Brevet FR3152185A1 — publié le 20250221

Procédé et dispositif de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de d isloc ations dans un échantillon Ce procédé s’applique sur un pavé à N dimensions de données d’entrée représentatives d’une partie de l’échantillon observé et comporte, pour chaque composante homogéne, l’obtention d’un pavé de gouttes super-résolu, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé, suivie d’au moins un parmi un premier traitement (46) d’application d’un filtrage spectral sur ledit pavé de gouttes super-résolu, et/ou un deuxième traitement (48) comportant un calcul de diagramme de diffraction super-résolu du pavé de gouttes super-résolu, et/ou un troisième traitement (50) comportant un calcul d’un tenseur de structure associé à au moins un sous-ensemble de points du pavé de gouttes super-résolu. Un pavé de signatures enrichi est formé à partir des données de sortie d’au moins un desdits premier, deuxième et troisième traitements, puis une détection et localisation (54) d’au moins une dislocation, par application d’une méthode de classification par apprentissage machine audit pavé de signatures enrichi. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon La présente invention concerne un procédé et un dispositif de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon de matériau cristallin, comportant une acquisition d’au moins une image de microscopie de l’échantillon, formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux. L’invention se situe dans le domaine du traitement de données multidimensionnelles de microscopie, obtenues par observation d’échantillons composés d’un ou plusieurs matériaux, pour l’analyse de propriétés physiques de leurs structures. Plus particulièrement, l’invention trouve des applications dans la localisation de défauts de type dislocation observés dans des matériaux cristallins, par exemple l’invention s’applique dans l’inspection de qualité dans une chaîne de production de dispositifs à base de matériaux cristallins. De manière connue, les cristaux sont composés maille cristalline, définie par un réseau de Bravais. Plus précisément, un cristal est défini comme un solide dont le diffractogramme est essentiellement discret. En effet, l’IUCR (Union Internationale de cristallographie) définit le cristal de la manière suivante: « By crystal we mean any solid having an essentially discrete diffraction diagram”. Dans ce document les définitions rigoureusement établies par l’IUCR sont choisies pour définir le cristal et le matériau amorphe. En pratique, des matériaux observés comportant une ou plusieurs espèces cristallines et/ou amorphes peuvent présenter des déformations ou irrégularités qui peuvent induire des contraintes ou dysfonctionnements dans des dispositifs utilisant de tels matériaux, par exemple des courants de fuite dans des transistors. En particulier, les déformations de type « dislocation » correspondent à un défaut linéaire d’un cristal obtenu par glissement d’une partie du cristal le long d’un plan. Une dislocation est caractérisée par un vecteur de glissement, également appelé vecteur de Burgers de la dislocation. Les dislocations connues sont des dislocation « vis », des dislocations « coin » ou des dislocations mixtes. Plus généralement, considérant un pavé de données dans un espace à N dimensions, la dislocation est définie par un glissement d’une partie des données le long d’un hyperplan. Il est utile de disposer d’outils performants pour réaliser l’inspection de matériaux du type précité, et détecter la présence éventuelle de dislocations, en phase de calibration ou en phase d’optimisation technologique de divers dispositifs utilisant les matériaux. L’analyse de propriétés physiques de matériaux par traitement de données de spectres (1D) et d’images (2D) obtenues par microscopie a été développée à cet effet. Les images et spectres sont par exemple obtenus par microscopie électronique en transmission à haute résolution (HRTEM et HRSTEM et 4D-STEM), microscopie de fluorescence X (HRSTEM-EDX), microscopie de perte d’énergie électronique (HRSTEM-EELS et HRSTEM-VEELS), microscopie électronique en transmission filtrée en énergie (EF-HRTEM, EF-HRSTEM), microscopie à force atomique (AFM), microscopie à effet tunnel (STM), sonde atomique tomographique ou tomogra phie électronique par exemple. Ces techniques sont toutes considérées comme des microscopies permettant d’analyser la structure de l’échantillon, c’est-à-dire la répartition des espèces chimiques. Les images de microscopie obtenues sont des images à résolution atomique, c’est-à-dire de résolution spatiale inférieure ou égale à 2 nanomètres. Des ensembles de données de spectres et d’images représentatives chacune d’au moins une partie de l’échantillon observé sont obtenues par microscopie, formant un pavé de données à N dimensions (ou données multidimensionnelles), également appelé « datacube », N étant un entier supérieur ou égal à 2. Ce pavé de données comporte des gouttes, également appelées taches ou spots, ou « spikes » ou « blobs » en anglais, qui se détachent sur un fond homogène (par exemple des gouttes ou taches claires sur fond homogène sombre). Ces gouttes sont représentatives de caractéristiques structurelles du matériau de l’échantillon observé, par exemple d’un alignement d’atomes le long de la direction d’observation. Le pavé de données acquis par microscopie peut également contenir du bruit. Par exemple, s’agissant de l’observation de cristaux, des gouttes disposées selon un motif régulier représentent le maillage cristallin. En deux dimensions, les gouttes sont également appelées taches. En une dimension, les gouttes sont des points. Mathématiquement, une goutte est une composante simplement connexe d’un espace topologique discret, au sens de la topologie générale. Cela signifie que tout lacet tracé dans une goutte peut être réduit par homotopie à un point. Physiquement, une goutte représente par exemple le signal électrique produit par les pixels d’un détecteur matriciel suite à l’impact d’une particule (électron, photon, ion, fermions, boson, etc.). La particule est toujours beaucoup plus petite que le pixel, donc la goutte peut toujours se réduire à un point par homotopie, conformément à la définition mathématique de la goutte. Il existe donc un accord précis entre la définition physique et la définition mathématique de la goutte. Dans l’état de la technique, on connaît des méthodes de mesure de dislocations dans des matériaux observés par microscopie, en utilisant la transformation de Radon. Une des difficultés est de localiser avec une bonne précision les défauts de type dislocation. Il existe donc un besoin d’améliorer la précision de localisation des dislocations dans des échantillons de matériau cristallin observés, tout en préservant l’échantillon observé. A cet effet, l’invention propose, selon un aspect, un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon de matériau cristallin, comportant une acquisition d’au moins une image de microscopie dudit échantillon formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé de données d’entrée étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux, chaque donnée dudit pavé correspondant à un point de l’espace à N dimensions. Ce procédé comporte des étapes de : pour au moins un pavé de données extrait dudit pavé de données d’entrée, dit pavé de composante, comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé, application d’une transformation au pavé de composantes pour obtenir un pavé, dit pavé de gouttes super-résolu, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé, suivie d’au moins l’un des trois traitements suivants : application d’un premier traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant une application d’un filtrage spectral sur ledit pavé de gouttes super-résolu, et/ou application d’un deuxième traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul de diagramme de diffraction super-résolu du pavé de gouttes super-résolu, et/ou application d’un troisième traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul d’un tenseur de structure associé à au moins un sous-ensemble de points du pavé de gouttes super-résolu ; formation d’un pavé de signatures enrichi associé au pavé de gouttes super-résolu, ledit pavé de signatures enrichi réunissant, pour chaque point dudit pavé de gouttes, des données de sortie d’au moins un desdits premier, deuxième et troisième traitements ; détection et localisation d’au moins une dislocation, par application d’une méthode de classification par apprentissage machine audit pavé de signatures enrichi. Avantageusement, la combinaison d’une pluralité de traitements permet d’obtenir un pavé de signatures riche en informations, ce qui permet de détecter et de localiser avec précision et de manière univoque tout type de dislocation. Ce procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations selon l’invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables. La méthode de classification par apprentissage machine est soit supervisée, soit semi-supervisée, soit autonome après apprentissage préalable sur des pavés de signatures calculés sur des dislocations simulées, permettant d’obtenir une cartographie des dislocations correspondant audit pavé de gouttes. Le procédé comporte en outre une étape de découpage du pavé de données d’entrée en pavés de composantes, chaque pavé de composante comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé. L’application d’une transformation pour obtenir un pavé de gouttes super-résolu comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé met en œuvre une étape de segmentation utilisant un algorithme d’apprentissage machine, entraîné pour classifier les données du pavé de