A DEVICE FOR MEASURING THE SURFACE RESISTANCE OF TRANSPARENT CONDUCTIVE OXIDES BY THE FOUR-PROBE METHOD

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Transparent conducting oxides, such as indium tin oxide (ITO) and aluminum-doped zinc oxide (AZO), are essential materials for various electronic applications, including solar cells, displays, and sensors. Accurate measurement of their surface resistance is critical for evaluating the quality and performance of such materials. However, existing measurement methods have limitations in terms of accuracy and versatility. The four-probe method, knownfor its high precision, is an effective approach for these measurements. The objectives of this study are to develop and investigate a device for measuring the surface resistance of TCOs using the four-probe method. The device must provide high measurement accuracy, flexibility in probe configuration adjustments, and integration with a PC to automate the measurement process and data collection. Materials and Methods. The device was developed using platinum probes, adjustable micro-drives for probe positioning, a stabilized DC power source, and high-sensitivity amplifiers. The probe configuration uses a triangular arrangement, which can be adapted for various types of samples. Calibration was performed using reference samples, and measurement accuracy was verified on real materials. The software includes an STM32 microcontroller and a PC interface implemented in Python. Results. The device demonstrated high measurement accuracy (±1 %) within the range of 10 Ω/ to 10 kΩ/ and was successfully tested on ITO and AZO samples. The triangular probe configuration enabled precise resistance measurements on non-uniform materials. The software provides a userfriendly interface for data visualization and analysis. Conclusions. The developed device meets the stated requirements and can be used for quality control of TCOs in various applications requiring precise surface resistance measurements. The software component facilitates seamless integration into workflows, automating data collection and processing. Future improvements may include enhancing user convenience and expanding device functionality.

About the authors

Timur O. Zinchenko

Penza State University

Author for correspondence.
Email: scar0243@gmail.com

Candidate of technical sciences, senior lecturer of the sub department of information measuring technology and metrology

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Ekaterina A. Pecherskaya

Penza State University

Email: pea1@list.ru

Doctor of technical sciences, professor, head of the sub department of information and measuring equipment and metrology

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Dmitry V. Yakushov

Penza State University

Email: hammer.fate@yandex.ru

Postgraduate student

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Gennady V. Kozlov

Penza State University

Email: gvk17@yandex.ru

Doctor of technical sciences, professor, director of the Polytechnic Institute

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Vladimir S. Aleksandrov

Penza State University

Email: vsalexrus@gmail.com

Master degree student

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

References

  1. Pandey S.S. Transparent Conducting Oxides. Materials Science and Engineering R: Reports. 2003;39(1):1–40.
  2. Zinchenko T.O., Pecherskaya E.A. Analysis of materials used for the production of transparent conductive coatings. Informatsionnye tekhnologii v nauke i obrazovanii. Problemy i perspektivy: sb. nauch. st. Vseros. mezhvuz. nauch.-prakt. konf. = Information technologies in science and education. Problems and prospects : collection of scientific articles of the Russian Academy of Sciences. inter-university. scientific.‐practical conference. Penza, 2018:256–258. (In Russ.)
  3. Pimenta A.D. R., Li Zh.M., Kardozo P.Zh. et al. Four-Point Probe Measurement of Surface Resistivity of Transparent Conductive Oxides. Journal of Applied Physics. 2014;116(23):233703.
  4. Pecherskaya E.A., Golubkov P.E., Karpanin O.V. et al. Investigation of the influence of technological parameters of the microarc oxidation process on the properties of oxide coatings. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Elektronika = Proceedings of higher educational institutions. Electronics. 2019;24(4):363–369. (In Russ.)
  5. Raksha S.V., Kondrashin V.I., Pecherskaya E.A., Nikolaev K.O. Functional materials for dye-sensitized solar cells. Zhurnal nano- i elektronnoy fiziki = Journal of nano- and electronic physics. 2015;7(4):04062.
  6. Lyu B.V., Dzhonson Kh.Zh., Martin K.L. et al. Design and Development of a Precision Measurement System for Surface Resistance. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2016;65(10):2621–2628.
  7. Mak Krieri R.L. Electrochemical Techniques in Surface Analysis. Springer, 2019:285.
  8. Artamonov D.V., Baranov V.A., Pecherskaya E.A. et al. Application of a hyper-complex impedance model for indirect measurements of materials parameters of functional electronics. International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices, EDM. Altay, 2019:760–764.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».