家庭やオフィスからでるごみを燃やすごみ焼却炉では, ごみの性状が変動した場合にも安定した燃焼を維持する燃焼制御システムが望まれている. そのためには, 正確に炉内の燃焼状態を把握することが重要である. 本論文では, ごみ焼却炉の炉内画像から燃焼制御に有効な情報を取り出す方法を検討する. はじめに, 1次元の競合層をもつKohonenネットワークを使い, 画像に撮像されている火炎の色を火炎の温度および強さを反映させた1次元情報に変換する方法を提案する. 次に, 2次元の競合層をもつKohonenネットワークにより炉内画像を自己組織化学習させることで, 燃焼状態を判定する方法を提案する. 提案した方法は, 実操業中の炉で連続して撮像した炉内画像に適用し, ごみ焼却炉の燃焼状態の悪化の検出に有効であることを示す.