Los métodos existentes de medición de rugosidad basados en visión por computadora no pueden medir con precisión la rugosidad de superficies de forma libre (con grandes variaciones de curvatura). Para superar este problema, este artículo propone un método de medición de rugosidad basado en una red generativa adversarial (GAN) y una red neuronal BP. En primer lugar, este método toma imágenes y curvaturas de superficies de forma libre como muestras de entrenamiento. Luego, se entrena la GAN para la medición de rugosidad a través de cada juego entre el generador y la red discriminante utilizando muestras reales y pseudomuestras (del generador). Finalmente, la red neuronal BP mapea el valor discriminante de la imagen de la GAN y el radio de curvatura en un valor de rugosidad (Ra). Nuestro método propuesto aprende automáticamente las características de la imagen mediante la GAN, omitiendo el paso de extracción de características independiente, y mejora la precisión de la medición mediante la red neuronal BP. Los experimentos muestran que la precisión del método de medición de rugosidad propuesto puede medir superficies de forma libre con una rugosidad mínima de 0.2 m, y los resultados de la medición tienen un margen del 10%.