U današnje vrijeme proizvodnja postaje sve fleksibilnija, zbog čega se kod robotskog rukovanja javlja sve veća potreba za brzom prilagodljivošću i invarijantnošću prema svojstvima proizvoda. Zadatak ovog diplomskog rada je osmisliti i integrirati sustav za inteligentno robotsko rukovanje prehrambenim proizvodima, temeljen na prikupljanju njihovih slika i oblaka točaka, detekciji na slikama neuronskom mrežom, određivanju položaja u prostoru te planiranju i realiziranju hvatanja na temelju geometrije. Korištene se slike i oblaci točaka prikupljaju 3D vizijskim sustavom Intel RealSense D435 postavljenim na kolaborativnog robota Universal Robots UR5, uz provođenje kalibracije 3D vizijskog sustava naspram robotske hvataljke. Za detekciju proizvoda na slikama koristi se neuronska mreža YOLO v5, trenirana na posebno izrađenom skupu označenih slika, dok se za određivanje položaja proizvoda u prostoru koristi knjižnica Open3D za obradu oblaka točaka. Kao temelj za planiranje hvatanja proizvoda koristi se algoritam za analizu glavnih komponenti (eng. Principal component analysis – PCA). Navedeni se elementi sustava povezuju grafičkim korisničkim sučeljem, dok se komunikacija između robota i računala ostvaruje TCP/IP protokolom. U radu se najprije daje uvod u navedeno područje s detaljima zadatka, nakon čega se opisuje način integracije svakog od elemenata sustava, uz zasebne analize njihovih rezultata. Zadatak se zaokružuje analizom rezultata i evaluacijom sustava u cjelini, nakon čega se izvodi odgovarajući zaključak.