gouttes super-résolu en deux classes, respectivement une classe de « fond » et une classe de « gouttes ». Le procédé comporte en outre un affinage pour obtenir un pavé de gouttes super-résolu affiné, par application d’un masque de filtrage spectral d’affinage, dans lequel le masque de filtrage spectral d’affinage est obtenu à partir du maximum de la segmentation par apprentissage machine de la transformée de Fourier du pavé de composante normalisé entre 0 et 1 et d’un diffractogramme théorique ajusté normalisé entre 0 et 1. Le premier traitement comprend des étapes de: application d’une transformée de Fourier sur le pavé de gouttes super-résolu pour obtenir un pavé des fréquences, filtrage spectral par application d’une fenêtre de masquage sur le pavé des fréquences, ladite fenêtre de masquage correspondant à au moins deux plans cristallins correspondant à deux gouttes de l’espace des fréquences symétriques par rapport au centre de la transformée de Fourier des gouttes super-résolues de l’espace réel ; application d’une transformée de Fourier inverse pour obtenir des données de signature correspondantes. Le procédé comporte en outre une étape de correction d’artefacts introduits par la transformée de Fourier. Le filtrage spectral est appliqué pour une pluralité de fenêtres de masquage correspondant à des plans cristallins distincts. Le deuxième traitement comprend des étapes, appliquées sur ledit pavé de gouttes super-résolu, de : - ajout d’un pourtour en périphérie, selon chacune des dimensions, d’au moins un point de valeur nulle, permettant d’obtenir un pavé augmenté, - application d’une transformée de Fourier sur le pavé augmenté, - application d’un masque de filtrage spectral d’affinage au résultat de l’étape précédente pour obtenir un diffractogramme super-résolu affiné du pavé de gouttes super-résolu, formant un deuxième pavé de signatures. Le procédé comporte en outre, avant l’étape d’ajout, une étape d’érosion des gouttes, chaque goutte du pavé de gouttes super-résolu ayant une taille initiale, de manière à réduire ladite taille initiale de chaque goutte, pour obtenir un pavé de gouttes érodé. Le procédé comporte en outre, après l’étape d’application d’un masque de filtrage, une étape d’application d’une convolution théorique au diffractogramme super-résolu pour obtenir un diffractogramme super-résolu convolué de chaque pavé de composante super-résolu. Le troisième traitement comprend, pour au moins un sous-ensemble de points voisins dudit pavé de gouttes, des étapes de : -calcul d’un tenseur de structure fonction des valeurs de gradients directionnels, chaque direction correspondant à une dimension dudit espace, dans un voisinage dudit point, -calcul d’une ou plusieurs valeurs caractéristiques du tenseur de structure parmi : des tenseurs des gradients dans chaque direction, des tenseurs des valeurs propres du tenseur de structure, un tenseur d’énergie, un tenseur de cohérence, un tenseur d’orientation, un tenseur d’indices de Harris, un tenseur d’indices de Harris-Laplace, - formation d’un tenseur de signatures associé audit point, le tenseur de signature ayant pour composantes lesdites valeurs caractéristiques du tenseur de structure ; -obtention d’un troisième pavé de signatures correspondant audit pavé de gouttes super-résolu, ledit troisième pavé de signatures réunissant les tenseurs de signatures associés aux points dudit pavé de gouttes super-résolu. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un dispositif de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon de matériau cristallin, configuré pour acquérir au moins une image de microscopie dudit échantillon formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé de données d’entrée étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux, chaque donnée dudit pavé correspondant à un point de l’espace à N dimensions. Ce dispositif est configuré pour mettre en œuvre : pour au moins un pavé de données extrait dudit pavé de données d’entrée, dit pavé de composante, comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé, un module d’application d’une transformation au pavé de composant pour obtenir un pavé, dit pavé de gouttes super-résolu, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé, et pour mettre en œuvre au moins un parmi les trois modules suivants : un module d’application d’un premier traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant une application d’un filtrage spectral sur ledit pavé de gouttes super-résolu, et/ou un module application d’un deuxième traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul de diagramme de diffraction super-résolu du pavé de gouttes super-résolu, et/ou un module d’application d’un troisième traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul d’un tenseur de structure associé à chaque point d’au moins un sous-ensemble de points du pavé de gouttes super-résolu ; ainsi que : - un module de formation d’un pavé de signatures enrichi associé au pavé de gouttes super-résolu, ledit pavé de signatures enrichi réunissant, pour chaque point dudit pavé de gouttes super-résolu, des données de sortie d’au moins un desdits premier, deuxième et troisième traitements ; - un module de détection et localisation d’au moins une dislocation, par application d’une méthode de classification par apprentissage machine audit pavé de signatures enrichi. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est un schéma-bloc d’un système d’inspection de données multidimensionnelles de microscopie comportant un dispositif de traitement de données multidimensionnelles de microscopie selon un mode de réalisation ; FIG. 2 la FIG. 2 est un synoptique d’un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations selon un mode de réalisation ; FIG. 3 la FIG. 3 est un premier exemple de découpage en composantes homogènes ; FIG. 4 la FIG. 4 est un deuxième exemple de découpage en composantes homogènes ; FIG. 5 la FIG. 5 illustre un traitement pour obtenir une image comportant des composantes simplement connexes pour un cristal ; FIG. 6 la FIG. 6 est un synoptique des principales étapes d’un premier traitement mis en œuvre selon un mode de réalisation; FIG. 7 la FIG. 7 illustre par un exemple des résultats d’étapes intermédiaires du premier traitement; FIG. 8 la FIG. 8 illustre la présence d’artefacts dus à la transformée de Fourier et la correction d’artefacts; FIG. 9 la FIG. 9 est un synoptique des principales étapes d’un deuxième traitement mis en œuvre selon un mode de réalisation; FIG. 10 la FIG. 10 illustre par une image de cristal et le diffractogramme associé obtenu par le deuxième traitement ; FIG. 11 la FIG. 11 est un synoptique des principales étapes d’un troisième traitement mis en œuvre selon un mode de réalisation ; FIG. 12 la FIG. 12 illustre des exemples des valeurs de signature obtenues par le troisième traitement. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de détection de dislocations 2 dans un échantillon de matériau cristallin, comportant un ou plusieurs types de cristaux, à partir d’images et de spectres acquis par un microscope électronique 4. Dans un mode de réalisation, le microscope 4 est un microscope électronique en transmission (TEM) qui permet d’acquérir des images d’un échantillon composé d’un ou plusieurs matériaux, comportant par exemple des matériaux cristallins. Le microscope électronique 4 permet d’acquérir simultanément des images de diffraction électronique, des spectres EELS (pour « Electron Energy Loss Spectroscopy »), des spectres EDX (pour « Energy Dispersive X-Ray Analysis ») des signaux de différents capteurs (BF pour « Bright field », DF pour « Dark field », DPC pour « Differential phase contrast » ou tout autre capteur adapté ou customisé), pour chaque point de l’échantillon en mode de microscopie à balayage appelé mode STEM (pour « Scanning Transmission Electron Microscope »). Un autre mode d’acquisition possible est le mode TEM qui permet d’obtenir une image globale en un instant sans avoir à balayer le faisceau d’électrons de manière séquentielle. Dans des variantes, un autre type de microscope 4 est utilisé, par exemple un microscope à force atomique ou un microscope à effet tunnel. Chaque spectre ou image acquis est représenté sous forme d’image numérique, comportant des points ou pixels, chaque image étant représentative d’au moins une partie de l’échantillon observé. L’ensemble des spectres et images acquis forme un pavé de données à N dimensions, N étant un entier naturel supérieur ou égal à 2. Un tel pavé de données est également appelé « datacube ». Dans un mode de réalisation, plusieurs spectres ou images sont acquis dans le temps, montrant une évolution de l’échantillon lors de l’analyse. Dans ce mode de réalisation, le temps est une dimension supplémentaire du pavé de données. En complément, une autre dimension du pavé de données est la focalisation du microscope, l’énergie des électrons, un angle (de l’échantillon, de collection des électrons, de convergence de électrons), ou tout autre paramètre de réglage du microscope susceptible de varier de manière contrôlée durant la mesure. Les données incomplètes peuvent éventuellement être extrapolées à partir des valeurs voisines le cas échéant, par exemple pour corriger les éventuelles imperfections rencontrés durant l’acquisition de données. En règle générale les mesures à l’échelle atomique sont très souvent entachées de défauts car un simple bruit acoustique ou électronique peut parfois les perturber. Des techniques de reconstruction classiques publiées dans la littérature permettent donc de corriger d’éventuels artéfacts de mesure. Dans un pavé de données multidimensionnelles d’un échantillon de structure cristalline, la maille de cristal forme un réseau homogène de