Eine industrielle Wäscherei ist, bedingt durch ihr feucht-stickiges Arbeitsklima und die damit verbundene körperliche Belastung, ein ungesunder Arbeitsplatz. Die erforderliche Erkennung und Manipulation flexibler Objekte aus Textilien wie Jeans, T-Shirts oder Pullovern erfolgt jedoch noch immer von menschlicher Hand, da dieses Problem noch immer eine große Herausforderung für die Automatisierung von Industrieabläufen darstellt. Zahlreiche Arbeiten wurden der Untersuchung gewidmet, wie diese Aufgabe mithilfe von Robotergreifarmen automatisiert erfolgen kann. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Erkennung der Position, an welcher der Greifer ein bestimmtes Kleidungsstück erfasst hat. Der modellgetriebene Ansatz einer feingranularen Simulation verschiedener Griffszenarien und dem Abgleich der Beobachtung mit einer zuvor erstellten Datenbank existiert bereits, benötigt allerdings eine lange Laufzeit. Als Lösungsansatz wird dafür die Anwendung der Methode der dünn besetzten Gitter zur Diskretisierung des Eingabeparameterraumes vorgeschlagen. Dadurch kann die Anzahl der kostspieligen Simulation verringert und die Laufzeit gesenkt werden. Deshalb soll im Rahmen dieser Arbeit eine Dünngitterdatenbank implementiert werden, welche eine effiziente Analyse im Vergleich zu einem naiven Ansatz ermöglicht. Ausgehend aus dieser Datenbank soll mithilfe eines Optimierungsverfahrens ein Griffszenario gefunden werden, welches eine Referenzaufnahme eines hängenden Kleidungsstückes am besten widerspiegelt. Dies soll eine Schätzung der aktuellen Griffposition ermöglichen. Für die Organisation der Datenbank sowie die Suche nach optimalen Griffparametern kommt dabei die Dünngitter-Bibliothek SG++ zum Einsatz.