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Enregistrement W2949519913 · doi:10.82308/9347

Ultra-clean wafer-level vacuum encapsulated inertial sensors using a commercial process

2017· article· en· W2949519913 sur OpenAlexfundno aff
Adel Merdassi

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Dayton
Mots-clésGyroscopeAccelerometerMicroelectromechanical systemsMicrofabricationInertial measurement unitWaferAutomotive industryAerospaceMechanical engineeringComputer scienceEngineeringAutomotive engineeringElectrical engineeringFabricationMaterials scienceNanotechnologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inertial sensors, such as accelerometers and gyroscopes, have become ubiquitous in our daily lives and are found in a variety of devices and applications that require measurement of motion, direction, vibration and orientation. These integrated sensors benefiting from the tremendous advancements in microfabrication technology continue to grow rapidly providing efficient control and continuous monitoring in a variety of applications including smartdevices, automotive, aerospace, and industrial robotics. Here, both the choice of the fabrication technology and the design of the sensor devices play an important role to develop high performance MicroElectroMechanical Systems (MEMS) inertial sensors to insure stability, repeatability and accuracy of the measurements during operation. Literature review of MEMS inertial sensors reveals that many of these sensors are developed using full custom or proprietary micromachining processes. Till recently, standard pure-play MEMS processes had several limitations including choice of materials and lack of wafer-level vacuum packaging that made them incapable to support development of integrated inertial sensors with high performance specifications. Recently, the availability of standard pure-play MEMS processes that offer excellent advantages in high quality materials and advanced packaging could lead to development of new inertial sensors that can be readily mass-produced. These devices could help towards lowering the cost of devices with increased competition to existing players in the market and pursuing niche application areas that cannot be satisfied by available devices in the market. The present research aims to design, fabricate and characterize high performance novel integrated capacitive inertial sensors including both single axial and multi-axis accelerometer and a multi-axis gyroscope for angular rate measurement. The developed devices are based on two standard pure-play processes offered by Teledyne DALSA Semiconductor Inc. (TDSI). In 2013, TDSI introduced MEMS Integrated Design for Inertial Sensors (MIDIS) process, which is currently the only commercial MEMS process that includes ultra-clean wafer-level vacuum encapsulation of the MEMS devices at 10 mTorr. MIDIS process helps towards achieving a high Quality factor and reducing noise interference on the MEMS sensor devices. The developed inertial sensors in MIDIS process include a uniaxial accelerometer with ultra-low noise performance enabling resolution of 33mg over a high-g range of ±100g, tri-axial accelerometer with very low cross-axis sensitivity of 0.8%, and rate grade gyroscope with high Quality factor (> 50,000). This research is the first demonstration of wafer-level vacuum packaging of MEMS inertial sensors in a high volume pure-play MEMS process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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