gouttes observables disposées selon un motif régulier qui représente le maillage cristallin régulier. Les défauts structurels ou irrégularités d’une telle structure forment des gouttes également, mais qui sont par exemple irrégulièrement disposées. Un défaut de type dislocation correspond à un glissement d’une partie du cristal le long d’un plan. En N dimensions, cela correspond à un glissement d’une partie des données le long d’un hyperplan. Comme déjà indiqué ci-dessus, mathématiquement, une goutte est une composante simplement connexe d’un espace topologique discret, au sens de la topologie générale. Les valeurs des pixels appartenant à une goutte se distinguent d’un fond d’image. Un pavé de données multidimensionnelles d’un échantillon d’une structure physique observée, e.g. un matériau cristallin, est transmis à un dispositif 6 de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans l’échantillon observé. Par exemple, la transmission est effectuée par une liaison filaire ou par liaison sans fil (optique, radio, ou autre). Le dispositif 6 de traitement est, dans un mode de réalisation, un dispositif électronique programmable, e.g. un ordinateur. Le dispositif 6 comporte un processeur 8 (CPU ou GPU) associé à une mémoire électronique 10. Optionnellement, le dispositif 6 comporte une interface homme-machine ( 12), comportant notamment un dispositif d’affichage de données (non représenté). En outre le dispositif 6 comporte ou est connecté à une mémoire de stockage 14. Les éléments 8, 10, 12, 14 du dispositif 6 sont adaptés pour communiquer via un bus de communication 16. Le processeur 8 est configuré pour exécuter des modules 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30,32 mémorisés dans la mémoire électronique 10, pour mettre en œuvre un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation des dislocations, tel que décrit ci-après. Le module 18 est un module d’obtention de pavé de données multidimensionnelles à traiter, configuré pour obtenir un pavé de données comportant au moins une image d’entrée à partir d’une image obtenue par microscopie, dite image de microscopie. Par exemple, le module d’obtention 18 est configuré pour obtenir le pavé de données à traiter (ou pavé de données d’entrée) à partir d’une mémoire électronique, où ces données ont été mémorisées après acquisition. Le module 20 est un module de découpage du pavé de données d’entrée en pavés de composantes, chaque composante comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé. Les pavés de composantes peuvent avoir des tailles différentes du pavé de données d’entrée, ou peuvent être de même taille que le pavé de données d’entrée. La taille désigne ici le nombre de points par dimension, selon chacune des dimensions. Par exemple, le module 20 découpe le pavé de données en un ou plusieurs pavés de matériaux soit cristallins, chaque matériau cristallin étant caractérisé par un maillage cristallin, soit de matériaux amorphes ou soit d’un mélange de phases de tels matériaux qui présentent un aspect homogène. Mathématiquement, le critère d’homogénéité structural peut être précisément quantifié par un traitement d’image approprié décrit dans la littérature. Le module 22 est un module d’application d’une transformation permettant d’obtenir, à partir d’un pavé de composante, un pavé de gouttes super-résolu, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé. Par exemple, le module de transformation 22 met en œuvre un filtrage, une normalisation puis soit un seuillage, soit une segmentation par apprentissage machine comme décrit plus en détail ci-après. Le modules 24, 26 et 28 mettent en œuvre des premier, deuxième et troisième traitements appliqués au pavé de gouttes super-résolu, permettant d’obtenir en sortie des pavés de caractéristiques, également appelés pavés de signatures, correspondant au pavé de données d’entrée. Selon des variantes, seul l’un des modules 24, 26, 28 est mis en œuvre, ou bien une combinaison de deux parmi les trois modules, ou bien les trois modules sont mis en œuvre. Le module 24 d’application d’un premier traitement au pavé de gouttes effectue une transformée de Fourier sur ledit pavé de gouttes super-résolu, et un filtrage spectral comme détaillé ci-après. En sortie du premier traitement est obtenu un premier pavé de signatures. Le module 26 d’application d’un deuxième traitement au pavé de gouttes super-résolu calcule un diagramme de diffraction super-résolu. En sortie du deuxième traitement est obtenu un deuxième pavé de signatures. Le module 28 d’application d’un troisième traitement au pavé de gouttes super-résolu met en oeuvre un calcul d’un tenseur de structure associé à chaque point d’au moins un sous-ensemble de points dudit pavé de gouttes super-résolu. En sortie du troisième traitement est obtenu un troisième pavé de signatures. Le dispositif met également en œuvre un module 30 de formation d’un pavé de signatures enrichi associé au pavé de gouttes super-résolu, ledit pavé de signatures enrichi réunissant, pour chaque point dudit pavé de gouttes, au moins une partie des données des premier, et/ou deuxième et/ou troisième pavés de signatures, obtenus en sortie respectivement desdits premier, deuxième et troisième traitements. Le module 32 est un module de détection et localisation d’une dislocation ou de plusieurs dislocations par application d’une méthode de classification par apprentissage machine au pavé de signatures enrichi, préalablement entraînée, par exemple sur des pavés de signatures calculés sur des dislocations simulées, permettant d’obtenir une cartographie des dislocations correspondant audit pavé de gouttes super-résolu. La cartographie 35 obtenue est mémorisée et par exemple, est ensuite affichée sur l’interface homme-machine 12 à destination d’un opérateur ou transmise à un dispositif distant. Les paramètres 34 de la méthode de classification, obtenus par apprentissage machine, sont mémorisés, par exemple dans la mémoire électronique de stockage 14. L’apprentissage machine est mis en œuvre dans une étape préalable d’apprentissage, par un dispositif électronique de calcul du même type, sur des pavés de données simulés, dont les dislocations sont également simulées et donc dont les caractéristiques théoriques sont connues. Le pavé de signatures enrichi est calculé pour chaque pavé de données simulé d’une base d’apprentissage, de manière à entraîner la méthode de classification, et en particulier obtenir par apprentissage machine les valeurs des paramètres de la méthode de classification à appliquer. Par exemple, l’apprentissage machine est effectué avec un algorithme de type forêt aléatoire rapide « fast random forest », décrit dans l’article de Leo Breiman (2001), « Random Forests », publié dans Machine Learning. 45(1):5-32). En variante, d’autres algorithmes de classification par apprentissage machine peuvent être mis en œuvre, par exemple de type Bayesien, ou à base de fonctions, ou à base de règles, ou une combinaison de tels algorithmes, ou à base de toute la palette d’outils utilisés en classification par apprentissage machine. Selon une autre variante, la méthode de classification choisie met en œuvre un réseau de neurones, entraîné par apprentissage supervisé, par exemple un réseau de neurones convolutif CNN (pour « Convolutional Neural Networks »). Une autre variante utilise un apprentissage de type « deep learning » (apprentissage profond). Dans un mode de réalisation, les modules 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, et forment un programme d’ordinateur, comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations tel que décrit plus en détail ci-après. En variante non représentée, les modules 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), un GPU (processeur graphique) ou un GPGPU (de l’anglais General-purpose processing on graphics processing ), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le logiciel de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations est en outre apte à être enregistré, sous forme de programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles, sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, SD, NVRAM, RRAM, PCRAM, NAND 2D, NAND 3D, SLC NAND, MLC NAND, TLC NAND, V-NAND, QLC), une carte magnétique ou une carte optique, un disque SSD. La FIG. 2 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon observé par microscopie selon un mode de réalisation. Le procédé comporte une étape 40 d’acquisition d’un pavé de données (d’images et de spectres) de microscopie à N dimensions, les données étant représentatives d’un échantillon de matériau cristallin observé, N étant un entier supérieur ou égal à 2. Chaque donnée d’image a une valeur numérique, ou intensité, représentée sur un nombre choisi de bits, par exemple 8,16, 32 ou 64. Dans le cas particulier où N est égal à deux, chaque pavé de données multidimensionnelles est une image à deux dimensions (2D). Le terme image sera utilisé par la suite pour désigner les pavés de données 2D ; étant entendu que les méthodes décrites s’appliquent de manière analogue pour N dimensions, avec N supérieur ou égal à 2. Les illustrations données à titre d’exemple, sont des illustrations d’images numériques à 2 dimensions, à partir de d’images HRSTEM-HAADF (de l’anglais « High Resolution Scanning Transmission Electron Microscope »-« High-angle annular dark-field ») simulées, l’intensité de chaque point de l’image ayant une valeur correspondant au signal mesuré par un détecteur HAADF. Bien entendu, le procédé de l’invention n’est pas limité à ce type d’acquisition d’images par microscopie, et s’applique avec toute variante d’acquisition de données par un microscope 4, comme indiqué ci-dessus, à condition que le signal soit relié de manière calculable