يهدف الكشف عن العيوب السطحية إلى تحديد ومنطقة المناطق غير الطبيعية على أسطح الأجسام المُلتقطة، وهي مهمة تزداد طلبًا في مختلف الصناعات. غالبًا ما تفشل الطرق الحالية في تلبية المتطلبات الواسعة لهذه الصناعات، التي تشمل الأداء العالي والاتساق والعمل السريع، بالإضافة إلى القدرة على الاستفادة من كامل البيانات التدريبية المتاحة. ولسد هذه الفجوات، نقدم نموذج "SuperSimpleNet"، وهو نموذج تمييزي مبتكر نشأ من نموذج SimpleNet. ويُحسّن هذا النموذج المتقدم بشكل كبير اتساق التدريب، ووقت الاستنتاج، والأداء في الكشف مقارنةً بسابقه. يعمل SuperSimpleNet بطريقة غير مراقبة باستخدام صور تدريب طبيعية فقط، ولكنه يستفيد أيضًا من صور تدريب مُعلَّمة غير طبيعية عند توفرها. وقد أظهرت التجارب على أربع مجموعات بيانات معيارية صعبة أن SuperSimpleNet يحقق نتائج من الطراز الأول في كل من البيئات المراقبة وغير المراقبة. الكود: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet