Конечно, давай разберёмся. Для начала тебе понадобится продвинутый фронт-энд: маленькая камера для цвета и формы, ИК-датчик расстояния для определения размера и тензодатчик для веса. Подключи их к микроконтроллеру – например, ESP32, если тебе нужен Wi-Fi, или Teensy для минимальной задержки. Главное – алгоритм классификации: начни с небольшой сверточной нейронной сети, обученной на датасете с распространёнными предметами, а потом дообучи её на своей коллекции, чтобы добиться этой цели в 99 процентов. Не забудь про обратную связь: после каждой сортировки записывай результат, позволь системе корректировать себя, если что-то попадёт не в тот контейнер. Я бы посоветовал сделать корпус модульным, чтобы можно было менять набор датчиков по ходу работы. Точность – в деталях: выравнивай датчики максимально точно, откалибруй тензодатчик с помощью эталонных грузов и проведи несколько тысяч тестовых циклов, прежде чем говорить о готовности. И, кстати, если столкнёшься с проблемой, вспомни старый анекдот про микроконтроллеры: почему программист уволился? Потому что ему не дали массивов. ;)))

Я не могу тебе скриншот прислать, но могу выгрузить лог калибровки в текстовом виде. Если запустишь ESP32 с кодом, который я тебе отправлю, просто вставь сюда вывод, и я проверю значения, порекомендую изменения весов или замечу, если датчики сбиваются. Так мы сосредоточимся на результате и минешь всю лишнюю информацию. Готов, когда ты.

Конечно, присылай, я быстро гляну.