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Titel: Nanoscale ultrasonic subsurface imaging with atomic force microscopy
VerfasserIn: Ma, Chengfu
Arnold, Walter
Sprache: Englisch
Titel: Journal of Applied Physics
Bandnummer: 128
Heft: 18
Verlag/Plattform: AIP Publishing
Erscheinungsjahr: 2020
DDC-Sachgruppe: 500 Naturwissenschaften
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Imaging of subsurface features down to the nanometer scale is of great importance in various fields such as microelectronics, materials science, nanobiology, and nanomedicine. Since their invention 25 years ago, ultrasonic-based atomic force microscopy (AFM) techniques have attracted vast attention for their mechanical surface and subsurface sensing capability. In this Perspective article, we review the research on ultrasonic AFMs for subsurface imaging. We first describe the instrumentation setups and different detection schemes of ultrasonic AFMs. Then, attention is paid to the studies of the physical contrast mechanism, the evaluation of the detection capabilities, in particular, the detection depth limits, and the optimization approaches to enhance the contrast and to improve the detection depth. After that we present typical applications of using ultrasonic AFMs for detecting subsurface defects including dislocations, voids, and interfaces in functional materials and devices; visualizing embedded inclusions in composites; and imaging subcellular structures in biological materials. We conclude with an outlook of the challenges faced by ultrasonic AFMs toward fast, high resolution, and quantitative subsurface imaging.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1063/5.0019042
URL der Erstveröffentlichung: https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0019042
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-382508
hdl:20.500.11880/34522
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38250
ISSN: 1089-7550
0021-8979
Datum des Eintrags: 28-Nov-2022
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Materialwissenschaft und Werkstofftechnik
Professur: NT - Keiner Professur zugeordnet
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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