O electrospinning (deposição eletrostática) representa um método simples e conveniente para preparar bras poliméricas e bras cerâmicas com interiores sólidos ou ocos, excepcionalmente longos em comprimento, uniformes no diâmetro, variando no intervalo de dezenas de nanômetros a vários micrômetros, com diversicadas composições. Apesar da potencialidade e versatilidade da Microscopia Eletrônica de Varredura existe um grande problema de caracterizar nanobras, já que este processo não é feito automaticamente. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para extração automática de medidas em imagens SEM, como uma alternativa eciente em relação aos softwares semi-automáticos propostos na literatura. A metodologia proposta envolve o processamento das imagens SEM usando Morfologia Matemática e os resultados obtidos são discutidos e comparados àqueles processados por Redes Neurais Celulares e pelo método de Otsu. Imagens coletadas do microscópio foram analisadas por técnicas de processamento de imagens para determinação do diâmetro das nanobras. Os resultados mostraram boa concordância entre as metodologias estudadas e o método padrão-ouro indicando que os mesmos podem substituí-lo para constituir uma alternativa automática na caracterização de nanobras.

The electrospinning technique represents a simple and convenient process to provide polymers and ceramics bers with both solid and hollow interiors that are exceptionally long in length, uniform in diameter, varying within the interval of few nanometers to several microns, and diversied in composition. Despite the versatility and potencially the scanning electron microscopy (SEM) there is a serious problem to characterize nanobers, as it is not made automatically. This work presents novel methodology software for automatic measurement in SEM images, as an eficient alternative in comparison with semi-automatic softwares proposed in literature. The proposed methodology involves the image processing SEM using Mathematical Morphology and the obtained results are argued and compared with those processing for Celullar Neural Network and Otsu method. The microscope images were assessed and analysed by imagery processing techniques to determinate diameters of nanobers. The results has shown good agreement between the investigated and gold standard methods suggesting that the same ones can substitute it to constitute an automatic alternative in the nanobers characterization.