[en] In the field of imaging in nanotechnology, where the observed objects have a size on the order of a few nanometers, the computer processing is the only viable way to convert the complex signals microscopes in a intuitive format image for the users. Since microscopes capable of observing nanoscale objects are used, it has been essential to develop custom software for image processing at this scale. Because atomic microscopy techniques are evolving steadily and becoming increasingly resolution, we need a parallel advance of image display applications. This project has made a study of images taken by an electron microscope nanoscale, specifically a scanning tunneling microscope, has directly addressed the main problems of the existing software, such as staggered images, images that have measurements at different heights, or images with noisy or low resolution. We have developed two complete applications, the first, AtomDetector, is responsible for the analysis and detection of atoms in these images, while AtomClassifier, deals with analyzing each of the detected atoms, creating a model of each of them and a classification according to their element. During the project own algorithms have been implemented for both image analysis, demarcation of individual atoms and extracting information from them. For the classification process has been chosen to implement a neural network, in particular a multilayer perceptron with backpropagation. Moreover, it has developed interfaces with the user relationship to facilitate the use of these applications.

[es] En el campo de la adquisición de imágenes en Nanotecnología, donde los objetos a observar tienen un tamaño del orden de unos pocos nanómetros, el procesamiento por ordenador es la única forma viable de convertir las complejas señales de los microscopios en un formato de imagen intuitivo para los usuarios. Desde que se emplean microscopios capaces de observar objetos nanométricos, ha sido imprescindible el desarrollo de software a medida para el tratamiento de imágenes a esta escala. Debido a que las técnicas de microscopía atómica siguen evolucionando de forma constante y adquiriendo cada vez más resolución, es necesario un avance en paralelo de las aplicaciones de visualización de imágenes. En este proyecto se ha realizado un estudio de imágenes tomadas por un microscopio electrónico de escala nanométrica, en concreto un microscopio de efecto túnel, se ha abordado de forma directa los principales problemas del software existente, como son las imágenes escalonadas, imágenes que poseen mediciones a distintas alturas, o imágenes con mucho ruido o poca resolución. Se han desarrollado dos aplicaciones completas, la primera, AtomDetector, es la encargada del análisis y detección de átomos en estas imágenes, mientras que, AtomClassifier, se ocupa de analizar cada uno de los átomos detectados, crear un modelo de cada uno de ellos y realizar una clasificación según su elemento. Durante el proyecto se han implementado algoritmos propios tanto para el análisis de imágenes, delimitación de los átomos individuales y extracción de información de los mismos. Para el proceso de clasificación se ha optado por implementar una red neuronal, en concreto un perceptron multicapa con backpropagation. Además se ha desarrollado interfaces de relación con el usuario para facilitar el uso de estas aplicaciones.