Аннотация:В последнее время в различных отраслях, таких как космическая, автомобилестроение, широко применяются алгоритмы машинного зрения. В разных задачах компьютерного зрения может потребоваться определить порядок расположения предметов в пространстве. На первый взгляд, данная задача может показаться тривиальной, но условия фотографирования сильно влияют на качество результата. Существует целое множество решений для нахождения порядка расположения объектов на изображениях. При этом большинство из них оказываются малоприменимыми для работы с рукотворными объектами. Одним из частных случаев данной задачи является упорядочиванию объектов по плоской таблице. Основными проблемами при решении данной задачи являются фотографии с перспективными искажениями и небольшими смещениями объектов друг относительно друга. В данной статье изложены результаты проведенных исследований этого направления, рассмотрены эвристический и нейросетевой подходы решения. Нейросетевой метод показал наиболее удовлетворительные результаты, а архитектура спроектированной нейронной сети, описанной в данной статье, названа авторами нейротабулятором.