El fenotipado de alto rendimiento está desempeñando un papel cada vez más importante en muchas áreas de la agricultura. Los criadores lo utilizarán para obtener valores de los rasgos de interés para que puedan estimar el valor genético y seleccionar variedades prometedoras; los cultivadores pueden estar interesados en tener predicciones de rendimiento con anticipación a la cosecha real. En la mayoría de las aplicaciones de fenotipado, el análisis de imágenes juega un papel importante, reduciendo drásticamente la dependencia del trabajo manual y siendo no destructivo. Un sistema de fenotipado automático combina un sistema de adquisición confiable, un algoritmo de segmentación de alto rendimiento para detectar frutos en imágenes individuales y un algoritmo de registro que lleva las imágenes (y las plantas o componentes de plantas detectados correspondientes) a un marco de referencia espacial coherente. Recientemente, se han logrado avances significativos en los campos de la robótica, el registro de imágenes y especialmente la segmentación de imágenes, que individualmente han mejorado las perspectivas de desarrollar un sistema de fenotipado automático completamente integrado. Sin embargo, hasta ahora no se han reportado sistemas de fenotipado completos para uso rutinario en un entorno de producción. Este trabajo cataloga los problemas pendientes que aún deben resolverse al describir un sistema de fenotipado prototipo para un invernadero de tomates de producción, por muchas razones un entorno desafiante.