Caractérisation statistique d'une assemblée de nanotubes en imagerie microscopique

Pierre Chainais 1 Bérengère Lebental 2
1 SEQUEL - Sequential Learning
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe, LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
Résumé : Dans le domaine des nanotechnologies, de nombreux dispositifs incorporant des nano-objets sont développés. Les différents procédés de fabrication sont en général validés à l'aide d'images de microscopie souvent interprétées de manière relativement qualitative. Une caractérisation systématique et automatique de ces observations permettrait des comparaisons quantitatives et objectives. Nous nous intéressons en particulier à des nanomembranes en nanotubes de carbone destinées à des applications en instrumentation. Nous proposons une chaîne complète de traitement d'images de microscopie électronique à balayage. Les principales étapes sont un débruitage anisotrope, une amélioration de contraste et une segmentation utilisant la morphologie mathématique ainsi qu'une estimation de l'orientation locale de filaments grâce au tenseur de structure. Nous abordons aussi l'extraction de filaments individuels. Cette approche n'implique aucune intervention de l'utilisateur et peut être utilisée automatiquement sur des ensembles de plusieurs centaines d'images. Nous obtenons notamment pour la première fois les histogrammes d'orientation de nanotubes constituant des nanomembranes et accédons ainsi à une mesure objective de la qualité de l'alignement des nanotubes, essentielle pour la physique du capteur.
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Contributor : Ifsttar Cadic <>
Submitted on : Wednesday, September 11, 2013 - 11:36:52 AM
Last modification on : Thursday, February 21, 2019 - 10:52:49 AM
Long-term archiving on : Thursday, April 6, 2017 - 5:55:07 PM

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Pierre Chainais, Bérengère Lebental. Caractérisation statistique d'une assemblée de nanotubes en imagerie microscopique. GRETSI, Sep 2011, France. 4p. ⟨hal-00860839⟩

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