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Enregistrement W4416289484 · doi:10.1117/12.3077114

Interferometric measurement of ultra-smooth vacuum chucks for high-precision optical manufacturing

2025· article· W4416289484 sur OpenAlexaff
Ying Yang, Sen Han, Yuhang Shen, Jincheng Zhuang, Xueyuan Li, Liwei Zhang, Jie Zhang, Hao Sun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometryWaferPlanarProfilometerPhase (matter)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionSample (material)Coordinate-measuring machine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precise measurement of discontinuous precise surfaces with numerous isolated features, such as the array of planar pads on a vacuum chuck for wafer handling, remains a significant challenge in optical metrology. Traditional phase-shifting interferometry (PSI) fails due to the phase unwrapping dilemma at the numerous discontinuous boundaries surrounding each protrusion, while other methods suffer from limited resolution, environmental sensitivity, or low efficiency. This paper presents a novel Dual-State Interferometric Profilometry (DSIP) method to overcome these limitations. The core of DSIP involves the acquisition of two interferograms: an in-focus state for capturing high-resolution XY coordinate information of the protruding pad array, and a deliberately defocused state for robust retrieval of Z-height information, bypassing the need for global phase unwrapping. Preliminary experiments on a vacuum chuck sample with an array of raised circular pads demonstrated that the DSIP method successfully reconstructed the three-dimensional topography with enhanced edge resolution and environmental robustness. This approach therefore offers an efficient and practical solution for quality control in precision manufacturing.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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