Caractérisation statistique d'une assemblée de nanotubes en imagerie microscopique

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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Field Value
Source GRETSI
Author Chainais, Pierre, Lebental, Bérengère
Maintainer CCSD
Last Updated May 9, 2026, 18:56 (UTC)
Created May 9, 2026, 18:56 (UTC)
Identifier hal-00860839
Language fr
Rights https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/
contributor Sequential Learning (SEQUEL) ; Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL) ; Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre Inria de l'Université de Lille ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal (LAGIS) ; Université de Lille, Sciences et Technologies-Centrale Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
creator Chainais, Pierre
date 2011-09-05T00:00:00
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harvest_source_title test moissonnage SELUNE
metadata_modified 2025-02-26T00:00:00
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