Fabrication and characterization of a composite TiO<sub>2</sub>-polypropylene high-refractive-index solid immersion lens for super-resolution THz imaging
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz (THz) near-field imaging is attracting a lot of attention for its potential applications in medical diagnosis and material characterization. However, the spatial resolution of the recorded THz image was mainly limited by the diffraction limit of the commonly used lens- and mirror-based THz optical systems. Alternatively, a solid immersion lens (SIL) can be a promising approach for achieving super-resolution imaging as it reduces the spot size of the focused THz beam by a factor of 1/ n , where n is the refractive index (RI) of the lens material. In this work, we present the design and fabrication of hemispherical THz SIL using powder mixes of titanium dioxide (TiO 2 ) and polypropylene (PP) whose RIs are ≈10 and ≈1.51, respectively, at 1.0 THz. In particular, we present two different lens fabrication strategies that are simple and cost-effective solutions. The first strategy uses pressing the TiO 2 powder with a PP powder at the Vicat temperature of PP while controlling the concentration of TiO 2 and the resultant lens porosity. The second design consists in pressing the TiO 2 powder in a hollow hemisphere that is 3D printed using PP. The fabricated lenses are then characterized physically and optically, and their RIs are compared to the theoretical estimates using the Bruggeman model of the effective media. From the experimental measurements of the proposed SIL, a resolution limit as low as 0.2 λ was achieved at 0.09 THz ( λ ≈ 3.3 mm), which is comparable to the best resolutions reported in the literature.
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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 | 0,001 | 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 ».