Micro and nanomotors (NM) are small devices capable of autonomous propulsion. With the development of new techniques for nanofabrication there is as much ability as ever to synthesize NM, and interest in them has been steadily growing for the past decade with no signs of stopping. As the details of motion are being discovered and competition for more efficient NM increases, there is a larger pressure put into obtaining quality numerical results from experimental setups that can endure statistical testing and are more than qualitative observations. This proves to be a complicated issue because of effects at the nanoscale like Brownian motion, which affect particle movements and can mask or even fake self-propulsion if the researcher is not aware of them. The best way to ensure that numerical results like NM velocity or orientation are correct is to compute the quantity known as mean square displacement (MSD) and fit it to known motion models. This way it becomes possible to distinguish an actively moving particle from passively moving ones due to diffusion or sedimentation. Accurate particle tracking on NM videos becomes necessary. But to achieve statistically significant data a huge sample size is needed, which usually makes manual particle tracking an inviable option. This work presents the development of an automatic particle tracking software geared towards NM detection. The tracking is performed in several steps. First the frame image is pre-processed and cleaned of noise, then the particles are detected by using thresholding, edge detection techniques, or background extractions, their shape is analyzed and useful information saved. Once the NM are detected at each frame, later their trajectories are linked by proximity, in a way that allows particles to go missing for some steps. And finally relevant information like MSD or angular velocity can be calculated from the obtained set of data points, which is later stored in a readable file. The usefulness of the tracking code is compared with other existing programs, and it is found that not many freely available software can adapt as well as this one to the detection of NM, and furthermore the calculation of other additional data like axis orientation either doesn’t exist or is much more limited. Due to its specificity towards NM analysis the code has proven to be a very useful tool. A few examples are shown in which the code has been used, sometimes independently by other researchers, to produce relevant results in real applications.

Micro y nanomotores (NM) son pequeños aparatos capaces de moverse de manera autónoma. Con el desarrollo de nuevas técnicas de nano fabricación la síntesis de NM es más fácil que nunca, y el interés en ellos ha crecido de manera continuada durante la última década sin mostrar signos de detenerse. A medida que detalles sobre su movimiento son descubiertos y la competición para la fabricación de NMs más eficientes aumenta, crece también la presión en obtener resultados numéricos que sean de calidad y vayan más allá de observaciones cualitativas. Este objetivo acabo siendo complicado debido a efectos propios de la escala nano como el movimiento browniano, que afecta el movimiento de partículas y puede enmascarar o incluso falsear propulsión autónoma de NMs. La mejor manera de asegurar que resultados numéricos como velocidades u orientaciones son correctos es computar la cantidad conocida como “mean square displacement” (MSD) i ajustarse a modelos de locomoción ya conocidos. Así resulta posible distinguir partículas que se mueven activamente de las que lo hacen de manera pasiva. Por lo tanto, la realización de tracking con exactitud de los NM se vuelve un paso necesario en la investigación. En este trabajo se presenta el desarrollo de un software de tracking automático pensado especialmente para la detección de NMs. El tracking se hace en diversos pasos. Primero la imagen es pre-procesada y limpiada de posible ruido, después las partículas son detectadas usando diferentes métodos de binarización, sus formas analizados y toda la información importante acaba siendo guardada. Una vez los NMs han sido detectados en cada frame, sus trayectorias son unidas basándonos en su proximidad. I finalmente toda la información relevante como MSD es calculada y extraída en ficheros que pueden ser leídos por el usuario del software. La utilidad del código de tracking aquí desarrollado es comparada con otros programas existentes, y se concluye que no hay otro software disponible libremente que pueda adaptarse tan bien como este a la detección de NMs, y que además el cálculo de otras cantidades como la orientación o bien no existen, o son más limitadas. Gracias a su especificidad el código ha sido utilizado, a veces independientemente, por otros investigadores para producir resultados que han acabado, algunos de ellos, en publicaciones científicas.

Micro i nanomotors (NM) son petits aparells capaços de moure’s de manera autònoma. Amb el desenvolupament de noves tècniques de nano fabricació la síntesis de NMs es més possible ara que mai, i el interès en ells ha crescut de manera continuada durant la última dècada sense mostrar signes de parar-se. A mesura que detalls sobre el seu moviment son descoberts i la competició per a la fabricació de NMs més eficients augmenta, creix també la pressió en obtenir resultats numèrics de qualitat que vagin més enllà de observacions qualitatives. Això acaba sent complicat degut a efectes propis de la escala nano com el moviment brownià, que afecta el moviment de partícules i pot emmascarar o fins i tot falsejar propulsió autònoma de NMs. La millor manera d’assegurar que resultats numèrics com velocitats o orientacions son correctes es calculat la quantitat coneguda com “Mean Square Displacement” (MSD) i ajustar-la a models de locomoció ja coneguts. Així resulta possible distingir partícules que es mouen activament de altres que ho fan de manera passiva. Per tant, la realització de un tracking exacte dels NMs es torna un pas vital en la recerca. En aquest treball presentem el desenvolupament de un software de tracking automàtic pensat especialment per a la detecció de NMs. El tracking es fa en diversos passos. Primer la imatge es pre-processada i netejada de possible soroll, després les partícules son detectades utilitzant diversos mètodes de binarització, les seves formes analitzades y tota la informació important es guardada. Un cop els NMs han sigut detectats a cada frame, les seves trajectòries son unides per proximitat. Finalment tota la informació rellevant com el MSD es calculada y extreta en fitxers que poden ser llegits per el usuari del software. La utilitat del codi de tracking es comparada amb altres programes existents, i es conclou que no hi ha un altre software disponible lliurement que pugui adaptar-se tan be com aquest a la detecció de NMs, i que a mes el càlcul de altres quantitats com orientació o bé no existeixen o són més limitades. Gracies a la seva especificitat el codi ha sigut utilitzat, a vegades independentment, per altres investigadors per produir resultats que han acabat, en alguns casos, en publicacions científiques.