Brevet FR3129509A1 — publié le 20230526

Procédé d’indexation des motifs atomiques d’une structure cristalline et produit programme d’ordinateur Ce procédé consiste à : acquérir (104) une image ; traiter (108) l’image pour obtenir un fichier de points (P n ) localisés ; appliquer (110) un algorithme de triangulation sur les points du fichier pour obtenir un maillage triangulaire, un point étant connecté à un point voisin par un côté d’un triangle ; déterminer (120) des vecteurs directeurs du cristal à partir des triangles du maillage ; et indexer (140) chaque point, par itérations à partir d’un point choisi comme origine, en sélectionnant un point indexé à l’itération précédente comme point central, puis en vérifiant si un point voisin du point central correspond à une translation du point central selon l’un des vecteurs directeurs, respectivement selon l’un de leurs opposés, et, dans l’affirmative, incrémenter, respectivement décrémenter, l’indice du point central selon la direction principale associée au vecteur de translation pour indexer le point voisin à partir des indices du point central. Figure pour l'abrégé : Figure 5 Procédé d’indexation des motifs atomiques d’une structure cristalline et produit programme d’ordinateur La présente invention concerne un procédé d’indexation des motifs atomiques d’une structure cristalline. Le domaine de l’invention est celui du traitement d’images de microscopie et l’invention est assimilée à un procédé de traitement d’image. Afin par exemple d’étudier les contraintes qui s’exercent dans une structure cristalline à partir d’images de cette structure, un repérage précis des atomes les uns par rapport aux autres dans l’espace doit être réalisé au moyen d’une pluralité d’indices, chaque indice se rapportant à l’une des directions cristallographiques principales de la structure cristalline. Un tel repérage est dénommé « indexation » du cristal. On connaît un algorithme permettant de réaliser une indexation automatique des atomes d’une structure cristalline. Par exemple, pour une structure bidimensionnelle, les vecteurs directeurs et caractérisant les directions cristallographiques principales du matériau à étudier sont d’abord déterminés par une procédure d’analyse de phase géométrique - GPA (« Geometrical phase analysis » en anglais), selon laquelle l’image résultant de l’illumination d’un échantillon est transposée de l’espace physique vers l’espace réciproque (Transformation de Fourier spatiale) afin d’identifier les vecteurs et . Une fois les vecteurs et connus, en repassant dans l’espace physique, l’indexation est réalisée suivant une procédure de minimisation de la distance entre la position réelle d’un atome à indexer et celle d’un nœud d’un maillage régulier construit à partir des vecteurs et . Les indices [i, j] selon les directions principales définies par les vecteurs et de l’atome sont alors ceux du nœud le plus proche. Ce procédé de l’état de la technique est fondé sur une procédure GPA qui reste complexe à mettre en œuvre et qui ne donne pas forcément de bon résultats pour tout type de structure cristalline. Mais surtout, il s’agit finalement d’un algorithme de recherche du plus proche voisin qui est un algorithme en n 2 , où n désigne le nombre d’atomes à indexer. Il s’agit par conséquent d’un coût algorithmique élevé. Enfin, le fait de comparer la structure réelle à un maillage régulier peut conduire à des erreurs d’indexation, par exemple lorsqu’une direction principale du matériau est courbée sous l’effet d’une déformation ou encore lorsque le cristal comporte des irrégularités. Le but de la présente invention est de résoudre ces problèmes. Pour cela l’invention a pour objet un procédé d’indexation des motifs atomiques d’une structure cristalline, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes : d’acquisition d’une image de la structure cristalline, ladite image représentant une pluralité de motifs atomiques ; de traitement de l’image acquise pour obtenir un ensemble de points, chaque point de l’ensemble de points étant associé à un motif atomique de l’image acquise et chaque point de l’ensemble de points étant localisé dans un repère de référence ; d’application d’un algorithme de triangulation à l’ensemble de points pour obtenir un maillage triangulaire, chaque sommet d’un triangle du maillage triangulaire étant un point de l’ensemble de points, un point particulier de l’ensemble de