<p>En este documento, se presenta el diseño y la implementación de un sistema de digitalización de objetos tridimensionales, con geometrías regulares para la obtención de la nube de puntos. La configuración del sistema digitalizador consiste en la utilización de una base automática para situar el objeto a digitalizar, un láser lineal IRL 103 A2B para proyectar su haz de luz sobre el objeto y una cámara web HP 2100 para adquirir imágenes del láser proyectado. El proceso de digitalización de objetos tridimensionales describe la obtención de la nube de puntos, a partir de la extracción de pixeles de imágenes capturadas de la incidencia del láser sobre el objeto digitalizado. Donde cada imagen comprenderá un fragmento del contorno exterior del objeto al rotarlo y de esta forma lograr la extracción de pixeles del objeto en su totalidad. A partir de obtener las coordenadas de los pixeles extraídos y generar la rotación del objeto, es posible hallar las coordenadas de profundidad mediante ecuaciones de rotación. Se describe el diseño de una estructura adecuada para realizar el escaneo de un objeto de forma automática, es decir sin manipular el objeto teniendo en cuenta el análisis de estructuras de digitalizadores comerciales o ya existentes. Dicho lo anterior se desarrolló una estructura mecánica de tipo R para posicionar el elemento de estudio (objeto). Para habilitar e integrar la metodología de lectura se realizó un sistema de adquisición donde se paramétriza los movimientos y la secuencia de lectura del sistema de digitalización 3D. De igual manera se desarrolló una interfaz gráfica y su respectivo algoritmo para la adquisición y visualización de la nube de puntos y sumado a ello un algoritmo para el pre procesamiento de corrección de puntos erróneos de la nube adquirida. A partir del desarrollo total del sistema digitalizador se realizaron escaneos de diferentes objetos, extrayendo las respectivas nubes de puntos con coordenadas en unidades de milímetros; las cuales se compararon con medidas tomadas de los objetos reales, encontrando un error de 2% aproximadamente debido a que en superficies brillantes, reflectivas y de colores opacos se distorsiona el haz de luz láser o no es detectado por la cámara. Sin embargo con el algoritmo de pre procesamiento de corrección y generación de puntos erróneos se logró eliminar puntos erróneos no pertenecientes al objeto.</p>