à la position des atomes dans le matériau, c’est-à-dire quand le réglage et le grossissement du microscope sont corrects. Le pavé de données d’image et de spectres obtenu à l’étape d’acquisition est appelé pavé de données d’entrée. Le procédé comporte ensuite, optionnellement, une étape 42 de découpage (ou de partitionnement ou de segmentation par régions) du pavé de données d’entrée en pavés de composantes (également appelées composantes homogènes), chaque composante comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un sous ensemble des données d’entrées. Le critère d’homogénéité est par exemple une homogénéité de structure, en référence à des motifs répétitifs, le motif correspondant à un type de structure pour un matériau donné. Par exemple, l’observation d’un cristal d’épaisseur donnée permettra d’obtenir une image constituée d’un motif périodique facile à identifier (motif 43 de la FIG. 3 ). Quand le diffractogramme de cette image n’est pas constitué de gouttes mais de formes annulaires, alors la composante est classiquement qualifiée d’amorphe (motif 45 de la FIG. 3 ), conformément au sens usuel donné par l’IUCR. En effet, un anneau n’est pas une goutte car il comporte un trou donc il n’est pas simplement connexe. Un matériau amorphe donne classiquement des anneaux de diffraction. Il existe une grande variété de méthodes de classification et segmentation en régions, connues par l’homme du métier. Le but consiste à regrouper les pixels en régions, qui constituent un pavage ou une partition de l'image, ou plus généralement du pavé de données, selon un critère choisi. Par exemple, la fonction de distribution de paires (« peak-pair distribution fonction ») ou fonction de distribution radiale et la distribution d’angles polaires des segments qui relient entre eux les plus proches voisins permettent de quantifier la répartition des gouttes dans les pavés de données. Pour segmenter l’image, un découpage en régions qui ont une distribution de distances et d’angles entre proches voisins qui soit homogène, c’est-à-dire dans un intervalle choisi, est effectué. Ces régions sont les composantes homogènes. Plus généralement, la similarité entre 2 images ou 2 régions d’une image est classiquement obtenue quand la distance qui les sépare est inférieure à un seuil numérique choisi. En d’autres termes, chaque pavé de composante distincte est une partie du pavé de donnés qui correspond à une structure distincte, caractérisée par une distribution donnée des distances et des angles polaires entre gouttes voisines. A l’intérieur d’un pavé de composante, tous les diffractogrammes moyennés sur une région comportant au moins G gouttes voisines sont similaires, par exemple G=16. Une composante est une zone qui présente une homogénéité structurale au sens de la cristallographie. Le seuil d’homogénéité est choisi en fonction de chaque cas particulier. En général, de préférence, au moins 3 à la puissance N gouttes voisines sont utilisées pour définir la taille d’un domaine représentatif de la structure, où N représente la dimension du pavé de gouttes. Pour une image, il faut donc au moins G=9 gouttes voisines pour définir un domaine représentatif de la structure. Une composante est dite homogène quand les transformée de Fourier de tous ses domaines représentatifs sont toutes similaires. Pour mémoire, il existe de nombreuses méthodes classiques de quantification mathématique de la similarité entre 2 images. La transformée de Fourier donne une image de l’ordre structurel, similaire à l’ordre cristallin révélé par un cliché de diffraction électronique. Dans le cas d’un matériau multicouches, une composante correspond à une couche homogène de l’empilement de couches. Dans le cas d’une inclusion dans une matrice, on peut choisir une composante pour l’inclusion et une autre composante pour la matrice. Dans un exemple d’application, l’étape de découpage 42 permet d’obtenir un pavé de matériau cristallin et un pavé de matériau amorphe, par exemple une séparation entre silicium pur et une couche amorphe. Dans un mode de réalisation, le découpage de l’étape 42 met en œuvre une segmentation (ou classification) automatisée par apprentissage machine. En variante, le découpage est effectué manuellement par un opérateur. L’étape de découpage 42 est optionnelle, le pavé de données d’entrée pouvant représenter un matériau homogène. Dans ce cas, dans la suite du procédé, le pavé de données d’entrée est le pavé de composantes mentionné par la suite. Les figures 3 et 4 illustrent respectivement des découpages d’une image d’entrée (pavé de données d’entrée à deux dimensions) en sous-images comportant des composantes homogènes. Ces sous-images ont une taille inférieure ou égale à celle du pavé de données d’entrée. Le plus simple consiste à conserver la même taille et à remplacer les zones enlevées par un fond noir, c’est-à-dire une intensité de signal nulle. Dans la FIG. 3 , une image d’entrée 41 est découpée en une image 43 de matériau cristallin (e.g. du silicium) et une image 45 de matériau amorphe (e.g. a-Si w C x O y H z ). Dans la FIG. 4 , une image d’entrée 47 est découpée en trois images 49, 51 et 53 correspondant chacune à une structure visiblement différentiée. Selon des variantes, le critère d’homogénéité est un critère d’homogénéité de valeurs d’intensité des données et/ou de permittivité diélectrique et/ou de propriétés électromagnétiques, par exemple mesurées in-situ durant l’acquisition du pavé de données. Les mesures VEELS permettent notamment d’obtenir la permittivité diélectrique locale, comme le montre la littérature. De retour à la FIG. 2 , l’étape 42 de découpage est suivie d’une étape 44 d’application d’une transformation numérique pour obtenir un pavé de gouttes super-résolu comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’au moins une partie de l’échantillon observé. Avantageusement, l’utilisation d’un pavé de gouttes super-résolu permet de rendre le résultat plus robuste et moins erratique. Par définition, pour que les gouttes soient considérées comme super-résolues, il faut que les données d’entrées soient d’abord débruitées, de préférence au moyen d’un filtre HBSG, puis éventuellement que le nombre de points soit augmenté, puis que les données soient renormalisées. Le filtre HBSG est décrit dans le brevet FR3118256 « FILTRE DE TRAITEMENT D’IMAGE POUR LA LOCALISATION DE GOUTTES DANS UNE IMAGE MULTIDIMENSIONNELLE ET PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D’IMAGE ASSOCIÉ ». Il est représenté par l’image 57 de la FIG. 5 . Ce filtrage par exemple utilise ici un noyau HBSG carré dont la taille (dans ce cas particulier de 21 pixels x 21 pixels) est proche de la distance médiane entre gouttes voisines, avec un lissage d’ordre 2 ou 3. Pour augmenter le nombre de points du pavé d’entrée afin d’augmenter la résolution, l’image super-résolue (et plus généralement le pavé super-résolu) est générée soit par interpolation, soit à l’aide d’une technique de reconstruction ou d’une technique de super-résolution numérique telle que la méthode de variation totale, appelée « total variation » (TV) en anglais. Cette méthode consiste à réguler la création des nouveaux points sur la variation totale des contrastes de l’image originale. Cette approche permet de conserver les variations globales de contraste tout en préservant les bords des gouttes de l’image. La méthode de variation totale est notamment décrite dans la publication L. I. Rudin, S. Osher, and E. Fatemi, « Nonlinear total variation based noise removal algorithms », Physica D, 60 (1), 259-268 (1992). En appliquant cette méthode avec 100 itérations, on obtient l’image 59 de la FIG. 5 . Après cette étape d’augmentation de la résolution, le filtrage HBSG précédent (57) est éventuellement réappliqué pour gommer les éventuels artéfacts numériques d’augmentation de résolution. Enfin l’étape de renormalisation consiste à diviser l’image par une la variance locale, obtenue en calculant la racine carrée de la convolution par un filtre gaussien du carré de l’image. De manière générale, la taille du filtre gaussien utilisé pour calculer la variance locale est idéalement proche de la médiane des distances entre gouttes voisines. Dans la FIG. 5 , cette étape de normalisation permet de transformer l’image 59 en l’image 61. La dernière transformation de l’étape 44 consiste à segmenter des gouttes super-résolues, afin de remplacer le voisinage des gouttes par un fond uniformément noir. Pour réaliser cette segmentation, dans un premier mode de réalisation, le procédé met en œuvre un algorithme d’apprentissage machine pour distinguer deux classes, respectivement la classe de « gouttes » (ou « spots » en anglais) et la classe de « fond ». L’apprentissage est effectué en parallèle et de manière différenciée sur des pavés de données correspondant à des dislocations connues de manière théorique, pour chaque orientation cristallographique et pour chaque réglage de microscope. L’algorithme de découpage en 2 classes différentiées est entraîné par apprentissage supervisé, semi-supervisé ou autonome après apprentissage sur un très grand nombre de cas particuliers. Une autre variante utilise le « deep learning » ou apprentissage profond. Par exemple, l’apprentissage machine est effectué avec un algorithme de type forêt aléatoire rapide « fast random forest », décrit dans l’article de Leo Breiman (2001), « Random Forests », publié dans Machine Learning. 