points étant connecté à un point dit voisin dudit point particulier par un côté d’un triangle ; de détermination des vecteurs directeurs de la structure cristalline à partir des propriétés des triangles du maillage triangulaire, un vecteur directeur définissant une direction principale de la structure cristalline, un indice étant associé à chaque direction principale ; et d’indexation de chaque point de l’ensemble de points, par itérations successives à partir d’un point sélectionné comme point origine et dont les indices selon chacune des directions principales sont nuls, en sélectionnant un point indexé à l’itération précédente comme point central, en vérifiant si un point voisin dudit point central correspond à une translation du point central selon un vecteur de translation égal à l’un des vecteurs directeurs, respectivement à l’un de leurs opposés, et, dans l’affirmative, incrémenter, respectivement décrémenter, l’indice du point central selon la direction principale associée au vecteur de translation pour indexer ledit point voisin à partir des indices du point central. Suivant des modes particuliers de réalisation, le procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - l’algorithme de triangulation est un algorithme de triangulation de Delaunay. - l’étape de détermination des vecteurs directeurs de la structure cristalline à partir des propriétés des triangles du maillage triangulaire comporte l’application d’un traitement statistique sur les angles et les longueurs des triangles du maillage triangulaire. - le traitement statistique comporte une estimation des angles des vecteurs directeurs à partir d’un histogramme des angles de chaque côté des triangles du maillage triangulaire, puis une estimation de la longueur de chaque vecteur directeur à partir d’un histogramme des longueurs de chaque côté des triangles du maillage triangulaire dont les angles sont proches de l’angle estimé pour le vecteur directeur considéré. - le procédé comporte une étape d’application, sur l’ensemble de points, d’une transformation géométrique permettant de passer d’un repère défini par les vecteurs directeurs de la structure cristalline à un repère défini par des vecteurs orthonormés , afin d’obtenir un ensemble de points transformés. - un point d’un ensemble de points est caractérisé par un identifiant unique, une pluralité de coordonnées spatiales, et, à l’issue de la mise en œuvre du procédé d’indexation, une pluralité d’indices. - tous les points de l’ensemble de points appartiennent à un même plan XY, la structure cristalline possédant deux directions principales, c’est-à-dire deux vecteurs directeurs. - l’étape consistant à traiter l’image acquise s’effectue par application d’un traitement de correspondance de modèle – « template matching » permettant d’obtenir une valeur de corrélation entre l’image acquise et une vignette représentative d’un motif atomique pour différentes positions relatives de la vignette sur l’image acquise, chaque maximum local de la valeur de corrélation correspondant à un point de l’ensemble de points. - l’acquisition de l’image s’effectue par microscopie électronique par transmission, comme par exemple les techniques HAADF-STEM, STEM, EDS, EDX, EELS , ou par microscopie à effet tunnel - STM. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre le procédé précédent. L’invention et ses avantages seront mieux compris à la lecture de la description détaillée qui va suivre d’un mode de réalisation particulier, donné uniquement à titre d’exemple non limitatif, cette description étant faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels : La est une image d’un échantillon d’une structure cristalline sur laquelle est appliquée une procédure de « Template Matching » permettant d’obtenir un fichier de points ; La est une représentation dans un repère de l’image, d’une fonction de corrélation, d’un fichier de points et d’un maillage triangulaire correspondant à l’image de la ; La est un histogramme des angles des triangles du maillage triangulaire de la permettant la détermination des angles des vecteurs directeurs de la structure cristalline ; La est une représentation dans un repère orthonormé du fichier de points de la une fois indexé ; La est une représentation sous forme de blocs d’un mode de réalisation du procédé d’indexation selon l’invention ; et, La est une représentation sous forme de blocs d’un mode de réalisation