Die Möglichkeit, Proben mit hoher Elektronenstrahlsensitivität im Transmissionselektronenmikrosop zu untersuchen hat die strukturelle Biologie in den letzten Jahrzehnten revolutioniert. Um in wasserlöslichen Molekülen Schäden durch Dehydrierung vorzubeugen, werden diese hauptsächlich mittels niedrigdosis Kryoelektronenmikroskopie untersucht. Der limitierende Faktor dieser Methode, welche kürzlich mit dem Nobelpreis in Chemie ausgezeichnet wurde, ist jedoch die dafür notwendige hohe Molekülgröße von einigen tausend Atomen. Biologische Moleküle sind normalerweise groß genug für eine erfolgreiche Anwendung dieser Methode, kleine organische Moleküle und ähnliche Proben sind jedoch nicht geeignet. In den Materialwissenschaften sind die meisten elektronenstrahlsensitiven Proben jedoch letzgenannter Art, insbesondere wegen des hohen Interesses für kohlenstoffbasierte und niedrigdimensionale Materialien in den letzten Jahren. In dieser Arbeit werden daher Methoden zur Erfassung und Bearbeitung von niedrigdosis Rastertransmissionselektronenmikroskopiedaten elektronenstrahlsensitiver Proben entwickelt. Zunächst wird eine Maximum-Likelihood-Methode vorgestellt, die erfolgreich Probenstrukturen aus niedrigstdosis Rastertransmissionselektronenmikroskopiedaten rückgewinnen kann, auch wenn keinerlei Strukturen in den einzelnen Bildern sichtbar sind. Diese Methode berücksichtigt den gesamten Datensatz für die Rekonstruktion und kann somit durch Rauschen verdeckte, häufig autretende Merkmale hervorbringen. Um geeignete Datensätze aufzuzeichnen, darf der abzubildende Probenbereich vor der eigentlichen Datenerfassung keiner Elektronenstrahlung ausgesetzt werden. Dies wird durch eine automatisierte Datenerfassung ermöglicht, wobei der Probentisch im Nion UltraSTEM 100 in einem regelmäßigen Raster über den abzubildenden Bereich geführt wird. Dabei wird der korrekte Fokus durch Interpolation zwischen mehreren, durch den Benutzer gewählten, Stützstellen errechnet. Um die Effizienz von Elektronendetektoren zu verbessern, welche eine wichtige Rolle für die Qualität der aufgenommenen Niedrigdosisdaten spielt, wurde außerdem eine rein auf Software basierende Lösung zum zählen einzelner aud den Detektor treffenden Elektronen entwickelt. Es wird gezeigt, dass damit Ausreißer aus den Daten entfernt werden können und der Kontrast in den Bildern erhöht werden kann. Am Anfang des Ergebnisteils werden alle diese Methoden kombiniert und damit Defekte in Graphen aus niedrigdosis Rastertransmissionselektronenmikroskopiedaten rekonstruiert. Im Folgenden wird dann auf organische Moleküle und durch Elektronenbestrahlung hervorgerufene Schädigungsmechanismen in dieser Materialklasse eingegangen. Durch die Kombination von Niedrigdosisabbildungen und Translationsmittelung können außerdem atomar aufgelöste Bilder eines einlagigen organischen Kristalls erzeugt werden. Zusätzlich werden detaillierte Einblicke in die in der Literatur vorgeschlagenen Schädigungsmechanismen erzielt. Der Fokus des letzten Abschnitts liegt auf der Implantation von Stickstoff in Graphen mittels Ionen niedriger Energie. Neben der Beeinflussung der elektronischen Eigenschaften des Materials, erlaubt es diese Methode auch auf kontrollierte Weise Defekte in Graphen zu erzeugen. Solche Defekte können dabei helfen, einzelne organische Moleküle auf der Oberfläche zu immobilisieren und es damit ermöglichen diese, unter Normalbedingungen hochgradig mobilen, Materialien abzubilden.

Being able to image highly electron-beam sensitive specimens in the transmission electron microscope has revolutionized the field of structural biology over the past few decades. In order to prevent damage by dehydration of water-soluble molecules, low-dose cryo electron microscopy is the method-of-choice in this field. The main limitation of this method, which has recently been awarded with the Nobel price in chemistry, is its need for fairly large molecules (> a few thousand atoms) to be successful. While bio-molecules are usually large enough, small organic molecules and similar objects are not suitable for this. However, beam-sensitive specimens in materials science are mostly of this kind, especially with the recent interest in carbon-based and low-dimensional materials. This thesis therefore focuses on the development of acquisition and processing methods for low-dose scanning transmission electron microscopy. First, we present a maximum-likelihood reconstruction algorithm that can successfully recover structures from very-low dose (scanning) transmission electron microscopy data, where no structure is visible in the individual images. By considering the whole data set at once, this method can find frequently occurring features that are hidden in the noise. In order to acquire suitable low-dose data sets, one has to ensure that no dose is put into the area-of-interest prior to imaging the sample for focusing and tuning. To achieve this, we have developed an automated approach that moves the sample stage of the Nion UltraSTEM 100 across the area-of-interest in a regular pattern. The correct focus is thereby obtained by interpolation between several user-selected sampling points. In order to improve the detector efficiency, which plays an important role in low-dose electron microscopy, we developed a pure software approach to count individual electrons. We demonstrate that this method can effectively remove outliers from the data and that it increases the contrast in the low-dose images. By applying all of these methods we are able to successfully reconstruct point-defects in graphene from low-dose scanning transmission electron microscopy data in the first part of the results section. The next section focuses on analyzing organic molecules and electron-beam induced damage in this material. By combining low-dose imaging with translational averaging we are able to obtain atomically resolved images of a mono-layer organic crystal. Additionally we can gain insights into the damage mechanisms in this material that were proposed in literature earlier. The last part focuses on low-energy ion implantation of nitrogen into graphene, which, besides changing the electronic properties of the material, also allows to create defects in graphene in a controlled way. These defects could act as pinning centers for adsorbates, thus facilitating low-dose imaging of organic molecules on graphene which are typically highly mobile under ambient conditions.