45(1):5-32). En variante, d’autres algorithmes de classification par apprentissage machine peuvent être mis en œuvre, par exemple de type Bayesien, ou à base de fonctions, ou à base de règles, ou une combinaison de tels algorithmes, ou à base de toute la palette d’outils utilisés en classification par apprentissage machine, notamment le « deep learning ». Optionnellement, la classification en deux classes est suivie d’une segmentation par ligne de partage des eaux (en anglais « watershed »), qui est une méthode de segmentation morphologique classique. J.B.T.M. Roerdink et A. Meijster. “The watershed transform: definitions, algorithms, and parallellization strategies”, dans Mathematical Morphology, vol. 41 (2000), p. 187-228. Cette méthode de segmentation d'image issue de la morphologie mathématique considère l’image à niveaux de gris comme un relief topographique dont on simule l’inondation. En règle générale, les gouttes représentent moins de 20 % de l’image, et leur taille est inférieure à 1 nm, après calibration sur les tailles réelles dans l’échantillon. Les simulations des images théoriques permettent de déterminer quelle est la distribution attendue des gouttes dans l’image afin de vérifier que la segmentation est correcte. Une segmentation est correcte si le nombre et la position des gouttes s’approchent des valeurs théoriques attendues au-delà d’un seuil d’incertitude donné. Optionnellement également, un filtrage de convolution pour combler d’éventuels artéfacts à l’intérieur des gouttes obtenues est mis en œuvre. Par exemple, un filtre HBSG tel que décrit dans la demande de brevet FR3118256 « FILTRE DE TRAITEMENT D’IMAGE POUR LA LOCALISATION DE GOUTTES DANS UNE IMAGE MULTIDIMENSIONNELLE ET PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D’IMAGE ASSOCIÉ » est mis en œuvre, et/ou un algorithme de type « fill holes » (K.-J. Oh, S. Yea, and Y.-S. Ho, “Hole filling method using depth based inpainting for view synthesis in free viewpoint television and 3- D video,” in Proc. Picture Coding Symp., Chicago, IL, May 2009.). A nouveau, l’objectif consiste à s’approcher de la forme théorique idéale, qui est exempte de trous. Un deuxième mode de segmentation consiste par exemple à appliquer un seuillage adaptatif de Bernsen décrit dans "Dynamic Thresholding of Grey-Level Images", Proc. of the 8th Int. Conf. on Pattern Recognition, 1986, avec un rayon proche de la demi-distance médiane entre gouttes voisines (ici 10 pixels). C’est la simulation atomistique des images théoriques « parfaites » qui permet de vérifier que les paramètres de traitement d’images permettent de converger vers la forme théorique parfaite, pour chaque cristal, chaque orientation et chaque jeu de paramètres instrumentaux. Ensuite, pour approcher encore plus de la théorie, des étapes additionnelles d’affinage peuvent être appliquées. Ces étapes d’affinage consistent à appliquer un masque de fenêtrage spectral, dit masque de filtrage spectral d’affinage, comportant des valeurs numériques réelles comprises entre 0 et 1. Ce masque a la même dimension que la transformée de Fourier du pavé de la composante et par multiplication de chaque terme du masque par son homologue dans la transformée de Fourier du pavé d la composante, seuls les points du pavé des fréquences non-nulles du masque sont retenus, les autres points étant mis à zéro. Le masque a donc pour fonction de supprimer les contributions fréquentielles de valeur zéro, pour chaque point de la transformée de Fourier du pavé d la composante. Le diffractogramme théorique ajusté peut servir de masque de filtrage spectral pour converger plus précisément vers la répartition théorique des gouttes. L’ajustement est obtenu en variant les paramètres cristallographiques (a,b,c, alpha, béta, gamma) du diffractogramme théorique pour qu’il se superpose au mieux sur la transformée de Fourier de la composante. Cette méthode permet de corriger des éventuels artéfacts de distorsion qui peuvent survenir durant l’acquisition de données. Le masque de filtrage spectral peut également être obtenu en prenant le maximum entre (A) le diffractogramme théorique ajusté normalisé entre 0 et 1 et (B)le masque obtenu par segmentation par apprentissage machine de la transformée de Fourier de la composante après normalisation entre 0 et 1. Cette dernière méthode permet de ne pas supprimer l’informations fréquentielle provenant des défauts. Par définition, cet ensemble d’étapes permet d’obtenir le pavé de gouttes super-résolu affiné, qui permet de fortement améliorer la qualité du traitement lors des étapes suivantes. Cet affinage apporte la résolution et la précision maximales. La FIG. 5 illustre, sur des exemples d’images numériques 2D, le résultat de l’étape 44 dans son premier mode de réalisation décrit ci-dessus : le traitement est appliqué sur une image de composante homogène 55 (image expérimentale de 193x193 pixels), à laquelle est appliqué le noyau HBSG référencé 57 ; l’image 59 est obtenue par filtrage par convolution avec un noyau HBSG, l’image 61 est l’image obtenue par normalisation locale à partir de l’image 59 et l’image 63 (image de gouttes super-résolue) est le résultat de la segmentation de l’image 61 qui montre les gouttes (représentées par des taches claires) qui se détachent du fond uniforme d’intensité lumineuse nulle . Au final l’étape 44 permet d’obtenir un pavé de gouttes super-résolu pour chaque pavé de composante. La composante super-résolue affinée se rapproche encore plus de la théorie si besoin. L’étape 44 est appliquée à au moins un des pavés de composante obtenus à l’issue de l’étape de découpage 42. De préférence, l’étape 44 et les étapes suivantes sont répétées, de manière analogue, pour chaque pavé de composante obtenu à l’étape 42. Dans la suite, on décrit les traitements appliqués à un pavé de gouttes super-résolu, et éventuellement affiné, étant entendu que ces traitements sont appliqués de manière analogue à chaque pavé de gouttes super-résolu, et éventuellement affiné, obtenu par les traitements 42, 44. Le pavé de gouttes super-résolu est ensuite traité par l’application d’au moins un parmi une pluralité de traitements, respectivement un premier traitement 46, et/un deuxième traitement 48 et/ou un troisième traitement 50, pour obtenir des premier, et/ou deuxième et/ou troisième pavés de signature, comportant des caractéristiques du pavé de gouttes super-résolu traité. Le premier traitement 46 met en œuvre au moins un filtrage spectral appliqué au pavé de gouttes super-résolu (éventuellement affiné) obtenu à l’étape 44, tel que décrit plus en détail, selon un mode de réalisation, en référence à la FIG. 6 . Le premier traitement 46 comporte une étape 60 d’application d’une transformée de Fourier, sur le pavé de gouttes pour obtenir un pavé des fréquences. Le domaine de représentation du résultat de la transformée de Fourier est appelé domaine spectral. L’expression « transformée de type Fourier » désigne la transformée de Fourier et toutes ses variantes et généralisations aux hyperespaces, notamment la transformée de Hartley, la transformée de Hartley discrète (DHT), la transformée de Fourier rapide, la transformée de Fourier discrète, la transformée de Fourier discrète généralisée, la transformée de Fourier à court terme ou « short-time Fourier transform » ou « short-term Fourier transform » (STFT) en anglais, la transformée de Fourier fractionnaire ou « Fractional Fourier transform » (FRFT) en anglais, la transformée de Chirplet, la transformée de Hankel, la transformée de Fourier–Bros–Lagolnitzer, la transformée linéaire canonique, les transformées de type discrete-time Fourier transform (DTFT), la transformée de Fourier à espace discret ou « discrete-space Fourier transform » (DSFT) en anglais, la transformée en Z, la transformée en cosinus discrète modifiée ou « modified discrete cosine transform» (MDCT) en anglais, et la transformée de Fourier de groupes finis. De manière optionnelle, un cadre périphérique noir, i.e. de points de valeur nulle (zero-padding) est ajouté sur le pourtour du pavé de gouttes pour augmenter la résolution spatiale après transformée de Fourier. Le premier traitement 46 comprend ensuite un filtrage spectral 62, comprenant l’application d’un masque de fenêtrage prédéterminé, dans le domaine spectral, correspondant à une signature spectrale recherchée. Le filtrage 62 comprend l’application d’un masque de fenêtrage comportant des valeurs numériques réelles comprises entre 0 et 1. Ce masque a la même dimension que la transformée de Fourier du pavé d la composante et par multiplication de chaque terme du masque par son homologue dans la transformée de Fourier de la composante seuls les points du pavé des fréquences non-nulles du masque sont retenus, les autres points étant mis à zéro. Le masque a donc pour fonction de supprimer les contributions fréquentielles de valeur zéro, pour chaque point de la transformée de Fourier de la composante. La détermination du masque correspondant à un plan cristallin donné est déterminée sur des pavés représentant des réseaux théoriques. Par exemple, le masque à appliquer, correspond à un matériau donné, est obtenu, dans un mode de réalisation, par simulation du diagramme de diffraction correspondant au cristal observé, par exemple le silicium orienté [110], et ajustement des paramètres cristallins de longueurs (a,b,c) et d’angles (α,β,γ) définissant la maille du cristal pour correspondre au mieux aux taches obtenues dans le pavé des fréquences obtenu par l’étape 60, qui représente classiquement une bonne approximation du diagramme de diffraction de l’échantillon. Les taches observées dans le pavé des fréquences sont donc appelées taches de diffraction numériques, tout comme les taches de diffraction physiques classiquement observées dans les diagrammes de diffraction électroniques. Dans des hyperespaces de dimension supérieure, on obtient numériquement des boules de diffraction à partir du pavé de données représentatives de l’échantillon. Par exemple, en effectuant la statistique de toutes les largeurs à mi-hauteur des taches