Particle diameter, signal-to-noise ratio and beam requirements for extended Rayleigh resolution measurements in the scanning electron microscope
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The extended Rayleigh resolution measure was introduced to give a generalized resolution measure that can be readily applied to imaging and resolving particles that have finite size. Here, we make a detailed analysis of the influence of the particle size on this resolution measure. We apply this to scanning electron microscopy, under simple assumption of a Gaussian electron beam intensity distribution and a directly proportional emitted signal yield without detailed consideration of scattering internal to the sample, other than being proportional to the sample thickness. From this, we produce beam-width normalized characteristics relating the particle diameter and resolution measure, while also taking consideration of the reduced signal yield that occurs from smaller particles. From our analysis of these characteristics, which we fit to experimental image data, we see that particle diameters <0.7 times the beam 1/e full width, d, give agreement better than 10% with the true extended Rayleigh resolution. Furthermore, we consider the signal current that must be collected to reliably distinguish between the mid-gap and peak intensity regions in the particle images. This leads to a practical guide that the signal-to-noise ratio (SNR) occurring between large area, continuous regions made of the same materials as the particle and background should typically be 10-30 times greater than the SNR that is desired to be achieved between the peak and mid-gap regions of just resolved adjacent identical particles having diameters in the size range 0.4-0.7d.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle