Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) realizado em 21/11/2017

Emerson Carlos Pedrino

Professor (Doutor) Associado do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Possui graduação em Engenharia Elétrica e Bacharelado em Física Computacional, ambas pela Universidade de São Paulo - EESC (2016) e IFSC (2000) -, Mestrado em Engenharia Eletrica pela Universidade de São Paulo - EESC (2003) - e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo - EESC (2008). Também possui Especialização em Geoprocessamento pela Universidade Federal de São Carlos (2003). Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação, Engenharia Elétrica e Geoprocessamento, atuando principalmente nos seguintes temas: desenvolvimento de arquiteturas rápidas e inteligentes para processamento de imagens em tempo real utilizando dispositivos de lógica programável de alta capacidade, instrumentação microprocessada, programação genética, morfologia matemática, sensoriamento remoto e visão robótica. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/6481363465527189 (07/11/2017)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise: 2009-2017
  • Endereço: Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação. Rodovia Washington Luiz , km 235, 13565-905 - Sao Carlos, SP - Brasil Telefone: (016) 33518613
  • Grande área: Engenharias
  • Área: Engenharia Elétrica
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (5)
    1. 2016-Atual. Projeto de Pesquisa Regular - FAPESP: 2015/23297-4: Sistema para Geracao Automatica de Hardware em FPGAs por Programacao Genetica Cartesiana
      Descrição: Este projeto de pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema automático para geração de circuitos digitais, voltado a uma dada aplicação, a ser implementado em FPGA, baseado na técnica conhecida como Programação Genética Cartesiana (PGC). Considerando-se que o melhor desempenho para um dado algoritmo só é obtido quando este é implementado em hardware, tal abordagem pode ser útil como uma ferramenta complementar para disciplinas introdutórias de Sistemas Digitais em cursos de graduação da área, pesquisas na área de Arquitetura de Computadores, além de ser uma ferramenta relevante para projetistas de sistemas de hardware em geral. Inicialmente, o sistema evolutivo capaz de solucionar os problemas será desenvolvido e simulado no software MATLAB. Utilizando a técnica de Programação Genética Cartesiana, o programa gerará blocos lógicos primitivos, tais como portas AND, OR e NOT, além de Flip-Flops (fenótipos). A partir da configuração inicial gerada, o sistema realizará uma busca no espaço de possíveis composições de operadores lógicos primitivos, buscando encontrar um caminho entre as entradas e as saídas desejadas compondo, dessa maneira, o circuito correspondente à aplicação desejada pelo usuário. Tal programa será representado na forma de um grafo indexado, a ser codificado como uma sequência de números inteiros, que indicarão as ligações entre os blocos lógicos necessários, além das funções lógicas desempenhadas por estes. Posteriormente, a solução apresentada pelo sistema evolutivo será convertida de forma flexível e automática, em uma arquitetura de hardware parametrizável, por meio de uma Linguagem de Descrição de Hardware (VHDL ou Verilog), para implementação em FPGA (Field-Programmable Gate Array). Assim, é pretendido criar um sistema inteligente que irá gerar circuitos digitais de forma automática para serem implementados diretamente em FPGA. As aplicações para este tipo de sistema são diversas e, dentre elas, destacam-se: geração automática de filtros de imagens e sinais, de máquinas de estados, de arquitetura de computadores, sistemas para agricultura de precisão, só para citar algumas. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (3) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador / Maria do Carmo Nicoletti - Integrante / José Carlos de Melo Vieira Júnior - Integrante.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    2. 2016-Atual. CARACTERIZACAO FISICA, QUIMICA, HISTOLOGICA, SENSORIAL E TECNOLOGICA DA CARNE DE PEITO DE FRANGOS DE CORTE E DE PERUS ACOMETIDOS PELAS MIOPATIAS "WHITE STRIPING" E PEITORAL PROFUNDA
