Kompozit tabanlı alan etkili transistör tasarımı ve dokunsal algılama uygulaması

Bu tez kapsamında nanokompozit yapılar kullanılarak esnek alan etkili transistör (FET) tasarım ve üretimine dair çalışmalar yapılmıştır. Alan etkilerinin gerçekleştiği tasarım topoloji olarak ince film transistörlere (TFT) benzer şekilde olup, işlevsel olarak esnek dokunsal sensör görevi görmektedir. Günümüz teknolojilerinde özellikle giyilebilir sistemlere artan ilgiyle doğru orantılı olarak esnek yapılara yönelim hızla artmaktadır. Elektronik aygıtların temel birimi olarak kabul gören transistörlerde bu gelişmeden nasibini almaktadır. Bu süreçte metal oksit yapılar kullanılarak alan etkili transistörler oluşturulma eğilimi artmıştır. Mekanik bir girdi olan, basınç ile değişen elektriksel değerler sensör çıktılarını oluşturuken, TFT dielektriği üzerindeki kanal genişliği değişmekte, buna bağlı olarak dokunma-akım gözlenmektedir. Deneyler öncesi hazırlanacak kompozitlerin karışım oranları ve iletkenlik bilgisi benzetim ortamında gerçekleştirilmiştir. Tez çalışması kapsamında oluşturulacak alan etkili transistörlerin, düşük maliyette ve sürdürülebilir kaynaklar ile kullanımı için materyal seçimi ve karşılaştırılması yapılmıştır. Buna ek olarak hızlı ve yaygın üretim için kolay elde edilebilir sistemler tercih edilmiş, üretime erişelebilirlik artılmak istenmiştir. Diğer birçok endüstriyel üretim basamakları açıklanmış, getirileri bahsedilmiştir. Ayrıca kanal genişliği ve birim hacimdeki FET sayısını optimize etmek için parametre çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu FET'lerin kapı elektrotlarının karşılaştırılmasını yapmak adına grafen ve bakır elektrotlar tercih edilmiştir. Üretim sonrası doğrulama adına grafen elektrotların karakterizasyonu Raman spekstreskopisi ile sağlanmıştır. Oluşturulan grafen elektrotlar ile iki kat daha iyi kapasitif etki meydana gelmiştir. Elde edilen yarı iletken katmanlar sıcak-nokta probu yöntemiyle P veya N tipi olarak ifade edilmektedir. Taramalı elektron mikroskobu (SEM) ve atomik kuvvet mikroskobu (AFM) yardımıyla katkı partiküllerinin dağılımı yorumlanmıştır. Ardından elektriksel karakterizasyonları gerçekleştirilmiştir. Esnek algılama birimlerinin çıktılarından anlamlı veriler elde edebilmek adına makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Alttan kapılı, alttan kontaklı üretilen tasarımda, üçgen, yıldız, kare ve daire desenlerinin üç kolonlu sensör matris üzerine teması sonucu elde edilen verilerin sınıflandırılmasında %95 üzeri doğruluk değerlerine erişilmiştir.