de diffraction, on choisit un diamètre égal à 4 fois la plus grande largeur à mi-hauteur obtenue pour définir le diamètre des taches du masque de fenêtrage. Dans un espace de dimension N strictement supérieure à 2 (hyperespace), la plus grosse boule de diffraction du pavé des fréquences est sélectionnée, puis représentée en coordonnées hypersphériques à partir de son centre. Le diamètre choisi est égal au quadruple de la largeur à mi-hauteur de l’intensité moyennée sur tous les angles de l’hyperespace. Plus généralement, la simulation atomistique permet de choisir le meilleur diamètre pour chaque cas particulier, afin de conserver uniquement l’information spectrale utile et rejeter les fréquences qui correspondent à des artéfacts tels que le bruit. Le masque de fenêtrage obtenu comprend alors des motifs (boules) qui ont un premier diamètre choisi. Un exemple de masque 71 est illustré à la FIG. 7 , décrite ci-dessous. Ce masque constitué de 2 taches de diffraction symétriques par rapport au centre permet de sélectionner les 2 plans cristallins correspondants aux taches et qui sont représentés sur la figure 73 après la transformée de Fourier inverse. Chaque couple de taches symétriques par rapport au centre, donc chaque famille de plans cristallins sélectionnés,est utilisable pour engendrer une signature spectrale du défaut, par exemple de la dislocation,à cartographier. L’étape 62 de filtrage spectral est suivie d’une étape 64 d’application d’une transformée de Fourier inverse au pavé des fréquences filtré, pour obtenir des données de signature correspondantes. Le premier traitement 46 comprend en outre une étape ultérieure 66 de correction d’artefacts introduits par la transformée de Fourier. En effet, il est connu que la transformée de Fourier est susceptible d’ajouter des artefacts, par exemple une périodisation ou un étalement du signal. La correction d’artefacts 66 met en œuvre l’application d’un filtrage spatial, ce qui permet d’enlever les artefacts, donc corriger les données de signature obtenues par le premier traitement. Un traitement automatique consiste à segmenter l’image de de gouttes (e.g. l’image 63 dans la FIG. 5 ) par exemple avec la méthode Bernsen ou par apprentissage machine, puis à remplacer le diamètre de chaque goutte par la distance médiane entre gouttes voisines. Ce masquage permet de conserver uniquement l’information centrée au voisinage des gouttes initiales, dans un rayon égal par exemple à la demi-distance médiane entre gouttes voisines. Les effets d’étalement au –delà de cette limite sont éliminés par ce traitement. Le rayon permet de définir le niveau d’étalement retenu au voisinage de chaque goutte. Dans des modes de réalisation, les étapes du premier traitement sont répétées pour une pluralité de masques de fenêtrage correspondant aux plans cristallins choisis. Il est utile de choisir au minimum deux boules de diffraction symétriques par rapport au centre du diffractogramme pour construire le masque de fenêtrage des plans cristallins. Plus on choisit de plans cristallins (donc de boules de diffraction) différents, plus on dispose d’un éventail de signatures des dislocations, afin de les identifier de la manière la plus précise possible. Les simulations théoriques permettent de révéler quels sont les plans cristallins les plus représentatifs de chaque dislocation. En effet, certaines dislocations n’ont parfois quasiment aucun impact sur certaines familles de plans mais déforment d’autres plans de manière très flagrante. La simulation théorique guide donc le choix des plans cristallins à sélectionner pour mieux trancher sur leur identification. Les données résultantes du premier traitement 46, pour chaque masque de fenêtrage, sont mémorisées et regroupées, de manière à former un premier pavé de signatures correspondant au pavé de gouttes super-résolu traité. A titre d’exemple, la FIG. 7 illustre une image d’entrée 65, correspondant à une image 2D d’un échantillon de Silicium Si[110] présentant une dislocation de type « vis » centrale, et l’image 67 (pavé de gouttes super-résolu) obtenue à l’issue de l’étape 44 à partir de l’image d’entrée 65. Le résultat de l’application de la transformée de Fourier est illustré par l’image 69 (représentation dans le domaine spectral). Le masque de fenêtrage spectral 71 correspond aux plans cristallins (-1-11) et (11-1) du Silicium orienté [110]. Le résultat obtenu après filtrage de l’image 71 par le masque de fenêtrage spectral 71 et transformée de Fourier inverse est l’image 73 qui permet de visualiser les plans (-1-11) et (11-1) de l’échantillon. Il est à noter que dans l’exemple de la FIG. 7 , le contraste et la luminosité sont ajustés au maximum, afin de mieux visualiser les plans cristallins. Les artefacts dus à la transformée de Fourier et leur correction sont illustrés dans un exemple dans la FIG. 8 . Dans la FIG. 8 sont illustrés une image d’entrée 75, l’image correspondante 77 obtenue après application du filtrage spectral et de la transformée de Fourier inverse sur l’image de gouttes super-résolue correspondante. Comme on peut l’observer dans la FIG. 8 , l’image 77 comprend une bordure d’artefacts. Le masque spatial 79 correspondant est appliqué à l’étape de correction 66, ce qui permet d’obtenir le premier pavé de signatures corrigé 81, également représenté sous forme d’image dans cet exemple. Plus généralement, la taille du premier pavé de signatures peut différer de la taille du pavé de données d’entrée traité, à condition de conserver au minimum les informations utiles, c’est-à-dire représentatives du pavé de composante traité, et donc de la composante de matériau observée. Le deuxième traitement 48 met en œuvre un calcul de diagramme de diffraction super-résolu, également appelé simplement diffractogramme super-résolu, du pavé de gouttes obtenu à l’étape 44, tel que décrit plus en détail, selon un mode de réalisation, en référence à la FIG. 9 . De préférence, le deuxième traitement met en œuvre la méthode d’obtention d’un diffractogramme super-résolu décrite dans le brevet FR3118254 « PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D’IMAGE POUR L’OBTENTION D’UNE IMAGE SUPER-RÉSOLUE ET D’UN DIFFRACTOGRAMME SUPER-RÉSOLU. » Dans un mode de réalisation, partant d’un pavé de gouttes super-résolu, le deuxième traitement 48 comprend une étape 70 d’érosion des gouttes, une étape 72 d’ajout d’un pourtour périphérique de zéros (ou « zero-padding » en anglais), une étape 74 d’application d’une transformée de Fourier et une étape 76 d’application d’une segmentation. L’étape optionnelle 70 d’érosion des gouttes consiste à réduire la taille initiale de chaque goutte du pavé de gouttes super-résolu. Chaque goutte peut être réduite selon un rapport prédéterminé ou de manière à être formée d’un nombre prédéterminé de points. Après l’érosion, un pavé érodé est obtenu. À l’extrême, chaque goutte du pavé de gouttes super-résolu peut être réduite à un ou à quelques points. L’étape 72 d’ajout d’un pourtour périphérique consiste à ajouter au pavé érodé un ensemble de points de valeur nulle à la périphérie, dans chacune des N dimensions de l’espace de représentation, ce qui permet d’obtenir un pavé augmenté. Le pourtour périphérique peut notamment comporter au minimum un unique point dans chaque dimension. L’ajout du pourtour périphérique a pour effet d’augmenter le nombre de points du pavé érodé et donc d’augmenter la résolution spatiale du diffractogramme. Il est à noter qu’en l’absence de l’étape 70 d’érosion, l’étape 72 est appliquée directement sur le pavé de gouttes super-résolu traité. L’étape 74 d’application d’une transformée de Fourier permet de passer du domaine spatial au domaine spectral. La mise en œuvre de l’étape 74 est analogue à la mise en œuvre de l’étape 60 décrite ci-dessus. Le deuxième traitement 48 comporte ensuite une étape de segmentation 76, lors de laquelle les valeurs des points du diffractogramme inférieures à un seuil prédéterminé sont mises à zéro afin de ne conserver que les gouttes de diffraction les plus brillantes qui se détachent sur fond noir, afin de permettre une comparaison directe et rapide avec les simulations de clichés de diffractions. En variante, la segmentation 76 est effectuée par une méthode de segmentation entraînée par apprentissage machine avec les variantes décrites précédemment. La méthode d’affinage permettant de s’approcher plus précisément du diffractogramme théorique consiste à multiplier le diffractogramme du pavé de gouttes par le diffractogramme théorique préalablement ajusté sur le diffractogramme du pavé de gouttes. Cette étape 78 est appelée « convolution théorique ». Pour réaliser cet ajustement, les 6 paramètres cristallographiques de longueur (a,b,c) et d’angles (α,β,γ) de la maille cristalline sont explorés pour minimiser l’écart quadratique moyen entre le diffractogramme théorique et le diffractogramme numérique du pavé de gouttes super-résolu. Idéalement la théorie devrait se superposer avec l’expérience mais en pratique il faut faire varier les paramètres cristallographiques pour obtenir le meilleur accord possible. Ce diffractogramme théorique optimisé est normalisé dans la gamme des nombres réels compris entre 0 et 1 pour obtenir au final un masque du diffractogramme théorique ajusté du pavé de gouttes. Le masquage permet de conserver dans le résultat expérimental uniquement l’information spectrale proche des valeurs théoriques attendues. Le masque de filtrage spectral peut également être obtenu en prenant le maximum entre le diffractogramme théorique ajusté et le masque obtenu par segmentation par apprentissage machine de la transformée de Fourier du pavé de composante. Cette dernière méthode permet de ne pas supprimer les informations fréquentielles