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Enregistrement W3052493961 · doi:10.1088/1361-6528/abafd6

Neon and helium focused ion beam etching of resist patterns

2020· article· en· W3052493961 sur OpenAlexaff
Deying Xia, Xiaoli Zhu, Fouzia Khanom, Doug Runt

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceResistNeonEtching (microfabrication)Focused ion beamField ion microscopeSputteringNanolithographyHeliumHydrogen silsesquioxanePlasma etchingIon beamIsotropic etchingNanotechnologyOptoelectronicsArgonElectron-beam lithographyIonOpticsBeam (structure)Thin filmChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Helium ion microscopy has attracted many applications in imaging, nanofabrication and analysis. One important field of study in nanofabrication using ion beam is the milling or etching of materials using a helium or neon focused ion beam (FIB), with and without chemical gas assistance. In particular, the neon FIB has a relatively high sputtering rate with a lower probability of swelling and less re-deposition issues compared to a helium FIB. Here, both neon and helium FIB etchings are investigated for milling and repairing electron-beam lithography (EBL) defined hydrogen silsesquioxane (HSQ) and polymethyl methacrylate (PMMA) resist patterns. Different dosages of neon FIB etching result in distinct etching profiles. Using the appropriate doses, arrays of uniform gap with aspect ratio more than 20 can be achieved on HSQ nanostructures. The neon FIB etching has a resolution of 20 nm on HSQ patterns. With XeF 2 assistance, neon FIB etching can be enhanced for etching depth by a factor of ∼1.2. Whereas, helium FIB can also etch thick HSQ patterns, with much lower etch rates. But with XeF 2 assistance, helium FIB etching depth can be enhanced significantly by a factor of around 5. Furthermore, both helium and neon FIB etching methods have been employed to selectively remove residual particles in deep and narrow trenches without affecting the resist patterns. The chemical analysis of these residual particle composition and resist patterns can be also performed using helium ion microscopy coupled with secondary ion mass spectrometry (SIMS) using neon FIB. Besides, a neon FIB can also effectively etch PMMA patterns which are commonly used in nanofabrication and the unwanted connections can be etched away.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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