2:1 as the bottom layer, PMMA as the top layer) gave the result for lift-off of 100 nm Cr. While using pure ZEP as the bottom layer, the undercut was often too large that the resist lines collapsed because of capillary force or even completely detached when the adjacent undercut merged together.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».