Este documento propone un método de coincidencia estéreo mejorado por la detección de objetos y los resultados de segmentación de instancias obtenidos a través del uso de una red neuronal convolucional profunda. Luego, este método se aplica para generar un plan de selección para resolver problemas de selección de contenedores, es decir, para recoger automáticamente objetos con poses aleatorias en una pila utilizando un brazo robótico. La configuración del sistema y el flujo del proceso de selección de contenedores se sugieren utilizando el método propuesto, y se aplica a problemas de selección de contenedores, especialmente aquellos que involucran piezas de trabajo cúbicas diminutas. El plan de selección se genera aplicando el algoritmo de detección de esquinas de Harris al conjunto de puntos en el mapa tridimensional generado. En los experimentos, se prueban dos tipos de pilas que consisten en piezas de trabajo cúbicas con una longitud de borde de 10 mm o 5 mm para la selección de contenedores. En el primer problema de selección de contenedores, todas las piezas de trabajo se recogen con éxito, mientras que en el segundo, se obtienen las profundidades de las piezas de trabajo, pero el proceso de segmentación de instancias no se completa. En trabajos futuros, no solo se deben reconocer piezas de trabajo cúbicas, sino también otras piezas de trabajo con formas arbitrarias en varios tipos de problemas de selección de contenedores.