High-speed contactless sintering characterization for printed electronics by frequency-domain thermoreflectance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Printed electronics is an alternative manufacturing paradigm for low-cost and large-area microelectronic devices and systems. Metal nanoparticle (MNP) inks are favorable to print conductors due to their high electrical conductivity. As-printed MNP ink requires sintering to become electrically conductive. High-quality MNP conductors require monitoring and optimization of the sintering process. Traditionally, electrical conductivity is measured to monitor the different sintering stages. This requires destructive probing or fabrication of dedicated test structures, which is challenging for in-line monitoring of high-volume manufacturing. Here, we demonstrate that frequency-domain thermoreflectance (FDTR), an optical pump-probe technique, can be used for process monitoring. Conductive features are inkjet printed with a silver nanoparticle ink. Intense pulsed light (IPL) sintering is used rather than traditional thermal sintering due to its capability of millisecond sintering. Thermal conductivity of IPL sintered features is measured using FDTR, where a frequency-modulated heat flux is applied with a pump laser and the obtained thermal phase of the probe laser is fitted to a thermal model. Thermal conductivity measured from FDTR agrees well with thermal conductivity calculated using Wiedemann–Franz Law from electrical conductivity measurements. By appropriately choosing six FDTR pump frequencies with the highest sensitivity and taking all the selected frequency-vs-phase data points at once, we can measure thermal conductivity in 12 s, a fraction of the traditional measurement time. In this way, the measurement time decreases considerably, and thermoreflectance becomes a suitable characterization technique for high-throughput manufacturing. A Monte Carlo-based prediction was performed to observe the effect of shorter measurement time on phase noise, and a much faster measurement configuration is proposed with an acceptable uncertainty in measurement. Our results demonstrate a simple approach for high-speed non-contact characterization of metal nanoparticle conductors with the combination of high-speed printing and high-speed sintering for low-cost electronics manufacturing.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».