HfO2薄膜的亲疏水性对石墨烯沉积的影响

研究了在不同表面润湿性的HfO₂薄膜上沉积石墨烯的质量,判断了不同表面能大小碳原子的沉积方向。采用电子束工艺制备不同生长时间的HfO₂薄膜,经过静态接触角测量可知,所有HfO₂薄膜均为疏水性,且随着薄膜厚度的增加,表面疏水性加强。再通过等离子体化学气相沉积工艺在HfO₂样品表面制备石墨烯薄膜。通过拉曼测试得出,表面中性润湿性基底对于碳沉积密度贡献不大;表面微疏水性基底对于碳原子总沉积量增益不大,但是对于形成sp²轨道的碳碳双键则增强明显,原因主要是由于碳原子在表面横向迁移的作用增强,从而形成大面积石墨烯薄膜。     

H2对HfO2衬底上等离子体增强化学气相沉积石墨烯的影响

HfO₂薄膜和石墨烯是用于制作石墨烯场效应晶体管的主要材料,而采用PECVD(等离子体增强化学气相沉积法)在HfO₂衬底上原位生长石墨烯是极具潜力的一种石墨烯制备方法,这种方法有助于降低石墨烯转移过程对石墨烯质量的影响,从而提高石墨烯场效应晶体管的性能。使用真空电子束蒸镀方法在重掺杂单抛硅片衬底上分别于50、150、250℃下沉积了100 nm厚的HfO₂薄膜样品;随后选用最优质量的HfO₂薄膜作为生长石墨烯的衬底,采用PECVD方法在温度为600℃、CH₄流速为4 sccm的条件下,以不同的H₂流速(0、5、10、15、20 sccm)原位生成石墨烯薄膜。结果显示,150℃下蒸镀的HfO₂薄膜粗糙度最低,表面最平整,同时也拥有最佳的介电性能。当H₂流速为10 sccm时,可获得少层石墨烯薄膜,此时的石墨烯薄膜缺陷最小,表面平整且连续性好。通过对HfO₂衬底上石墨烯的生长机理进行分析发现,H...     

基于单目/IMU/里程计融合的SLAM算法

常见的单目视觉-惯性SLAM算法,应用于以平面运动为主的轮式机器人时,由于存在额外不可观测度等原因常会导致导航定位精度下降。为解决该问题,提出一种能提高定位精度的视觉/IMU/里程计紧耦合的SLAM算法。在视觉前端部分,改进了原始图像金字塔LK光流法,将陀螺仪的旋转信息和里程计的平移信息作为先验,进行了可减少计算量的光流初值计算过程优化;引入车轮里程计信息,推导了IMU/里程计预积分;将里程计约束加入初始化过程和后端非线性优化中,实现视觉、IMU、里程计信息的充分融合利用。开源数据集测试和小车实验结果表明,新算法光流迭代次数减少约32.5%,定位误差均值相比VINS-Mono减少约40%。