de la procédure d’indexation du procédé de la . Dans la présente description, pour des raisons de clarté de l’exposé, le cas d’une structure cristalline à deux dimensions – 2D est plus particulièrement présenté, mais l’invention s’applique au cas d’une structure cristalline à trois dimensions – 3D. Par motif atomique, on entend un motif élémentaire répété dans l’espace, ce motif élémentaire comportant un ou plusieurs atome(s). Lorsqu’il comporte plusieurs atomes, ceux-ci peuvent être associés pour former une molécule, ou peuvent être indépendants. C’est par exemple le cas d’un atome métallique piégé au centre d’une maille cristalline définie par plusieurs atomes. Le motif atomique qu’il est alors pertinent d’indexer est l’ensemble formé de cette maille cristalline et de cet atome métallique. Un mode de réalisation préféré du procédé d’indexation est représenté sur la . Le procédé d’indexation selon l’invention fait appel à un ensemble de points, dont chaque point correspond à un motif atomique de la structure cristalline à étudier. Dans ce qui suit, les étapes préparatoires permettant d’obtenir un tel ensemble de points sont présentées. Ces étapes préparatoires font partie du procédé d’indexation selon l’invention. Ainsi, le procédé d’indexation 100 débute par une étape préparatoire 102, au cours de laquelle un technicien prépare un échantillon d’un matériau cristallin à étudier. L’échantillon est préparé de sorte que sa surface corresponde à un plan de coupe caractéristique du cristal. Dans ce plan de coupe, définis par les deux directions X et Y, le motif atomique du cristal est répété selon deux directions privilégiées, dites principales, du cristal. A chaque direction principale est associée un indice. C’est selon chacune de ces directions principale qu’il convient d’attribuer une paire d’indice, [i,j], à un motif atomique. L’échantillon préparé est ensuite imagé de manière à obtenir une image du matériau cristallin dans le plan de coupe XY. Le procédé d’indexation 100 se poursuit par une étape 104 d’acquisition d’une image de la surface de l’échantillon à étudier. De préférence, cette étape met en œuvre d’une technique d’imagerie telle que la microscopie électronique par transmission champ sombre annulaire à grand angle - HAADF-STEM (« High-angle annular dark-field imaging - Scanning Transmission Electron Microscopy »). La illustre une image 10 d’une portion d’un échantillon de cristal obtenue par la technique HAADF-STEM. En variante, d’autres techniques d’imagerie sont envisageables pour obtenir une image du matériau cristallin, telles que par exemple : - la microscopie électronique par transmission - TEM (« Transmission Electron Microscopy »), en particulier la microscopie électronique par transmission à balayage - STEM (« Scanning Transmission Electron Microscopy »), dont la technique HAADF-STEM est une déclinaison, éventuellement associée à une technique de spectroscopie à rayons X à dispersion d’énergie – EDS ou EDX (« Energy Dispersive X-Ray Spectroscopy »), ou encore une technique de spectroscopie de perte d'énergie électronique – EELS (« electron energy loss spectroscopy ») ; - la microscopie à effet tunnel - STM («scanning tunneling microscope »). Le procédé 100 comporte ensuite une étape 108 consistant à traiter l’image obtenue afin d’associer à chaque motif atomique visible sur l’image, un point localisé. L’ensemble des points obtenus est avantageusement stocké dans un fichier de points. Est par exemple mis en œuvre un traitement de correspondance de modèle, ou « Template Matching » en anglais. La mise en correspondance de modèle est une technique classique en traitement d'images numériques permettant de retrouver, dans une image, des parties de cette image qui ressemblent à une vignette modèle. Pour traiter l’image 10, on définit ainsi une vignette 12. Elle présente un centre C. On réalise alors une opération de convolution de l’image 10 avec la vignette 12 alors que son centre C est placé au point de coordonnées (x, y) de l’image 10. En répétant la convolution pour différents points de l’image 10, on obtient une mesure de la corrélation, Corr(x,y), de l’image 10 et de la vignette 12 pour chaque point (x, y) dans le plan XY. Cette mesure de corrélation est représentée sur la en niveaux de gris. Puis, on recherche les différents maximum locaux de la mesure de corrélation Corr(x,y). A chaque identification d’un maximum local, un nouveau