La fenotipificación de plantas ha sido ampliamente estudiada como una herramienta efectiva y poderosa para analizar el estado y crecimiento de los cultivos. Sin embargo, la fenotipificación tradicional (es decir, manual) es laboriosa y consume mucho tiempo, y los diversos tipos de estructuras de cultivo y el espacio limitado para los sistemas dificultan la fenotipificación a gran escala y de alto rendimiento. En este estudio, se desarrolló un sistema de fenotipificación de alto rendimiento de bajo costo que puede aplicarse de manera flexible a diversas estructuras de camas de cultivo con continuidades espacio-temporales confiables. El sistema de fenotipificación estaba compuesto por una red de sensores de fenotipo de bajo costo con una placa Raspberry Pi integrada y un módulo de cámara. Con los sensores de cámara distribuidos, el sistema puede proporcionar información de imágenes de cultivos en toda la cama de cultivo en tiempo real. Además, la arquitectura de procesamiento de imágenes modularizada admite la investigación de varios índices fenotípicos. La viabilidad del sistema se evaluó para la lechuga Batavia cultivada bajo diferentes periodos de luz en una fábrica de plantas de tipo contenedor. Para las lechugas cultivadas bajo diferentes periodos de luz, características del cultivo como peso fresco, longitud de hojas, ancho de hojas y número de hojas fueron medidas manualmente y comparadas con los índices fenotípicos del sistema. A partir de los resultados, el sistema mostró características fenotípicas variables de la lechuga durante todo el periodo de crecimiento. Además, las curvas de crecimiento variables según las diferentes posiciones y condiciones de luz confirmaron que el sistema desarrollado tiene el potencial de lograr muchos escenarios fenotípicos de plantas a bajo costo y con versatilidad espacial. Como tal, sirve como una valiosa herramienta de desarrollo para investigadores y cultivadores interesados en la fenotipificación.