Composite TiO2/polypropylene solid immersion lenses for super-resolution terahertz imaging
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz (THz) near-field imaging promises new advances in medical diagnostics and material characterization. However, its spatial resolution is limited by the light diffraction on lenses/mirrors, which limits the optical resolution of a standard free-space imaging system to ~λ/2 (Abbe limit). Alternatively, super-resolution imaging can be achieved by employing a solid immersion lens (SIL) as the spot size of the focused THz beam is further reduced 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 SILs using powder mixes of titanium dioxide (TiO2) and polypropylene (PP) having nTio2≈10 and npp≈1.51 at 1.0 THz. We present two different lens fabrication strategies that are simple and cost-effective. The first one uses pressing the TiO2 powder with a PP powder at the Vicat temperature of PP while controlling the concentration of TiO2 and the resultant lens porosity. The second one uses pressing the TiO2 powder in a hollow hemisphere that is 3D printed using PP. The fabricated lenses are then characterized optically, and their RIs are compared to predictions of the Bruggeman model of the effective media. From the experimental characterization of the composite SILs, a resolution λ/5 was achieved at 0.09 THz (λ≈3.3 mm), which is one of the best resolutions for THz SILs reported in the literature. We believe that further improvements in material processing can reduce the resolution of the TiO2-based THz SILs to their fundamental λ/20 limit .
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».