El proceso de reconocimiento de piezas de fabricación en tiempo real requiere sensores rápidos, precisos, pequeños y de bajo consumo de energía. Aquí, describimos un método para extraer descriptores de varios objetos observados desde una amplia gama de ángulos en un espacio tridimensional. Estos descriptores definen el conjunto de datos, que permite el entrenamiento y la validación posterior de una red neuronal convolucional. La clasificación se implementa en hardware reconfigurable en un sistema integrado con un sensor RGB y la unidad de procesamiento. El sistema logró una precisión del 96.67% y una velocidad más rápida que los resultados reportados para soluciones de vanguardia. Nuestra propuesta es 655 veces más rápida que la implementación en una PC. El sistema integrado presentado cumple con los criterios de procesamiento de video en tiempo real y es adecuado como mejora para la mano de un brazo robótico en una celda de fabricación inteligente.