В последнее время в космической отрасли и автомобилестроении широко применяются алгоритмы машинного зрения. В задачах компьютерного зрения может потребоваться определение порядка расположения предметов в пространстве. На первый взгляд, данная задача кажется тривиальной, но условия фотографирования сильно влияют на качество результата. Существует целое множество решений для нахождения порядка расположения объек-тов на изображениях. При этом большинство из них оказываются малоприменимыми для работы с рукотворными объектами. Один из частных случаев данной задачи – упорядочивание объектов по плоской таблице. Основными проблемами при ее решении являются фотографии с перспективными искажениями и небольшими смещениями объектов относительно друг друга. В данной статье изложены результаты проведенных исследований этого направ-ления, рассмотрены эвристический и нейросетевой подходы к решению. Нейросетевой метод показал наиболее удовлетворительные результаты, а архитектура спроектированной нейронной сети, описанной в статье, названа авторами нейротабулятором.