Amorphous SiSn Alloy: Another Candidate Material for Temperature Sensing Layers in Uncooled Microbolometers
Notice bibliographique
Résumé
Herein, the prospect of using amorphous Si1–xSnxalloys as alternative temperature‐sensing active materials in microbolometers is evaluated by studying their temperature‐dependent resistive properties along with their infrared optical properties. Si1–xSnxthin films (200 nm thick), with varying Sn concentrations, are prepared at room temperature by cosputtering from Si and Sn targets using simultaneous radio frequency and DC magnetron sputter deposition. Low beam energy X‐ray microanalysis is used to estimate the atomic concentrations of the prepared films. Atomic force microscopy analysis shows an increase in the root‐mean‐square surface roughness of the prepared Si1–xSnxthin films, with increasing Sn content. Sheet resistance versus temperature measurements are performed yielding temperature coefficients of resistance of 3.25, 2.65, and 1.72% K−1at resistivity values of 116.18, 27.36, and 2.34 Ω cm for Sn concentrations of 35%, 44%, and 48%, respectively. Infrared ellipsometry measurements are performed to extract the optical properties of the Si1–xSnxthin films and optical simulations confirm that a Fabry–Pérot cavity microbolometer configuration containing an Si1–xSnxthin film can achieve high absorptance in the 8–12 μm band. This study shows that Si1–xSnxalloys are a suitable, simple, and low‐cost replacement for thermometer layers used in uncooled infrared microbolometers.
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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 ».