非鉄金属製錬所では、廃棄された電子基板から主要金属の抽出・製錬が行われている。この処理では、基板における主要金属の含有比率を測定する工程がある。このとき、工程での最適な処理を行うために、対象となる基板の画像を利用している。しかしながら、現在、この業務は、人の目視によって行われており、作業員にとって負担が大きく、多くの時間を要する。本研究では、業務の効率化およびヒューマンエラー防止のため、基板画像から得られる色情報およびニューラルネットワークを用いた自動化アルゴリズムに関する検討を行う。