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Enregistrement W4390822547 · doi:10.1116/6.0003322

Fabrication of blazed gratings by tilted reactive ion beam etching with the side mask for augmented reality applications

2024· article· en· W4390822547 sur OpenAlexafffund
Y.F. Wang, Aixi Pan, Xiaoli Zhu, Bo Cui

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and Phenomena · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationIndustry Canada
Mots-clésMaterials scienceFabricationOpticsShadow maskResistLithographyEtching (microfabrication)Reactive-ion etchingElectron-beam lithographyOptoelectronicsNanotechnologyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel manufacturing method using the side mask and tilted reactive ion beam etching (RIBE) is proposed for the fabrication of blazed gratings. Electron beam lithography was carried out to pattern a groove with a nanoscale line width, and then appropriate mask materials were filled into the SiO2 trench by atomic layer deposition. After being etched by RIBE at specific tilted angles, the required blazed gratings were achieved. In contrast to the typical fabrication process with a patterned mask on top of the surface to be etched, V-shaped nano structures filled into the trenches were used as the side mask. During etching, the surface material located in the shadow of the side mask along incident ion beams was not etched. The depth and blazed angle of blazed gratings are determined by the height of the side mask and the mounting angle of the sample, respectively. In addition, the fabricated blazed gratings can be used as imprinting moulds to duplicate blazed gratings for augmented reality applications. Due to more options for side mask materials, this method is able to provide high repeatability and accurate controllability for fabricating blazed gratings.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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