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Enregistrement W4385073314 · doi:10.1093/micmic/ozad067.229

Characterization of the Performance of a Thin Si-based Timepix3 Detector at 10–30 keV Electron Energies

2023· article· en· W4385073314 sur OpenAlexaff
Tianbi Zhang, Kirsty A. Paton, T. Ben Britton

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)DetectorMaterials scienceElectronNuclear physicsAtomic physicsPhysicsNanotechnologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct electron detectors such as hybrid pixel array detectors based on the Timepix3 chip [1] have received increasing attention within the electron microscopy community due to their high signal-to-noise ratio and dynamic range as compared to conventional indirect detectors, as well as their ability to perform energy filtering [2]. Earlier applications of these direct electron detectors have focused on techniques based in transmission electron microscope (TEM). More recently, the use of direct detectors has also been probed in lower electron energy applications, especially those based in scanning electron microscope (SEM), such as electron backscatter diffraction [3]. Lower incident electron energies will reduce the depth at which electron energy is deposited, and therefore enable the potential use of thinner sensing layers. Reduced diffusion of signal-carriers produced by incident electrons in thinner sensors should improve the imaging performance compared with thicker sensors. To assess the value of these imaging detectors, the detector performance can be quantified through analysis of the modulation transfer function (MTF) and detective quantum efficiency (DQE). The MTF measures the transfer of contrast as a function of spatial frequency, and the DQE is an overall measure of the effective transfer of signal. While many previous works have measured the MTF and DQE at electron energies typical for TEMs (e.g. 60–200 keV), there is limited information available of detector performance at the lower energies used in SEM-based microscopy (up to 35 keV). In this work, we characterize a Timepix3-based direct electron detector with a 100-μm thick Si sensing layer at lower (10–30 keV) electron energies. A new experimental protocol to facilitate the measurements which can be conducted in SEM is proposed. Measurements of MTF and DQE were performed in a field-emission gun SEM using the knife edge method and a flat field image method respectively [4]. The MTF was found to decrease with higher electron energy, which agrees with the trend based on previous literature, and shows improvement of MTF from higher electron energies and thicker sensing layers [5–6]. Measurements of the DQE, currently ongoing, will confirm the extent to which a thin sensor improves the device's ability to resolve features of different sizes when the total number of electrons contributing to image formation is limited. Our measurements have found that thin hybrid pixel array detectors provide improved electron detection and imaging in SEMs (including operation in scanning electron microscopy-based transmission modes) for electron energies between 10 and 30 keV. This data can support and motivate the wider-adoption of these direct detectors for electron diffraction and related SEM-based microstructural analysis methods [7].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
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