provenant des éventuels défauts. Par définition, cet ensemble d’étapes permet d’obtenir un diffractogramme super-résolu affiné extrêmement précis qui constitue une nouvelle signature bien distincte de chaque type de dislocation. Le masque inclut les informations théorique et la présence de tous les défauts, donc le niveau de justesse et de précision de cette méthode est maximal. La FIG. 10 illustre une image 83 correspondant à un pavé de données comportant une dislocation de type « vis » 85, et le diffractogramme super-résolu 87 correspondant, obtenu après le deuxième traitement 48. Les données de sortie du deuxième traitement, i.e. le diffractogramme super-résolu (éventuellement affiné ) obtenu sont mémorisées, et forment un deuxième pavé de signature correspondant au pavé de gouttes super-résolu. Le troisième traitement 50 met en œuvre un calcul de caractéristiques à partir du tenseur de structure en chaque point d’au moins un sous-ensemble de points du pavé de gouttes super-résolu obtenu à l’étape 44, tel que décrit plus en détail, selon un mode de réalisation, en référence à la FIG. 11 . Le troisième traitement comprend le calcul 80, en chaque point du pavé de gouttes super-résolu, d’un tenseur de structure correspondant, fonction des valeurs de gradients directionnels, chaque direction correspondant à une dimension de l’espace de représentation à N dimensions. En un point donné P, de coordonnées Xp=(x1_p,x2_p,…,xN_p), le tenseur de structure est défini par la formule suivante, pour N=2 : Où est la dérivée partielle selon la première dimension, est la dérivée partielle selon la deuxième dimension, et w() est une fenêtre d’observation isotropique, centrée en P. Le symbole ‘*’ désigné l’opération de convolution. La fenêtre d’observation permet d’appliquer un lissage sur des points voisins, en d’autres termes de prendre en compte un voisinage du point P considéré. En 3 dimensions, la formule [MATH 1] devient : La généralisation de la formule [MATH 2] à N dimensions, avec N>3, est analogue, en calculant le champ des matrices de covariances locales des dérivées premières partielles dans les hyperespaces correspondants. Par la suite, les formules sont données pour N=2, la généralisation à N>2 étant à la portée de l’homme du métier. Les termes de la matrice exprimée par [MATH 1] sont également notés : Avec J 12 (p)=J 21 (p) comme cela ressort de [MATH 1] Par exemple, dans un mode de réalisation, les dérivées partielles sont obtenues par calcul de gradients directionnels, selon chacune des dimensions de l’espace. Le tenseur de structure est défini par la matrice de [MATH 1], appliquée avec les valeurs des gradients directionnels dans chaque direction. Le voisinage de points pris en considération est par exemple défini par un nombre N 0 de points voisins autour du point P considéré dans chaque direction. Par exemple, N 0 est choisi égal à la distance médiane entre gouttes voisines pour une structure de maille cristalline donnée. Le troisième traitement 50 comporte également une étape 82 de calcul d’une ou plusieurs valeurs caractéristiques du tenseur de structure. En N dimensions, les valeurs caractéristiques du tenseur de structure forment des tenseurs, parmi : des tenseurs des gradients dans chaque direction, des tenseurs des valeurs propres du tenseur de structure, un tenseur d’énergie, un tenseur de cohérence, un tenseur d’orientation, un tenseur d’indices de Harris, un tenseur d’indices de Harris-Laplace. Dans un mode de réalisation, cette étape de calcul 82 de valeurs caractéristiques du tenseur de structure comprend plusieurs sous-étapes. Ainsi, l’étape de calcul 82 comprend une sous-étape 84 de calcul des valeurs propres de la matrice de tenseur de structure associée au point P considéré. Dans le cas où N=2, le tenseur de structure en chaque point P considéré est une matrice 2x2, qui comporte deux valeurs propres associées, qui sont calculées analytiquement. Les valeurs propres du tenseur de structure associé au point P considéré sont notées respectivement λ 1 (p) et λ 2 (p). Les valeurs propres permettent d’obtenir des informations sur la distribution du gradient dans la fenêtre w, et pour discriminer entre régions à gradient directionnel, régions uniformes ou régions à symétrie rotationnelle. Les valeurs propres sont mémorisées à la sous-étape 84. De plus, le procédé comprend, optionnellement, une sous-étape 86 de calcul d’une valeur d’énergie associée au tenseur de structure, en appliquant la formule suivante : L’énergie d’un tenseur de structure, définie comme la somme de ses valeurs propres caractérise la dynamique. L’énergie du tenseur en un point exprime le contraste local au voisinage de ce point. (J. Angulo. Structure Tensor Image Filtering using Riemannian L1 and L∞ Center-of-mass. Image Analysis and Stereology, vol. 33, no. 2, pp. 95-105, 2014.) Si l’énergie est proche de 0, le point P appartient à une région homogène. La valeur d’énergie associée au point considéré est mémorisée. L’étape de calcul 82 comprend également, optionnellement, une sous-étape 88 de calcul de la cohérence associée, la cohérence étant définie par la différence entre la valeur propre maximale et la valeur propre minimale divisée par la somme de la valeur propre maximale et de la valeur propre minimale. La cohérence est également appelée facteur de confiance ou indicateur de dispersion. La cohérence représente une mesure de l’anisotropie locale et caractérise la dispersion de l’orientation du gradient c’est-à-dire la variabilité locale de la géométrie de l’image Soit λ max (p)=max(λ 1 (p), λ 2 (p)) la valeur propre maximale et λ min (p)=min(λ 1 (p),λ 2 (p)) la valeur propre minimale, la formule pour calculer la cohérence est : La valeur de cohérence associée au point considéré est mémorisée. L’étape de calcul 82 comprend en outre, optionnellement, une sous-étape 90 de calcul d’une orientation associée au point considéré, à partir des composantes du tenseur de structure. La valeur d’orientation est par exemple calculée par la formule : La valeur d’orientation associée au point considéré est mémorisée. Plus généralement, la méthode calcul de l’orientation est par exemple décrite dans la publication suivante : I. L. Dryden, A. Koloydenko and D. Zhou. Non-Euclidean Statistics for Covariance Matrices, with Applications to Diffusion Tensor Imaging . The Annals of Applied Statistics, vol. 3, no. 3, pp. 1102-1123, 2009. L’étape de calcul 82 comprend en outre, optionnellement, une sous-étape 92 de calcul d’une valeur d’indice de Harris au point P et/ou un calcul d’une valeur d’indice de Harris-Laplace au point P. L’indice de Harris, connu dans le domaine du traitement d’images, est utilisé pour la détection de coins dans les images numériques. De même, le calcul des valeurs d’indice de Harris-Laplace est connu en traitement d’images. Les valeurs d’indice de Harris et/ou de Harris-Laplace sont mémorisées. Ainsi, à l’issue de l’étape 82 de calcul de valeurs caractéristiques du tenseur de structure est formé (étape 94) un tenseur de signature associé au point considéré, dont les composantes sont des valeurs caractéristiques préalablement calculées. Dans un mode de réalisation, les caractéristiques du tenseur de structure retenues dans le tenseur de signature comprennent : des tenseurs des gradients dans chaque direction, des tenseurs des valeurs propres du tenseur de structure, un tenseur d’énergie, un tenseur de cohérence, un tenseur d’orientation, un tenseur d’indices de Harris, un tenseur d’indices de Harris-Laplace Selon des variantes, les caractéristiques du tenseur de structure retenues dans le tenseur de signature comprennent un sous-ensemble d’une ou plusieurs caractéristiques mentionnées ci-dessus. Il est à noter que dans une telle variante, certaines sous-étapes de calcul ne sont pas effectuées, par exemple si la valeur d’énergie n’est pas retenue parmi les composantes du tenseur de signature, la sous-étape de calcul et mémorisation de la valeur d’énergie n’est pas effectuée. Les étapes 80 à 94 sont répétées pour chaque point considéré. Ainsi, pour chaque point considéré, un tenseur de signature associé est obtenu et mémorisé. Après le traitement de l’ensemble des points considérés, le troisième traitement 50 comprend une étape 96 d’obtention d’un troisième pavé de signatures, associé au pavé de gouttes super-résolu, réunissant les tenseurs des signatures associées aux dislocations considérées. Chaque signature constitue un tenseur, donc le pavé final de signature est un assemblage de tenseurs qui caractérise précisément chaque dislocation. A titre d’exemple, la FIG. 12 illustre, pour N=2, le pavé 91 de valeurs de cohérence correspondant au pavé de données 83 de la FIG. 10 ; le pavé 93 de valeurs d'orientation correspondant ; le pavé 95 de valeurs d’énergie correspondant et le pavé 97 des valeurs d’indice de Harris correspondant. De retour à la FIG. 2 , le premier, deuxième et troisième pavé de signatures, obtenus respectivement en sortie du premier traitement 46, deuxième traitement 48 et troisième traitement 50, sont réunis à l’étape 52 pour former un pavé de signatures enrichi associé au pavé de gouttes super-résolu traité. Ce pavé de signatures enrichi est fourni en entrée d’une étape 54 de détection et localisation de dislocations. L’étape 54 met en œuvre une méthode de classification du pavé de signatures dans une ou plusieurs catégories de dislocations. La méthode de classification est préalablement entraînée par apprentissage machine, dans une phase préalable d’apprentissage, effectuée à partir d’exemples de dislocations simulées sur des pavés de données simulés, pour des structures théoriques. Par exemple, l’apprentissage machine est effectué avec un algorithme de type forêt aléatoire rapide « fast random forest », décrit dans l’article de Leo Breiman (2001). « Random Forests », publié dans Machine Learning. 