In natural stone production facilities, every boxshould contain the stones’ same selection. The placement of stones in wrongselection boxes causes the classification results to be inaccurate. This studyhas been carried out with the aim of providing the natural stone classificationstraight and quickly in a way that can be done alone without staff. The imageswere observed in 18 different color spaces, the numerical data were obtainedfrom each type of marble and color space transformations that can be used forselection are determined. The application parallelized with OpenCL softwarerenderer was runned on the CPU, GPU, FPGA and a performance analyzes wereperformed on this platforms. The GPU is 4.5 times faster than the CPU and 26times faster than the FPGA. The images were obtained by repeating ten times inthe same experimental environment and the classification process was concludedwith 100% accuracy.Doğal taş üretim tesislerinde,paketlenen her kasa, taşın aynı seleksiyonlarını içermesi gerekmektedir. Taşlarındoğru seleksiyona ait kasalara yerleştirilememesi hatalı sınıflandırmasonuçlarını doğurabilmektedir. Bu çalışma doğal taş tasnifini, personelyorumuna bırakmadan hızlı ve doğru şekilde sağlanması amacı ilegerçekleştirilmiştir. Elde edilen görüntüler 18 farklı renk uzayındagözlemlenmiş, sayısal olarak elde edilen veriler incelenmiş ve seleksiyon ayrımındakullanılabilecek renk uzayı dönüşümleri belirlenmiştir. OpenCL yazılım çatısıile parelelleştirilmiş uygulama CPU, GPU, FPGA üzerinde çalıştırılmış ve bu platformlardaperformans analizleri gerçekleştirilmiştir. GPU, CPU’dan 4.5 kat ve FPGA’den 26kat daha hızlı işlem yapmıştır. Görüntüler aynı ortamda on keztekrarlanarak elde edilmiş ve tasniflendirme işlemi %100 doğruluklasonuçlandırılmıştır.