      Descrição: Este trabalho será desenvolvido na Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias da UNESP, Campus de Jaboticabal, em parceria com outras instituições de ensino e pesquisa localizadas nas Regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste do Brasil. O objetivo deste estudo é caracterizar a carne de peito de frangos de corte e de perus acometidos pelos diferentes graus de severidade das miopatias "White Striping" e peitoral profunda (MPP), bem como avaliar a influência destas miopatias na qualidade da carne, de maneira que a intenção de compra por parte do consumidor possa ser influenciada. Serão utilizadas amostras provenientes de aves de diferentes linhagens, criadas e abatidas na região sudeste do Brasil. Serão utilizadas amostras do músculo Pectoralis major oriundas de frangos de corte e de perus, acometidos pela miopatia "White Striping" em seus diferentes graus de severidade. Serão utilizadas também amostras do músculo Pectoralis major remanescente de carcaças de frangos de corte e de perus classificadas como acometidas pela MPP (em diferentes graus de severidade) e que foram liberadas para consumo humano pelo Serviço de Inspeção Federal. Serão avaliados cor, pH, capacidade de retenção de água, perda de peso por cozimento, força de cisalhamento, oxidação lipídica, proteínas sarcoplasmáticas e miofibrilares, índice de fragmentação miofibrilar, comprimento de sarcômero, colágeno total e termosolúvel, composição química, colesterol, perfil de ácidos graxos, análise sensorial e avaliação histológica dos músculos. Serão processados hambúrgueres e salsichas utilizando carnes do peito de frangos e perus acometidas pelos diferentes graus de severidade da miopatia "white striping". Os produtos cárneos serão avaliados com relação ao rendimento de processo, estabilidade da emulsão, encolhimento e perdas no cozimento, perfil de textura, cor, pH e análise sensorial. Serão realizados experimentos independentes para cada uma das miopatias estudadas. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Integrante / Hirasilva Borba - Coordenador / Aline Giampietro Ganeco - Integrante / Fabio Bento Takeda - Integrante.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    3. 2012-2014. Projeto de Pesquisa Regular - FAPESP : 2012/13899-9: ARQUITETURA RECONFIGURAVEL VIRTUAL PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS EM TEMPO REAL.
      Descrição: O presente projeto tem por objetivo dar continuidade ao trabalho anterior de pesquisa (Projeto FAPESP: 2009/17736-4), no qual foi implementada uma arquitetura original para processamento de imagens em tempo real. A arquitetura desenvolvida anteriormente é uma arquitetura reconfigurável por meio de instruções morfológicas, lógicas, e de convolução, geradas automaticamente por software por meio de programação genética. A arquitetura desenvolvida utilizou FPGAs de alta complexidade e tem um grande número de aplicações em processamento de imagens, entre elas: filtragem, reconhecimento inteligente de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais. As imagens são fornecidas ao sistema por meio de uma câmera de vídeo comercial e os resultados podem ser visualizados em tempo real através de um monitor de vídeo. A arquitetura é capaz de processar, de forma rápida, imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas utilizando uma seqüência de operadores morfológicos, lógicos e de convolução selecionados por um utilitário inteligente, baseado em programação genética, executado em um computador pessoal. Apesar de todas as contribuições obtidas anteriormente, o treinamento inteligente da arquitetura (determinação da melhor sequencia de operadores e parâmetros) realizado em software, demanda muito tempo de processamento. O presente projeto tem por objetivo investigar métodos de reconfiguração virtual para implementar os processos de treinamento para a arquitetura desenvolvida em hardware, diretamente na FPGA, de modo a reduzir o tempo de processamento para esta fase do processo. Para atingir o objetivo proposto será utilizada uma nova abordagem de programação genética destinada ao projeto automático de hardware, que é a programação genética cartesiana. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
      Descrição: O presente projeto tem por objetivo dar continuidade ao trabalho anterior de pesquisa (Projeto FAPESP: 2009/17736-4), no qual foi implementada uma arquitetura original para processamento de imagens em tempo real. A arquitetura desenvolvida anteriormente é uma arquitetura reconfigurável por meio de instruções morfológicas, lógicas, e de convolução, geradas automaticamente por software através de programação genética. A arquitetura desenvolvida utilizou FPGAs de alta complexidade e tem um grande número de aplicações em processamento de imagens, entre elas: filtragem, reconhecimento inteligente de padrões, e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais. As imagens são fornecidas ao sistema através de uma câmera de vídeo comercial e os resultados podem ser visualizados em tempo real através de um monitor de vídeo. A arquitetura é capaz de processar, de forma rápida, imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas utilizando uma seqüência de operadores morfológicos, lógicos e de convolução selecionados por um utilitário inteligente, baseado em programação genética, executado em um computador pessoal. Apesar de todas as contribuições obtidas anteriormente, o treinamento inteligente da arquitetura (determinação da melhor sequencia de operadores e parâmetros) realizado em software, demanda muito tempo de processamento. O presente projeto tem por objetivo investigar métodos de reconfiguração virtual para implementar os processos de treinamento para a arquitetura desenvolvida em hardware, diretamente na FPGA, de modo a reduzir o tempo de processamento para esta fase do processo. Para atingir o objetivo proposto será utilizada uma nova abordagem de programação genética destinada ao projeto automático de hardware, que é a programação genética cartesiana. Assim, os parâmetros genéticos, e os pares de imagens de entrada, para o treinamento da arquitetura, serão passados por software ao sistema, e o processamento evolucionário, incluindo os cálculos de aptidão de cor. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Edilson Reis Rodrigues Kato - Integrante / Emerson Carlos Pedrino - Coordenador / Valentin Obac Roda - Integrante.
      Membro: Edilson Reis Rodrigues Kato.
    4. 2010-2012. Projeto de Pesquisa Regular - FAPESP : 2009/17736-4: ARQUITETURA PIPELINE RECONFIGURAVEL ATRAVES DE INSTRUCOES GERADAS POR PROGRAMACAO GENETICA PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS UTILIZANDO FPGAs.
      Descrição: No presente projeto, pretende-se ampliar o trabalho de doutorado do requisitante, aumentando a capacidade de hardware, a complexidade das operações e a forma de aprendizado de uma arquitetura pipeline reconfigurável por programação genética por meio de um FPGA que deverá servir de suporte ao desenvolvimento de algoritmos rápidos de visão artificial ou processamento digital de imagens. Durante o processamento, o sistema deverá realizar a aquisição de imagens, o processamento rápido das imagens digitais obtidas e os resultados deverão ser visualizados através de um monitor de vídeo convencional. Também, os resultados obtidos poderão ser armazenados em disco por meio do uso de uma placa de aquisição de imagens acoplada ao computador hospedeiro. Por fim, para o processo de validação da nova arquitetura proposta deverão ser implementadas aplicações de visão computacional para controle de um protótipo robótico em tempo real. Também, as novas instruções da arquitetura pipeline deverão ser implementadas por meio de um ambiente contendo um processador convencional para fins de comparação de resultados e desempenhos obtidos pelas duas formas de implementação. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (13) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    5. 2009-2014. INCT ( Instituto Nacional de Ciencia e Tecnologia ) de Sistemas Embarcados Criticos
