传统上，已开发出了的人工检测仪器总是会受到各个地方人为因素的困扰。在一个人工检查的环路中，检测可能有相互矛盾的地方，在不同的操作员之间的检测结果可能会有显著的差异。这里就存在一个挑战。这个挑战在于：人的肉眼很难检测到小于110nm的缺陷;图像数据又不能贮存;输出产量/成本方面的考虑仅能采取随机抽样来检测，这些都会使问题复杂化，也会耽搁给产品制造人员重要的信息反馈。
　　日本Nikon Instech公司已经开发了一种自动的宏检测系统- AMI-3000，解决了现有系统所面临的几个问题。其中之一是能见度不足的问题。通常，视觉宏检测系统使用的是衍射光而不是反射光，这就使得它们经常出现色度和亮度不均匀之类的缺陷问题。但当图形间距为0.1 um或更小时，图形不能给操作员提供足够的衍射光。当引入薄膜涂层后，其它因素就会开始起作用。感光胶图形的微小的变化以前并不影响实际的图形，但现在它却常常显示成是一个缺陷。新平台所解决的另一个问题是它能指出管理流程图中的某些限制，这种管理流程图受图形最小化和高集成度的影响。
　　一般来说，传统的薄膜厚度和CD测量工具要求根据经验规则上进行抽样和单点检测。然而，它们不能检测程序检测区域之外要检测的缺陷。而且，传统的自动显微镜缺陷检测系统是根据单位成本和输出产量所制定的抽样检测计划来进行检测的。所以，未被抽样的晶片上的缺陷就发现不了了。
　　Nikon系统是根据以下三个概念开发出来的检测系统：它应该是一种高检测灵敏度的宏检测系统;它应该是一种高产量输出的检测系统，能对每一片晶片的整个表面进行检测;它应该能根据相同参考标准进行量化检测并给出检测结果的检测系统。检测灵敏度是使用衍射光和散射光来实现的。在散射光检测方式下，能提供暗场检测，有95%的缺陷捕捉率。在衍射光模式下有80%的缺陷捕捉率。
　　该工具检测每一个晶片的整个表面形成一个图像，在每小时检测150片晶片的产量条件下，能进行100%的检测而不会使生产线引起任何拖延。根据工艺条件的改变，人工智能运算法则能自动进行重新判断，包括自动缺陷分类。该系统提供缺陷捕捉率为人工操作下的传统捕捉率的5倍。
　　平台有一个卓越灵敏的衍射光检测系统来检测Z轴图形变化。这一图形变化是由于脱焦或不平坦的镀层变化之类的因素产生的。即使当检测是在CD-SEM尺寸测量的公差范围之内，平台也能作为一个大图像来检测出Z轴图形变化。因为系统的专利运算法则能通过顶层来的衍射光识别下层的缺陷。相比于其他提供取样和点检测的系统来说，新平台可以在一个广泛的准则范围内提供丰富的检测数据。AMI-3000系统的检测结果可以馈送到其它测量和检测系统中去。平台的学习功能可以量化每一个工艺操作过程中的优良的晶片图像的可接受值。这提供了对应于操作变化的充足的多功能性，以及能提供稳定的检测结果，从而使快速检测和纠正加工设备问题成为可能。
　　对每一项操作，平台有自动重新工作判断软件。这是一项非常重要的功能，能使使用者针对每一项操作设定他们自己的重新工作的判据，以及调整检测判据中的检测标准的临界值。这将使单个晶片和批量样品的自动重新检测判断成为可能。
　　AMI-3000系统现已在日立公司的工厂中投入使用，已报告的图形缺陷捕捉率为80%，而传统人工检测方法检测到的图形缺陷捕捉率仅为14%。

Nikon系统是一个高灵敏度宏检测系统，能完整检测整个一个片子，并给出整个晶片表面及量化的检测结果。
(资料来源：Nikon）