Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Rastrovací termální mikroskopie - teorie a aplikace

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F05%3A00013549" target="_blank" >RIV/00216224:14310/05:00013549 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68081723:_____/05:00024665 RIV/48399108:_____/05:#0000007

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Scanning thermal microscopy - theory and applications

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this article the theoretical background and some results of the scanning thermal microscopy analysis of artifical structures such as microchip surfaces and solar cell contacts are presented. It is shown that at the absence of surface roughness the SThM can be used to obtain reliable material contrast images. However, roughness and other topographical features can influence the thermal data in a strong way. It is illustrated that this effect can be partially removed by using neural network approach for modelling the thermal signal using the topography data. The illustration of this approach is presented in the analysis of geometry of the examples selected in this article.

  • Název v anglickém jazyce

    Scanning thermal microscopy - theory and applications

  • Popis výsledku anglicky

    In this article the theoretical background and some results of the scanning thermal microscopy analysis of artifical structures such as microchip surfaces and solar cell contacts are presented. It is shown that at the absence of surface roughness the SThM can be used to obtain reliable material contrast images. However, roughness and other topographical features can influence the thermal data in a strong way. It is illustrated that this effect can be partially removed by using neural network approach for modelling the thermal signal using the topography data. The illustration of this approach is presented in the analysis of geometry of the examples selected in this article.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BM - Fyzika pevných látek a magnetismus

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/FT-TA%2F094" target="_blank" >FT-TA/094: *Vývoj metod pro charakterizaci defektů na površích pevných látek.</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2005

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Jemná mechanika a optika

  • ISSN

    0447-6441

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    50

  • Číslo periodika v rámci svazku

    11-12

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    3

  • Strana od-do

    327-329

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus