Immersion Meta-Lenses at Visible Wavelengths for Nanoscale Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Immersion objectives can focus light into a spot smaller than what is achievable in free space, thereby enhancing the spatial resolution for various applications such as microscopy, spectroscopy, and lithography. Despite the availability of advanced lens polishing techniques, hand-polishing is still required to manufacture the front lens of a high-end immersion objective, which poses major constraints for lens design. This limits the shape of the front lens to spherical. Therefore, several other lenses need to be cascaded to correct for spherical aberration, resulting in significant challenges for miniaturization and adding design complexity for different immersion liquids. Here, by using metasurfaces, we demonstrate liquid immersion meta-lenses free of spherical aberration at various design wavelengths in the visible spectrum. We report water and oil immersion meta-lenses of various numerical apertures (NA) up to 1.1 and show that their measured focal spot sizes are diffraction-limited with Strehl ratios of approximately 0.9 at 532 nm. By integrating the oil immersion meta-lens (NA = 1.1) into a commercial scanning confocal microscope, we achieve an imaging spatial resolution of approximately 200 nm. These meta-lenses can be easily adapted to focus light through multilayers of different refractive indices and mass-produced using modern industrial manufacturing or nanoimprint techniques, leading to cost-effective high-end optics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».