En la integración de sistemas de luz estructurada (SLS) en las cadenas de fabricación automotriz, lograr una reconstrucción 3D confiable bajo condiciones industriales sigue siendo un desafío crítico. Factores como la variabilidad ambiental, la reflectividad de la superficie y la configuración óptica a menudo comprometen la precisión dimensional y la calidad de la nube de puntos, limitando el despliegue de SLS para tareas de inspección. Este documento presenta una metodología práctica basada en métricas para evaluar la precisión dimensional y la calidad de la nube de puntos de los SLS dirigidos a aplicaciones de inspección automotriz. A diferencia de los enfoques existentes que se centran principalmente en parámetros teóricos o específicos de hardware, la metodología propuesta considera todas las fases del proceso de adquisición-reconstrucción, incluyendo calibración, variabilidad ambiental y estrategias de mejora de imágenes, para guiar prácticamente a los ingenieros paso a paso en la adaptación de los SLS a las restricciones operativas del mundo real. La metodología fue validada experimentalmente a través de un estudio de caso en un entorno de producción automotriz, donde permitió la detección de sesgos de reconstrucción causados por la reflectividad de la superficie y el ángulo de visión. También demostró la capacidad de cuantificar las mejoras obtenidas a través de algoritmos de mejora de imágenes. Estos resultados confirman la capacidad de la metodología para exponer compromisos críticos de rendimiento y guiar las elecciones de optimización en escenarios de inspección prácticos. Al ofrecer un marco de evaluación repetible y orientado a la aplicación, la metodología apoya la integración robusta de sistemas de visión digital en flujos de trabajo industriales, facilitando decisiones más informadas para diseñadores de sistemas, ingenieros de procesos y profesionales de control de calidad.