point est entré dans le fichier de points. Ce point reçoit un identifiant unique. Il est localisé avec les coordonnées de positions (x, y) du maximum local correspondant. On obtient ainsi un fichier de points qui comporte N points P n , identifiés par l’entier n. Par exemple, sur la , le premier point P 1 du fichier est localisé à la position x 1 selon la direction X et y 1 selon la direction Y. Il est à noter que la position d’un point est donnée dans un repère de référence de l’image. Puis, dans une étape 110, un algorithme de triangulation est appliqué sur l’ensemble des points du fichier de points, pour obtenir un maillage triangulaire. Une triangulation d'un ensemble de points dans un plan permet de recouvrir ce plan d’une pluralité de triangles adjacents, de sorte que tous les points de l’ensemble de points constituent les sommets de ces triangles. Un second point est dit voisin d’un premier point, lorsque ces deux points sont connectés par le côté d’un triangle. Avantageusement, une triangulation de Delaunay est appliquée qui a pour conséquence d’éviter d’avoir des triangles présentant des angles trop ouverts (i.e. des triangles trop aplatis). Ainsi, comme illustré sur la , les points P 4 , P 5 , et P 7 constituent les sommets d’un triangle T 1 et les points P 5 , P 6 , et P 7 constituent les sommets d’un triangle T 2 . En variante, d’autres types de triangulation peuvent être mis en œuvre. Dans l’étape suivante, 120, le maillage triangulaire est analysé par application d’un traitement statistique adapté. Par exemple, comme représenté sur la figure 3, un histogramme des angles que forme chaque côté d’un triangle avec la direction X est construit. Puis, une fonction gaussienne est ajustée à chaque pic de cet histogramme qui dépasse un seuil prédéterminé S. Sur la , le seuillage permet d’éviter de considérer l’accumulation d’angles autour de la valeur d, qui est due à des triangles présentant un angle ouvert. La valeur du maximum de chaque gaussienne donne une valeur d’angle. Par exemple, sur la figure 3 on obtient trois valeurs angles (environ 35°), (environ 90°) et (environ 125°). Parmi ces angles, on isole les deux angles et des deux vecteurs directeurs et du matériau cristallin (l’angle n’étant que l’angle complémentaire à 180° des angles et ). On réalise ensuite un histogramme des longueurs des côtés des triangles du maillage qui font un angle proche de l’angle avc la direction X. Parmi les longueurs les plus probables, on isole la longueur du vecteur directeur . De manière similaire, on réalise ensuite un histogramme des longueurs des côtés des triangles du maillage qui font un angle proche de l’angle avc la direction X. Parmi les longueurs les plus probables, on isole la longueur du vecteur directeur du matériau cristallin. En variante, l’ensemble des triangles de la triangulation est analysé de manière à construire un histogramme des angles des côtés des triangles. Puis, un algorithme de détection des maxima est appliqué sur l’histogramme pour détecter la liste des angles associés à des pics (avantageusement une distance d’au moins 10° est imposée entre deux pics consécutifs). En tenant compte des contraintes sur les angles d’un triangle, on récupère deux valeurs d’angles de cette liste d’angles (ici par exemple 88° et 33°). Puis, deux populations de côtés sont définies, la première regroupant les côtés faisant un angle de 88°±10° avec la direction de référence X et la seconde regroupant les côtés faisant un angle 33°±10° avec la direction de référence X (la tolérance sur la valeur d’un angle étant ajustable). Pour chacune de ces deux populations successivement et indépendamment, sont ensuite calculés un angle moyen et une longueur moyenne des côtés. Ce qui donne, pour la première population, l’angle et à la longueur du vecteur directeur (a = 89,09 et = 79,85) et, pour la seconde population, l’angle et à la longueur du vecteur directeur (b = 31,49 et = 40,80). Ainsi, à l’issue de l’étape 120, on obtient un premier vecteur directeur et un second vecteur directeur . Ils portent chacun une information d’orientation du cristal dans le plan XY, et de pas entre deux motifs du cristal consécutif lorsqu’on se déplace soit selon la première direction principale définie au premier vecteur , soit selon la seconde direction principale définie par le second vecteur . Avantageusement, pour simplifier l’étape d’indexation 140 à suivre, une étape 130 