      Descrição: O Instituto de Sistemas Embarcados Críticos foi criado com objetivo geral de elevar o nível de conhecimento, competência e qualidade no país sobre o desenvolvimento desse tipo de sistema, considerando que se trata de tecnologia importante para apoiar o desenvolvimento de áreas estratégicas do país, como a do meio ambiente, a de segurança e defesa e a de agricultura. É um projeto abrangente e envolve grupos de pesquisadores de nove universidades brasileiras e sete empresas. Os principais objetivos mais específicos são: o desenvolvimento de pesquisas para a construção de sistemas embarcados críticos com ênfase para veículos autônomos móveis e a construção de pelo menos dois protótipos de veículo, um aéreo e um terrestre, com o objetivo de serem transferidos para as empresas associadas, visando a possível fabricação e comercialização. Outros objetivos relevantes são a produção de uma metodologia que documente esse conhecimento e possa ser usada para o treinamento de pessoal formado na área; a produção de mestres e doutores e produção intelectual na forma de artigos científicos apresentados e publicados em conferências e periódicos de boa qualidade, bem como de patentes. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Integrante / José Carlos Maldonado - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (7)
    1. Prêmio CREA-SP de Formação Profissional - Primeiro Lugar entre os Formandos de Engenharia Elétrica / Sistemas de Energia e Automação - 2016, EESC-USP.. 2016.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    2. Prêmio Instituto de Engenharia - Primeiro Lugar entre os Formandos de Engenharia Elétrica / Sistemas de Energia e Automação - 2016, EESC-USP.. 2016.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    3. Professor Patrono da Turma de 2009 de Engenharia da Computação, Departamento de Computação/UFSCar.. 2014.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    4. Professor homenageado pelos formandos de Ciência da Computação (2011) - UFSCar, UFSCar.. 2012.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    5. Architecture for binary mathematical morphology reconfigurable by genetic programming. Um dos melhores trabalhos apresentados na "VI Southern Programmable Logic Conference", SPL (Southern Programmable Logic Conference).. 2010.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    6. Professor Homenageado da turma de Engenharia Elétrica dos formandos de 2008, Universidade Central Paulista.. 2009.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    7. Professor Homenageado da turma de Engenharia de Computação dos formandos de 2008, Universidade Central Paulista.. 2009.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (11)
    1. SBAC-PAD.Automatic Generation of Custom Parallel Processors for Morphological Image Processing. 2014. (Simpósio).
    2. IEEE SMC 2013 - IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. A Binary Morphology-Based Clustering Algorithm Directed by Genetic Algorithm. 2013. (Congresso).
    3. VII Encontro de Registros Multiunitários.Projeto de circuitos usando a abordagem de programação genética cartesiana. 2012. (Encontro).
    4. 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA). Automatic Construction of Image Operators using a Genetic Programming Approach. 2011. (Congresso).
    5. 2011 VII Southern Conference on Programmable Logic. INTELLIGENT FPGA BASED SYSTEM FOR SHAPE RECOGNITION. 2011. (Congresso).
    6. VII Southern Conference on Programmable Logic. Using a WII remote and a FPGA to drive a mechanical Arm. 2011. (Congresso).
    7. 17th International Conference on System, Signals and Image Processing. An FPGA-Based Region-Growing Architecture for Binary Images. 2010. (Congresso).
    8. 17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. Color Mathematical Morphology in a FPGA. 2010. (Congresso).
    9. 24th IEEE International Parallel Distributed Processing Symposium.Reconfigurable Architecture for Mathematical Morphology using Genetic Programming and FPGAs. 2010. (Simpósio).
    10. VI Southern Programmable Logic Conference. A reconfigurable general framework for pipelined image processing: a color mathematical morphology application. 2010. (Congresso).
    11. VI Southern Programmable Logic Conference. Architecture for binary mathematical morphology reconfigurable by genetic programming. 2010. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (4)
    1. SAITO, J. H. ; PEDRINO, E. C.. VII Encontro de Registros Multiunitários. 2012. Outro
    2. PEDRINO, E. C.. 8a Jornada Científica e Tecnológica da UFSCar. 2009. (Congresso).. . 0.
    3. PEDRINO, E. C.. Designer Forum Chairman da "V Southern Programmable Logic Conference - SPL". 2009. (Congresso).. . 0.
    4. PEDRINO, E. C.. IX Congresso de Iniciação Científica da UNICEP. 2006. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações



Data de processamento: 24/11/2017 12:06:50