Устройство микромаркировки образцов на основе гравировального станка

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Работа относится к области контактной силовой нано- и микролитографии, применяемой для маркировки образцов и разметки участков поверхности, исследуемых с помощью микроскопов высокого разрешения. Описано устройство маркиратора, построенного на базе серийного гравировального станка Generic-CNC2418 с числовым программным управлением в G-кодах и использующего вольфрамовую иглу в качестве рабочего инструмента. Описан процесс управления приводами станка для формирования маркировки, основанный на контроле контактирования иглы с поверхностью посредством оптического микроскопа. Маркировка, получаемая с помощью таких игл, представляет собой рисунок отдельных отпечатков (паттерн) иглы. Приводы маркиратора обеспечивают точность позиционирования 10 мкм. Поперечный размер получаемых отпечатков маркировки при этом составляет 10–15 мкм. Маркиратор рекомендуется использовать для поверхностей с шероховатостью Ra не более 0.1 мкм и твердостью по Моосу не более 7.5.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Е. Ю. Шелковников

Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук

Email: lucac@inbox.ru
Russian Federation, 426067, Ижевск, ул. им. Татьяны Барамзиной, 34

П. В. Гуляев

Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук

Author for correspondence.
Email: lucac@inbox.ru
Russian Federation, 426067, Ижевск, ул. им. Татьяны Барамзиной, 34

К. С. Ермолин

Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук

Email: ermolin@udm.ru
Russian Federation, 426067, Ижевск, ул. им. Татьяны Барамзиной, 34

References

  1. Xie X.N., Chung H.J., Sow C.H., Wee A.T. // Materials Science and Engineering: R: Reports. 2006. V. 54. № (1–2). P. 1. https://doi.org/10.1016/j.mser.2006.10.001
  2. Запороцкова И.В., Кислова Т.В. Патент РФ 2365989. Опубл. 27.08.2009. Бюл. № 24.
  3. Запороцкова И.В., Кислова Т.В., Горемыкина Ю.Ю., Сухарев А.Г. // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 10: Инновационная деятельность. 2008. № 3. С. 81.
  4. Кислова Т.В. // НБИ технологии. 2021. Т. 15. № 1. С. 29. https://doi.org/10.15688/NBIT.jvolsu.2021.1.4
  5. Hashim U., Sutikno M., Zahid Jamal Z.A. // Jurnal Nanosains & Nanoteknologi. 2008. V. 1. № 2. P. 58. https://www.researchgate.net/publication/26844332_ Preliminary_Study_of_Nanomarks_Fabrication_for_Nanomultilayers_Alignment_using_Scanning_Electron_Microscopy
  6. Ono Sachiko, Hidetaka Asoh. In: Noble Metals. 2012, p. 225. http://dx.doi.org/10.5772/34387
  7. Sugimura H., Uchida T., Kitamura N., Masuhara H. // J. Phys. Chem. 1993. V. 98. P. 4352.
  8. Гуляев П.В. // Компьютерная оптика. 2020. Т. 44. № 3. С. 470. https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-641
  9. Гуляев П.В., Шелковников Е.Ю. // Химическая физика и мезоскопия. 2022. Т. 24. № 1. С. 111. https://doi.org/10.15350/17270529.2022.1.10
  10. Кремниевые кантилеверы серии “Golden”. TipsNano, 2023. https://tipsnano.ru/upload/iblock/687/687bbc643e fa94db0cef2f93dc1e8a7f.pdf
  11. Gadelrab K., Chiesa M. // MRSProceedings. 2011. V. 1297. P. 53. http://dx.doi.org/10.1557/opl.2011.629
  12. Гуляев П. В., Шушков А. А. // Химическая физика и мезоскопия. 2022. Т. 24. № 3. С. 312. https://doi.org/10.15350/17270529.2022.3.25
  13. Chaika A.N., Orlova N.N., Semenov V.N., Postnova E.Y., Lazarev M.G., Chekmazov S.V., Aristov V.Y., Glebovsky V.G., Bozhko S.I., Krasnikov S.A., Shvets I.V. // Scientific Reports. 2014. V. 4. P. 3742. https://doi.org/10.1038/srep03742
  14. Lake R.E., Dean A., Maheswaranathan N., Lange A.P., Ray M.P., Sosolik C.E. // Rev. Sci. Instrum. 2008. V. 79. P. 013703. https://doi.org/10.1063/1.2818777
  15. CNC2418 – CNC engraving machine. Besomi Electronics, 2023. https://besomi.com/product/cnc2418-cnc-engraving-machine/
  16. Гибридные шаговые двигатели серии FL42STH NEMA 17 “Электропривод”, 2002. https://electroprivod.ru/fl42sth.htm
  17. Программирование. Основные G-коды. Фрезерные работы на станках с ЧПУ. Автономная некоммерческая организация “Агентство развития профессионального мастерства (Ворлдскиллс Россия)”, 2014. https://nationalteam.worldskills.ru/skills/programmirovanie-osnovnye-g-kody/
  18. Система трехмерного моделирования Компас 3D. ООО “АСКОН - Системы проектирования”, 2024. https://kompas.ru/kompas-3d/about/
  19. Редактор управляющих программ для станков с ЧПУ. CIMCO A/S | CIMCO Americas, LLC., 2024. https://www.cimco-software.ru/software/cimco-edit/overview/
  20. Ленк А. Электромеханические системы: Системы с распределенными параметрами. Москва: Энергоатомиздат. 1982.
  21. Ibe J.P., Bey P.P., Brandow S. L., et al. // J. Vac. Sci. Technol. 1990. V. 8. P. 3570. https://doi.org/10.1116/1.576509

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Marker diagram: a – general view of the marker, b – detailed view of the needle unit: 1 – positioning system, 2 – marker needle, 3 – stepper motor control unit, 4 – stepper motors, 5 – damper beam, 6 – chamber.

Download (355KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The equivalent circuit of the stepper motor circuit (a) and a typical graph of the tip movement (b).

Download (27KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Images (magnification ×100) of the marker needle: a – result after mechanical processing of the workpiece, b – result after electrochemical etching of the workpiece.

Download (178KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Stages of imprint formation: a, b – approaching the needle to the surface; c – moment of contact; d – imprint on the sample after retraction.

Download (612KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Images of micromarking on a gold-plated substrate: a – image obtained using an optical microscope (magnification ×400); b – image obtained using a probe microscope.

Download (329KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Images of micromarking imprints: a – before surface contamination, b – after.

Download (252KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».