est mise en œuvre consistant à appliquer une transformation géométrique sur le fichier de points pour passer du plan XY dans lequel le cristal est orienté selon les vecteurs directeurs et dans un plan X’Y’ dans lequel le cristal est orienté selon des vecteurs orthonormés et . Il s’agit donc d’une transformation géométrique du plan permettant de passer de la base des vecteurs et dans la base des vecteurs et . L’application de cette transformation géométrique au fichier de points permet d’obtenir un fichier transformé de points dans lequel la position de chaque point est maintenant exprimée avec des coordonnées selon les directions X’ et Y’. Le fichier transformé est représenté sur la . Les points sont sensiblement alignés avec les directions X’ et Y’. Les points sont sensiblement espacés les uns des autres selon la direction X’ ou selon la direction Y’ d’un pas unité. L’étape 140 est l’étape d’indexation proprement dite des points du fichier, de préférence transformé. Un mode de réalisation préféré de cette étape d’indexation est illustré sur la . L’étape 142 est une étape d’initialisation, notamment d’une liste de points indexés à l’itération m, L m . Pour m=0, L 0 est initialisée avec un point quelconque du fichier transformé, ce point constituant le point origine indexé par la paire d’indices [0, 0]. Le point P 0 est représenté sur la . A l’étape 143, pour l’itération courante m, on sélectionne la liste L m -1 des points indexés à l’itération précédente m-1. A la première itération, la liste L 0 comporte uniquement le point origine . A l’étape 144, est sélectionné un point de la liste L m-1 en tant que point central (l entier entre 1 et L, où l est le nombre total de points dans la liste L m-1 ) Le point central a été indexé par la paire d’indices [i, j]. A l’étape 146, est déterminée la liste des points voisins du point central (k entier entre 1 et K, où K est le nombre total de points voisins). Un point voisin du point central est un point connecté au point central par le côté d’un triangle du maillage triangulaire. Pour chaque point voisin de la liste , on vérifie à l’étape 148 si ce point n’a pas déjà été indexé. Dans l’affirmative, la procédure passe à l’étape 154. Dans la négative, l’étape 150 permet de calculer les grandeurs pertinentes suivantes : , qui est la distance entre les points et évaluée dans le plan X’Y’; qui dépend de l’angle entre le vecteur et le vecteur ; et, qui dépend de l’angle entre le vecteur et le vecteur . Puis, à l’étape 152, on détermine si le vecteur est proche : du vecteur , c’est-à-dire si S1 est proche de 1, et alors on incrémente l’indice i du point central d’une unité, et le point voisin est indicé par [i+1, j] ; ou du vecteur , c’est-à-dire si S1 est proche de -1, et alors on décrémente l’indice i du point central d’une unité, et le point voisin est indicé par [i-1, j] ; ou du vecteur , c’est-à-dire si S2 est proche de 1, et alors on incrémente l’indice j du point central d’une unité, et le point voisin est indicé par [i, j+1] ; ou du vecteur , c’est-à-dire si S2 est proche de -1, et alors on décrémente l’indice j du point central d’une unité, et le point voisin est indicé par [i, j-1]. Si le vecteur n’est proche d’aucun des premier et second vecteurs directeurs ou de leurs opposés, le point voisin n’est pas indexé. Le critère de proximité est par exemple un pourcentage ∆ ajustable sur la valeur de S1 ou de S2. En variante, d’autres critères de proximité peuvent être utilisés comme rechercher si le point voisin est à l’intérieur d’un cercle de diamètre prédéfini autour d’un point résultant d’une translation selon le vecteur , le vecteur , le vecteur , ou le vecteur du point central . Si le point voisin reçoit une indexation, il est enregistré dans la liste L m des points indexés à l’itération m. A l’étape 154, le point voisin suivant de la liste des points voisins du point central est sélectionné pour réaliser les étapes 148 à152, à moins que tous les points voisins de cette liste n’aient été passés en revue, et, dans ce cas la procédure passe à l’étape 156. A l’étape 156, un autre point de la liste L m -1 des points indexés à l’itération précédente est sélectionné comme nouveau point central pour application des étapes 146 à 154, à moins que tous les points de la liste L m -1 n’aient été passés en revue, et dans ce cas la procédure passe à l’étape 158. A l’étape 158, on incrémente l’entier m d’une unité et