Los sistemas de inspección modernos basados en visión están inherentemente limitados por su naturaleza bidimensional, particularmente al inspeccionar geometrías de productos complejas. Estos sistemas a menudo no pueden capturar información crítica de profundidad, lo que lleva a desafíos en la medición precisa de características como agujeros, bordes y superficies con curvaturas irregulares. Para abordar estas deficiencias, este estudio introduce un enfoque que aprovecha nubes de puntos tridimensionales orientadas al diseño asistido por computadora, capturadas a través de un sensor de triangulación por línea láser montado en una guía lineal motorizada. Esta configuración facilita el escaneo preciso de superficies, extrayendo características geométricas complejas, que posteriormente se procesan a través de un componente analítico basado en IA. Las propiedades dimensionales, como radios y distancias entre características, se calculan utilizando una combinación de algoritmos de vecinos más cercanos y ajuste de círculos por mínimos cuadrados. Este enfoque se valida en el contexto de la fabricación de piezas de acero, donde los sistemas tradicionales basados en visión 2D a menudo tienen dificultades debido a la reflectividad del material y las geometrías complejas. Este sistema logra una precisión promedio del 95.78% en tres tipos diferentes de productos, demostrando robustez y adaptabilidad a diversas configuraciones geométricas. Un análisis de incertidumbre confirma que las desviaciones de medición se mantienen dentro de límites aceptables, apoyando el potencial del sistema para mejorar el control de calidad en entornos industriales. Así, el enfoque propuesto puede ofrecer una solución de prueba en línea confiable y no destructiva, con el potencial de mejorar la eficiencia de fabricación.