Micro-Hole Drilling on Glass Substrates—A Review
Notice bibliographique
Résumé
Glass micromachining is currently becoming essential for the fabrication of micro-devices, including micro- optical-electro-mechanical-systems (MOEMS), miniaturized total analysis systems (μTAS) and microfluidic devices for biosensing. Moreover, glass is radio frequency (RF) transparent, making it an excellent material for sensor and energy transmission devices. Advancements are constantly being made in this field, yet machining smooth through-glass vias (TGVs) with high aspect ratio remains challenging due to poor glass machinability. As TGVs are required for several micro-devices, intensive research is being carried out on numerous glass micromachining technologies. This paper reviews established and emerging technologies for glass micro-hole drilling, describing their principles of operation and characteristics, and their advantages and disadvantages. These technologies are sorted into four machining categories: mechanical, thermal, chemical, and hybrid machining (which combines several machining methods). Achieved features by these methods are summarized in a table and presented in two graphs. We believe that this paper will be a valuable resource for researchers working in the field of glass micromachining as it provides a comprehensive review of the different glass micromachining technologies. It will be a useful guide for advancing these techniques and establishing new hybrid ones, especially since this is the first broad review in this field.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».