on vérifie si la liste des points indexés à l’étape précédente L m-1 est vide. Dans la négative, le procédé est itéré depuis l’étape 143. Dans la négative, on considère que l’ensemble des N points du fichier de points a été indexé. L’étape d’indexation automatique est donc terminée. En variante, l’algorithme précédent est simplifié en mettant en œuvre des appels imbriqués de fonctions, qui permettent de substituer aux étapes 143 et 144 et aux boucles associées, la sortie de l’algorithme s’opérant d’elle-même lorsqu’il n’y a plus de points à traiter. L’étape d’indexation 140 est par exemple illustrée sur la pour la première itération, m=1. La liste des points indexés à l’itération précédente, L 0 , contient le seul point origine. Le point origine est alors sélectionné comme point central. La liste des points voisins du point P 0 est constituée des points P 11 , P 12 , P 13 , P 14 et P 15 effectivement reliés au point P C . On considère successivement chacun de ces points voisins : Le point P 11 étant sensiblement aligné avec le premier vecteur directeur , il est indexé par la paire [1,0]. Le point P 12 formant un angle d’environ 45° avec le premier vecteur directeur et l’opposé du second directeur , il n’est pas indexé. Le point P 13 étant sensiblement aligné avec l’opposé du second directeur vecteur , il est indexé par la paire [0,-1]. Le point P 1 4 étant sensiblement aligné avec l’opposé du premier directeur vecteur , il est indexé par la paire [-1,0]. Le point P 15 formant un angle d’environ 45° avec l’opposé du premier vecteur directeur , et le second directeur , il n’est pas indexé. Ainsi, à l’itération m=1, les points P 11 , P 13 et P 14 ont été indexés. La procédure passe alors à une seconde itération m=2. Les points P 11 , P 13 et P 14 sont successivement sélectionnés comme point central. La recherche des voisins du point P 11 considéré comme point central permet d’accéder au point P 21 pour l’indexer, mais également au point P 12 (rejeté lors de la première itération) pour l’indexer… De proche en proche, chaque point du plan est indexé. A l’issue de la mise en œuvre du procédé, un tableau de points indexés est obtenu, dans lequel chaque point possède, en plus d’un identifiant et d’une position dans le plan XY, une paire d’identifiants. Ce tableau est avantageusement mémorisé dans un fichier de points indexés. La procédure venant d’être présentée peut avantageusement être appliquée aux images d’un même échantillon alors qu’il est par exemple soumis à des contraintes mécaniques différentes. Les différents fichiers de points indexés obtenus peuvent alors être comparés et la position d’un point correctement indexé du milieu cristallin peut être suivie d’un fichier à l’autre. Variantes Si l’étape 130 de transformation géométrique est omise, l’étape d’indexation s’applique mais en considérant les vecteurs A, B au lieu des vecteurs I,J. Le présent procédé d’indexation s’applique à un fichier de point non pas à deux dimensions, mais à trois dimension. Un tel fichier peut être obtenu par l’empilement selon une troisième direction de fichiers de points à deux dimension. Un tel fichier peut être obtenu par des techniques d’imagerie permettant d’observer non seulement le plan de coupe formant la surface de l’échantillon analysé, mais également les plans situés derrière le plan de coupe, sur une certaine profondeur. Le présent procédé peut être mis en œuvre par un ordinateur convenablement programmé par un programme d’ordinateur adapté, tout au moins pour réaliser les étapes une fois acquise l’image de la structure cristalline. Avantages Le présent procédé constitue une approche simple autorisant une indexation rapide. La connectivité entre nœuds permet de réduire l’espace de recherche des atomes voisins de façon drastique, ayant un coût algorithmique linéaire en n, de l’ordre de ~6n en 2D. Outre son coût de calcul réduit, cette approche parvient à gérer correctement les irrégularités de mailles, notamment en bordure de l’échantillon. L’absence d’un atome dans le réseau n’est pas préjudiciable à la bonne indexation avec cette approche. Le présent procédé ne nécessite pas de connaissances a priori sur la structure cristallographique. Il évite d’avoir à passer dans l'espace de Fourrier pour la détermination des paramètres de mailles avant de réaliser l’indexation proprement dite. Procédé d’indexation (100) des motifs atomiques d’une structure