Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-498997
Fast fitting of reflectivity data of growing thin films using neural networks
- X-ray reflectivity (XRR) is a powerful and popular scattering technique that can give valuable insight into the growth behavior of thin films. This study Shows how a simple artificial neural network model can be used to determine the thickness, roughness and density of thin films of different organic semiconductors [diindenoperylene, copper(II) phthalocyanine and alpha-sexithiophene] on silica from their XRR data with millisecond computation time and with minimal user input or a priori knowledge. For a large experimental data set of 372 XRR curves, it is shown that a simple fully connected model can provide good results with a mean absolute percentage error of 8–18% when compared with the results obtained by a genetic least mean squares fit using the classical Parratt formalism. Furthermore, current drawbacks and prospects for improvement are discussed.
Autor*innen: | A. Greco, V. Starostin, C. Karapanagiotis, A. Hinderhofer, A. Gerlach, L. Pithan, Sascha LiehrORCiD, Frank SchreiberORCiD, Stefan KowarikORCiD |
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Dokumenttyp: | Zeitschriftenartikel |
Veröffentlichungsform: | Verlagsliteratur |
Sprache: | Englisch |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Journal of Applied Crystallography |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2019 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik | |
Veröffentlichende Institution: | Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) |
Verlag: | Wiley |
Jahrgang/Band: | 52 |
Erste Seite: | 1342 |
Letzte Seite: | 1347 |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | Artificial neural networks; X-ray reflectivity |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
DOI: | 10.1107/S1600576719013311 |
URN: | urn:nbn:de:kobv:b43-498997 |
ISSN: | 1600-5767 |
Zugehöriger Identifikator: | https://opus4.kobv.de/opus4-bam/frontdoor/index/index/docId/51888 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access") |
Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |
Datum der Freischaltung: | 05.12.2019 |
Referierte Publikation: | Ja |
Datum der Eintragung als referierte Publikation: | 09.12.2019 |
Schriftenreihen ohne Nummerierung: | Wissenschaftliche Artikel der BAM |