El monitoreo de biomasa de cepas líquidas de hongos durante el proceso de fermentación demanda un análisis en tiempo real con una intervención manual mínima, resaltando la necesidad urgente de una vigilancia inteligente. Este estudio introdujo un método de sensor suave basado en visión por computadora en el borde, denominado Edge CV, para la estimación in situ no invasiva de biomasa. En nuestro experimento, el hardware del sistema Edge CV incluye el Jetson Nano con 4 GB de RAM, 64 GB de ROM y una GPU Maxwell de 128 núcleos para ejecutar tareas de visión por computadora inteligente, junto con cámaras integradas para la adquisición de datos de imagen. Además, se desarrolló un modelo de visión por computadora en cascada para habilitar la evaluación de biomasa en el sistema Edge CV. El modelo de visión por computadora en cascada consta principalmente de tres pasos: primero, la tarea de detección de objetos para localizar la ventana de observación, logrando una Precisión Promedio Media (mAP50:95) del 82.3% con 78.7 GFLOPs; luego, la tarea de segmentación para extraer datos de cepas líquidas dentro de la ventana de observación, obteniendo una intersección media sobre unión (MIoU) del 85.9% con 110.4 GFLOPs; y finalmente, calcular los índices de biomasa de micelio a través de la tarea de procesamiento de imagen morfológica. La correlación entre la inferencia de Edge CV y la medición manual mostró un R de 0.963 y un RMSE de 0.027 para los índices de biomasa normalizados, demostrando una tendencia robusta y consistente. Por lo tanto, este estudio ilustra la aplicación práctica de la visión por computadora basada en el borde para la detección suave de biomasa durante el proceso de fermentación.