设计一个基于机器视觉的车辆自动识别收费系统，要求该系统可以对行驶中的车辆进行车型和车牌的识别，在不停车的情况下实现车辆按型号不同分类收费的功能。列出系统的总体结构和主要组成模块，画出相应模块的算法流程图并阐述每个模块的功能和作用。

总体结构和主要组成模块如下：

1. 图像采集模块：采用摄像头等设备对行驶中的车辆进行拍摄。

2. 图像预处理模块：对采集到的图像进行去噪、增强、裁剪等预处理操作，以提高后续识别的准确率。

3. 车型识别模块：对预处理后的图像进行车型识别，将车辆按照不同的车型进行分类。

4. 车牌识别模块：对前一步识别出的车辆进行车牌识别，获取车牌号码。

5. 收费模块：根据车型和车牌号码信息进行收费，输出收费结果。

下面分别阐述每个模块的功能和作用。

1. 图像采集模块：负责采集车辆行驶时的图像，可以采用单个或多个摄像头，也可以使用其他设备。

2. 图像预处理模块：对采集到的图像进行去噪、增强、裁剪等预处理操作，以提高后续识别的准确率。例如，可以使用图像处理算法对车辆图像进行灰度化、二值化、滤波等操作，以消除图像噪声、增强车牌轮廓等。

3. 车型识别模块：对预处理后的图像进行车型识别。可以使用机器学习、深度学习等技术，建立车型分类模型，并对图像进行分类。

4. 车牌识别模块：对前一步识别出的车辆进行车牌识别，获取车牌号码。可以使用光学字符识别（OCR）技术，将车牌中的字符进行识别。

5. 收费模块：根据车型和车牌号码信息进行收费。可以根据不同的车型、不同的路段等因素进行计费，并输出收费结果。

算法流程图如下：

    +-----------------+        +-----------------+
    | 图像采集模块  |------->| 图像预处理模块  |
    +-----------------+        +-----------------+
                                 |
                                 |
                                 v
    +-----------------+        +-----------------+
    | 车型识别模块  |------->| 车牌识别模块  |
    +-----------------+        +-----------------+
                                 |
                                 |
                                 v
    +-----------------+
    | 收费模块      |
    +-----------------+

以上就是基于机器视觉的车辆自动识别收费系统的总体结构和主要组成模块，以及相应模块的算法流程图及其功能和作用。