表面缺陷检测的目标是识别并定位所捕获物体表面的异常区域，这一任务在多个行业中日益受到重视。当前的方法往往难以满足工业领域对高性能、高一致性、快速运行以及充分利用全部可用训练数据的广泛需求。为弥补这些不足，我们提出了SuperSimpleNet，一种基于SimpleNet演进而来的创新判别模型。该模型在训练一致性、推理速度和检测性能方面均显著优于其前身。SuperSimpleNet可在仅使用正常样本进行无监督训练的情况下运行，同时在有标注异常样本可用时，也能有效利用这些信息提升性能。在四个具有挑战性的基准数据集上的实验结果表明，SuperSimpleNet在有监督和无监督两种设置下均达到了当前最优水平。代码已开源：https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet。