El objetivo de este estudio fue seleccionar y calibrar un conjunto de técnicas no destructivas para el monitoreo de la calidad de tomates a partir de las imágenes digitales multi-escalares. El sabor del tomate está determinado por el contenido de sólidos solubles totales (SST) y pH. Las prácticas de monitoreo de SST tradicionales que se manejan a lo largo del proceso productivo son destructivas limitadas por dificultades técnicas, tiempo de monitoreo y costo de mano de obra. Los sensores de SST y otros atributos que se utilizaron en el presente estudio se basan en las técnicas no destructivas del análisis: exploración electromagnética pasiva (imágenes digitales) y activa. Se calibró un nuevo método estadístico preciso y exacto para visualizar la variabilidad de las imágenes de tomate a partir de las PDF (funciones de densidad de probabilidad) y se estableció la relación entre el color de la superficie del tomate, rugosidad, SST, pH y algunos otros parámetros. Los resultados documentan que PDF es una función estadística apta para extraer la rugosidad de las imágenes de tomate, lo cual puede ser utilizado para definir la fecha de corte óptima del fruto con base en sus propiedades intrínsecas así como la morfología de su superficie.