Control of temporal and spatial proximity effects in two-photon lithography
Notice bibliographique
Résumé
Two-photon lithography (TPL) enables the fabrication of high-resolution three-dimensional (3D) nanostructures, but its precision is often limited by proximity effects, leading to feature broadening and filamentary defects, both of which can depend on the timing between adjacent feature writing. This work experimentally explores the influence of process parameters, resist chemistry, and deposition techniques on temporal and filamentary proximity effects in TPL, in both lateral and vertical dimensions. We demonstrate that resist composition plays a crucial role in resolution, with TMPTA-based resists achieving superior fidelity. Exposure conditions, including outline and infill power, significantly affect temporal proximity effects as well. Simulations demonstrate that a competition of oxygen and initiator diffusion gives rise to complex interactions as their relative influence changes with spacing, timing, and laser power. Spin-coating is seen to improve uniformity but exacerbates proximity effects due to altered diffusion dynamics. Design modifications, such as strategic erosion of printed features and optimized scan paths, can further improve feature resolution. Notably, here we achieve hole sizes below 200 nm and gap separations under 150 nm in single-beam TPL without secondary processing–a resolution that, to our knowledge, surpasses prior reports for direct-written structures in infrared TPL without post-processing. These findings provide a pathway for fabricating high-density 3D nanostructures with improved fidelity, advancing next-generation photonic, biomedical, and metamaterial applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».