Automated Computer Vision-Enabled Manufacturing of Nanowire Devices.
Automated Computer Vision-Enabled Manufacturing of Nanowire Devices.
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DOI：
10.1021/acsnano.2c08187
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发表时间：
2022-11-22
期刊：
影响因子：
17.1
通讯作者：
Alexander-Webber, Jack A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Potocnik, Teja;Christopher, Peter J.;Mouthaan, Ralf;Albrow-Owen, Tom;Burton, Oliver J.;Jagadish, Chennupati;Tan, Hark Hoe;Wilkinson, Timothy D.;Hofmann, Stephan;Joyce, Hannah J.;Alexander-Webber, Jack A.
我们提出了一种高通量的方法，用于识别和表征单个纳米线，并自动设计具有高对准精度的电极图案。我们的方法的核心是一个优化的机器可读，光刻加工，和多尺度基准标记系统，称为LithoTag，它提供了纳米尺度的纳米结构位置确定。在衬底上图案化的唯一定义的LithoTag标记的网格使得能够在一组>9000个扫描电子显微镜（SEM）图像（>7千兆像素）的100%中进行图像对准和映射。将这种自动化SEM成像与计算机视觉算法相结合，可以产生单个纳米线的位置和属性数据。从在单个芯片上随机排列直径为30 ± 5 nm的单个InAs纳米线开始，我们自动设计和制造了超过200个单纳米线器件。对于>75%的器件，所制造的电极的定位精度在原始显微镜图像分辨率的2个像素内。所提出的LithoTag方法能够实现纳米器件处理的自动化，并且对显微镜模态和纳米结构类型是不可知的。这种高通量的实验方法加上数据广泛的科学可以帮助克服表征瓶颈，提高纳米器件制造的产量，推动纳米结构材料的发展和应用。
We present a high-throughput method for identifying and characterizing individual nanowires and for automatically designing electrode patterns with high alignment accuracy. Central to our method is an optimized machine-readable, lithographically processable, and multi-scale fiducial marker system—dubbed LithoTag—which provides nanostructure position determination at the nanometer scale. A grid of uniquely defined LithoTag markers patterned across a substrate enables image alignment and mapping in 100% of a set of >9000 scanning electron microscopy (SEM) images (>7 gigapixels). Combining this automated SEM imaging with a computer vision algorithm yields location and property data for individual nanowires. Starting with a random arrangement of individual InAs nanowires with diameters of 30 ± 5 nm on a single chip, we automatically design and fabricate >200 single-nanowire devices. For >75% of devices, the positioning accuracy of the fabricated electrodes is within 2 pixels of the original microscopy image resolution. The presented LithoTag method enables automation of nanodevice processing and is agnostic to microscopy modality and nanostructure type. Such high-throughput experimental methodology coupled with data-extensive science can help overcome the characterization bottleneck and improve the yield of nanodevice fabrication, driving the development and applications of nanostructured materials.
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--
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DOI：
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--
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