Direct Photolithographic Deposition of Color‐Coded Anti‐Counterfeit Patterns with Titania Encapsulated Upconverting Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Creating security labels as anti‐counterfeit measures can require multi‐step methods, clean room processing, and high‐cost equipment. Some labels also have a limited applicability due to the ease of creating a counterfeit. Herein, a photochemical metal‐organic deposition (PMOD) based approach that enables creation of high‐resolution luminescent patterns that retain nanoparticles in transparent metal oxide films is reported. This low‐cost, photoresist‐free process creates high‐resolution patterns of metal oxides without requiring processes such as etching or lift‐off. Upconverting nanoparticles (UCNPs) with tunable red/green or blue emission are prepared by doping Yb3+/Er3+ and Yb3+/Tm3+ into β‐NaYF4 hosts, respectively. Luminescent inks are prepared by suspending UCNPs in solutions with titanium di‐n‐butoxide bis(2‐ethylhexanoate). Customizable luminescent patterns are prepared by casting inks onto substrates, followed by exposure to ultraviolet light through photomasks. Photodecomposition of the titanium precursor yields amorphous oxide films encapsulating the UCNPs. Security labels are prepared by selectively patterning luminescent inks using PMOD. Distinct patterns of red‐green‐blue (RGB) luminescence are discernible only upon excitation with a near‐infrared (NIR) laser. These customizable, anti‐counterfeit labels exhibit the merits of low‐cost, high‐throughput, and simple manufacturing techniques. Yet, the versatility of customizing their emissive properties suggests a practical application as an anti‐counterfeiting measure.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».