Los fotobiorreactores a microescala para el crecimiento de microalgas representan una tecnología interesante para la producción rápida de datos y la caracterización de biomasa; sin embargo, la pequeña escala plantea severos desafíos de monitoreo, ya que no se pueden utilizar métodos tradicionales. Por lo tanto, se necesitan técnicas no invasivas para cuantificar la concentración de biomasa y otras propiedades del cultivo, por ejemplo, la composición de pigmentos. Con este propósito, se propone un enfoque de detección suave basado en la regresión de imágenes multivariantes para explotar imágenes RGB y/o fluorescencia de clorofila por PAM. Se utilizan diferentes modelos de regresión PLS (Mínimos Cuadrados Parciales) para estimar: (a) la concentración de biomasa a partir de las características extraídas por índices RGB y/o mediciones de fluorescencia de clorofila por PAM; y (b) el contenido de clorofila por célula a partir de las características extraídas por índices RGB y mediciones de concentración de biomasa. Cada modelo individual tiene como objetivo caracterizar el cultivo de microalgas a diferentes intensidades de luz durante el crecimiento por lotes. Los resultados muestran que el enfoque de monitoreo propuesto es tan preciso como los enfoques de medición tradicionales y puede representar una metodología prometedora para el monitoreo rápido y económico de fotobiorreactores a microescala.