cristalline, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes : - d’acquisition (104) d’une image (10) de la structure cristalline, ladite image représentant une pluralité de motifs atomiques ; - de traitement (108) de l’image acquise pour obtenir un ensemble de points, chaque point (P n ) de l’ensemble de points étant associé à un motif atomique de l’image acquise et chaque point de l’ensemble de points étant localisé dans un repère de référence ; - d’application (110) d’un algorithme de triangulation à l’ensemble de points pour obtenir un maillage triangulaire, chaque sommet d’un triangle (T n ) du maillage triangulaire étant un point de l’ensemble de points, un point particulier de l’ensemble de points étant connecté à un point dit voisin dudit point particulier par un côté d’un triangle ; - de détermination des vecteurs directeurs ( de la structure cristalline à partir des propriétés des triangles du maillage triangulaire, un vecteur directeur définissant une direction principale de la structure cristalline, un indice étant associé à chaque direction principale ; et, - d’indexation (140) de chaque point de l’ensemble de points, par itérations successives à partir d’un point sélectionné comme point origine (P 0 ) et dont les indices selon chacune des directions principales sont nuls, en sélectionnant un point indexé à l’itération précédente comme point central (P c ), en vérifiant si un point voisin (P k ) dudit point central correspond à une translation du point central selon un vecteur de translation égal à l’un des vecteurs directeurs, respectivement à l’un de leurs opposés, et, dans l’affirmative, incrémenter, respectivement décrémenter, l’indice du point central selon la direction principale associée au vecteur de translation pour indexer ledit point voisin à partir des indices du point central. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’algorithme de triangulation est un algorithme de triangulation de Delaunay. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel l’étape de détermination des vecteurs directeurs de la structure cristalline à partir des propriétés des triangles du maillage triangulaire comporte l’application d’un traitement statistique sur les angles et les longueurs des triangles du maillage triangulaire. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le traitement statistique comporte une estimation des angles des vecteurs directeurs à partir d’un histogramme des angles de chaque côté des triangles du maillage triangulaire, puis une estimation de la longueur de chaque vecteur directeur à partir d’un histogramme des longueurs de chaque côté des triangles du maillage triangulaire dont les angles sont proches de l’angle estimé pour le vecteur directeur considéré. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant en outre une étape (130) d’application, sur l’ensemble de points, d’une transformation géométrique permettant de passer d’un repère défini par les vecteurs directeurs de la structure cristalline à un repère défini par des vecteurs orthonormés , afin d’obtenir un ensemble de points transformés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un point d’un ensemble de points est caractérisé par un identifiant unique, une pluralité de coordonnées spatiales, et, à l’issue de la mise en œuvre du procédé d’indexation, une pluralité d’indices. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel tous les points de l’ensemble de points appartiennent à un même plan (XY), la structure cristalline possédant deux directions principales, c’est-à-dire deux vecteurs directeurs. Procédé d’indexation selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape consistant à traiter l’image acquise s’effectue par application d’un traitement de correspondance de modèle permettant d’obtenir une valeur de corrélation entre l’image acquise (10) et une vignette (12) représentative d’un motif atomique pour différentes positions relatives de la vignette sur l’image acquise, chaque maximum local de la valeur de corrélation correspondant à un point de l’ensemble de points. Procédé d’indexation selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’acquisition de l’image (10) s’effectue par microscopie électronique par transmission (HAADF, STEM, EDS, EDX, EELS) ou par microscopie à effet tunnel (STM). Produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’indexation selon l’une quelconque des revendications précédentes.