45(1):5-32). En variante, d’autres algorithmes de classification par apprentissage machine peuvent être mis en œuvre, par exemple de type Bayesien, ou à base de fonctions, ou à base de règles, ou une combinaison de tels algorithmes, ou à base de toute la palette d’outils utilisés en classification par apprentissage machine. Selon une autre variante, la méthode de classification choisie met en œuvre un réseau de neurones, entraîné par apprentissage supervisé, par exemple un réseau de neurones convolutif CNN (pour « Convolutional Neural Networks »). Une autre variante est obtenue par apprentissage profond (« deep learning »). En sortie de l’étape 54 est obtenue une cartographie 35 des dislocations, comportant la localisation et le type de chaque dislocation détectée. Avantageusement, le cumul de plusieurs traitements et la sensibilité exceptionnelle de ces méthodes permet une caractérisation précise des dislocations de tout type (vis ; coin ou mixte), contrairement à toutes les méthodes actuelles de l’état de l’art. Procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon de matériau cristallin, comportant une acquisition d’au moins une image de microscopie dudit échantillon formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé de données d’entrée étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux, chaque donnée dudit pavé correspondant à un point de l’espace à N dimensions, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte des étapes de : pour au moins un pavé de données extrait dudit pavé de données d’entrée, dit pavé de composante, comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé, application (44) d’une transformation au pavé de composantes pour obtenir un pavé, dit pavé de gouttes super-résolu, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé, suivie d’au moins l’un des trois traitements suivants : application d’un premier traitement (46) audit pavé de gouttes super-résolu comportant une application d’un filtrage spectral sur ledit pavé de gouttes super-résolu, et/ou application d’un deuxième traitement (48) audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul de diagramme de diffraction super-résolu du pavé de gouttes super-résolu, et/ou application d’un troisième traitement (50) audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul d’un tenseur de structure associé à au moins un sous-ensemble de points du pavé de gouttes super-résolu ; formation (52) d’un pavé de signatures enrichi associé au pavé de gouttes super-résolu, ledit pavé de signatures enrichi réunissant, pour chaque point dudit pavé de gouttes, des données de sortie d’au moins un desdits premier, deuxième et troisième traitements ; détection et localisation (54) d’au moins une dislocation, par application d’une méthode de classification par apprentissage machine audit pavé de signatures enrichi. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la méthode de classification par apprentissage machine est soit supervisée, soit semi-supervisée, soit autonome après apprentissage préalable sur des pavés de signatures calculés sur des dislocations simulées, permettant d’obtenir une cartographie des dislocations correspondant audit pavé de gouttes. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, comportant une étape de découpage (42) du pavé de données d’entrée en pavés de composantes, chaque pavé de composante comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’application d’une transformation (44) pour obtenir un pavé de gouttes super-résolu comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé met en œuvre une étape de segmentation utilisant un algorithme d’apprentissage machine, entraîné pour classifier les données du pavé de gouttes super-résolu en deux classes, respectivement une classe de « fond » et une classe de « gouttes ». Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, comportant en outre un affinage pour obtenir un pavé de gouttes super-résolu affiné, par application d’un masque de filtrage spectral d’affinage, dans lequel le masque de filtrage spectral d’affinage est obtenu à partir du maximum de la segmentation par apprentissage machine de la transformée de Fourier du pavé de composante normalisé entre 0 et 1 et d’un diffractogramme théorique ajusté normalisé entre 0 et 1. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le premier traitement (46) comprend des étapes de: application (60) d’une transformée de Fourier sur le pavé de gouttes super-résolu pour obtenir un pavé des fréquences, filtrage spectral (62) par application d’une fenêtre de masquage sur le pavé des fréquences, ladite fenêtre de masquage correspondant à au moins deux plans cristallins correspondant à deux gouttes de l’espace des fréquences symétriques par rapport au centre de la transformée de Fourier des gouttes super-résolues de l’espace réel ; application (64) d’une transformée de Fourier inverse pour obtenir des données de signature correspondantes. Procédé selon la revendication 6, comportant en outre une étape de correction d’artefacts (66) introduits par la transformée de Fourier. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, dans lequel le filtrage spectral (62) est appliqué pour une pluralité de fenêtres de masquage correspondant à des plans cristallins distincts. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le deuxième traitement (48) comprend des étapes, appliquées sur ledit pavé de gouttes super-résolu, de : - ajout (72) d’un pourtour en périphérie, selon chacune des dimensions, d’au moins un point de valeur nulle, permettant d’obtenir un pavé augmenté, - application (74) d’une transformée de Fourier sur le pavé augmenté, - application (76) d’un masque de filtrage spectral d’affinage au résultat de l’étape précédente pour obtenir un diffractogramme super-résolu affiné du pavé de gouttes super-résolu, formant un deuxième pavé de signatures. Procédé selon la revendication 9, comportant en outre, avant l’étape d’ajout (72), une étape d’érosion des gouttes, chaque goutte du pavé de gouttes super-résolu ayant une taille initiale, de manière à réduire ladite taille initiale de chaque goutte, pour obtenir un pavé de gouttes érodé. Procédé selon la revendication 9 ou 10, comportant en outre, après l’étape d’application (76) d’un masque de filtrage, une étape d’application (78) d’une convolution théorique au diffractogramme super-résolu pour obtenir un diffractogramme super-résolu convolué de chaque pavé de composante super-résolu. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel ledit troisième traitement (50) comprend, pour au moins un sous-ensemble de points voisins dudit pavé de gouttes, des étapes de : -calcul (80) d’un tenseur de structure fonction des valeurs de gradients directionnels, chaque direction correspondant à une dimension dudit espace, dans un voisinage dudit point, -calcul (82) d’une ou plusieurs valeurs caractéristiques du tenseur de structure parmi : des tenseurs des gradients dans chaque direction, des tenseurs des valeurs propres du tenseur de structure, un tenseur d’énergie, un tenseur de cohérence, un tenseur d’orientation, un tenseur d’indices de Harris, un tenseur d’indices de Harris-Laplace, - formation (94) d’un tenseur de signatures associé audit point, le tenseur de signature ayant pour composantes lesdites valeurs caractéristiques du tenseur de structure ; -obtention (96) d’un troisième pavé de signatures correspondant audit pavé de gouttes super-résolu, ledit troisième pavé de signatures réunissant les tenseurs de signatures associés aux points dudit pavé de gouttes super-résolu. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon conforme aux revendications 1 à 12. Dispositif de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de dislocations dans un échantillon de matériau cristallin, configuré pour acquérir au moins une image de microscopie dudit échantillon formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé de données d’entrée étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux, chaque donnée dudit pavé correspondant à un point de l’espace à N dimensions, le dispositif étant caractérisé en ce qu’il est configuré pour mettre en œuvre : pour au moins un pavé de données extrait dudit pavé de données d’entrée, dit pavé de composante, comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé, un module (22) d’application d’une transformation au pavé de composant pour obtenir un pavé, dit pavé de gouttes super-résolu, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé, et pour mettre en œuvre au moins un parmi les trois modules suivants : un module (24) d’application d’un premier traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant une application d’un filtrage spectral sur ledit pavé de gouttes super-résolu, et/ou un module (26) application d’un deuxième traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul de diagramme de diffraction super-résolu du pavé de gouttes super-résolu, et/ou un module (28) d’application d’un troisième traitement audit pavé de gouttes super-résolu comportant un calcul d’un tenseur de structure associé à chaque point d’au moins un sous-ensemble de points du pavé de gouttes super-résolu ; ainsi que : - un module (30) de formation d’un pavé de signatures enrichi associé au pavé de gouttes super-résolu, ledit pavé de signatures enrichi réunissant, pour chaque point dudit pavé de gouttes super-résolu, des données de sortie d’au moins un desdits premier, deuxième et troisième traitements ; - un module (32) de détection et localisation d’au moins une dislocation, par application d’une méthode de classification par apprentissage machine audit pavé de signatures enrichi.