为了评价制造流程中的形状和尺寸稳定性需要使用专门针对零部件以及机床开发的测量样架。但是由于高昂的费用以及测量夹具机械精度较低，目前从技术和成本两方面考虑已经不值得推荐。随着不断提高的质量要求和产品的多样性，大多数的生产应用场合都纷纷要求精确、灵活的三维坐标测量系统。
光学三维数字化系统，比如三维扫描仪主要用于采集工件的几何数据。借助于这种系统可以在不接触工件的情况下以比较高的数据采集速率在计算机系统内部自由检测几何形状。数字化的结果是一系列非结构化的高解析度的三维点云。然后按照特殊的算法生成环形的三角形网格，并转换为STL格式或者其他常见的CAD格式。在进行质量检验的时候可以直接将检查软件的测量数据与此前在设计阶段得到的CAD模型数据进行比对。与编程成本和由此带来的长时间准备工作相比，用于采购的费用少得可怜。因为对不同类型的零部件都需要手动编写大量程序。
编程工作耗时很长，需要高素质人员大量的时间来完成。基于这样的背景，机器人编程成为了工业机器人应用的主要经济性方面的决定因素。
为了开发潜力巨大的市场，需要进一步开发机器人技术。这方面的力度要比按照中小企业需求所进行的开发工作大得多。这样才能够提高应对不断增长的任务的适应能力，才可以更加经济地运转。
目前机器人数字化系统尚未实现盈利
现在，越来越多的研究项目正在致力于提高机器人数字化系统的柔性和可适应性。这些系统主要针对能够自动化测量、采集待测物体的三维几何数据，其拓扑结构目前尚未弄清。这也正是逆向工程的研究方向之一。但是其缺点在于需要花费大量的时间来对设定的区域进行预扫描处理。这些工作是生成数字化轨迹的前提条件。已经获得的平面模型可以根据其不完整性和尺寸上的精度进行调节，目的主要是为了实现质量管理。
接下来的工作是在数字化过程中确保机器人效应器和待测物体之间的非干涉性，因为有时候无法标明机器人运动学链条与物体之间潜在的干涉。为了消除机器人数字化系统方面的亏损，机床和运行科学研究所(IWB)正在开发一套智能的、可自行调节的、基于工业机器人的数字化系统。这套系统可以在比较低的编程成本下针对非常多样的类型进行快速灵活的测量。这套系统能够凭借高度集成的自动化机器人编程技术实现较高的适应性能。这一点主要是依靠测量方法与模块化的机器人编程技术之间进行有机协同而达到的。
然后数字化系统需要将精度较低的机器人轨迹转换为待测物体上相应的几何数据。机器人通过扫描周围环境来定位正在进行数字化的工件，并且能够实现无碰撞导航。随后，这套系统需要将事先生成的精度较低的机器人轨迹与工件真实的情况进行匹配，最终实现整个数字化流程。
自我调节机器人数字化系统
基于机器人的三维数字化系统的潜力和优点可以总结如下：高度的自动化和适应性；直观的操作界面，一般用户也能够运用自如；适宜于小批量、多变的产品类型；可以离线补偿生成的机器人程序；当测量物体增多时能够减少编程过程所需要的辅助时间；通过数字化提高经济效益。
机器人数字化系统的系统构架主要由如下组成：一台商用测量机器人、一套三维模拟系统、一套嵌入式实时系统、一套检查软件以及一套多传感器网络。
根据待数字化物体现有的CAD模型为基础生成的初步的拓扑结构，三维模拟系统能够导入机器人轨迹。其后能够将真实的模拟导入总体评估流程，从而达到所期望的数字化流程质量。
机器人与模拟系统实时协同
与机器人控制系统实时协同的模拟软件需要完成如下任务：处理传感器捕捉到的数据，确保机器人与待数字化物体之间无关涉。此外，这套系统还必须自动将所有的机器人轨迹的数字化数据与零部件的拓扑数据进行匹配。
模拟软件的核心是一套RT-LAB/QNX软件，以及具有实时功能的机器人模块(包括机器人运动学系统、动力学系统、控制系统和环境系统)。
机器人模型通过以下环节对自身进行描述：尺寸大小、运动学特性以及动态性能。环境模型包含了所有关于位置和大小的信息，比如显著的障碍物、用三维卡片简略描述的自由空间信息。这些信息可以在运行过程中通过额外的传感器捕捉或者补充。
已有的实时模拟系统并不能使用真正的机器人控制系统，而是在调节循环之外记录相关数据。这样机器人制造商可以集中精力优化控制和调节算法。
编程系统和模拟系统不断发展
第一步将按照上文所述的编程和模拟系统开发一个试验性质的版本。这个软件模块可以实现数字化的轨迹，用于定义局部的笛卡尔坐标系，由此才能够进行有效的三维形状采集工作。另外，也可以利用一种针对机器人的语言获取数字化轨迹的输出。这套试验性质的软件模块包含了以下组件：用于输入待数字化物体三维表面模型和直观设置机器人数字化系统的用户界面；根据光学切割原理建立的扫描仪模型；根据不同类型机器人的运动学特性建立的模型；基于建立模型和优化机器人轨迹的专家系统；基于全局数字化流程的真实模拟，主要利用了接近于现实的估算而得出的拓扑模型和对流程结果的评估；用于生成与机器人轨迹的后处理器。
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